Всё, что до сих пор ставит робомобили в тупик, начиная с чаек

Инженеры в сфере автомобилестроения ставят очень амбициозные задачи перед собой - научить автономные автомобили ездить лучше чем с водителем. Но существует масса проблем.

Наблюдать за самостоятельно паркующимся робомобилем – как наблюдать за волшебством. Но если заглянуть за кулисы, там ситуация уже не будет такой радужной. Машина путает снежинки с препятствиями, теряет дорожную разметку и пропускает припаркованные автомобили.

Проблемы робомобилей

• Изменённые знаки остановки
• Падающие снежинки
• Чайки
• Пена
• Съезжающие с шоссе автомобили
• Холмы
• Мосты
• Тени деревьев

Инженеры гонятся за тем, чтобы заставить машины водить лучше людей, и спасти миллионы жизней, ежегодно уходящих от нас. На человеческий фактор возлагают 94% ежегодных жертв на дорогах США, согласно отчёту Национального статистического и аналитического центра США. Робомобили обещают предотвратить большинство из них. Даже имеющиеся уже сегодня возможности, такие, как предупреждение о потере полосы (доступное на многих авто), способны уменьшить смертность на дорогах на 86% — так оценивает ситуацию Страховой институт безопасности на шоссе (Insurance Institute for Highway Safety, IIHS).

Однако нам ещё довольно далеко до робомобилей, несмотря на всю рекламу. Технологии помощи водителям, способные подруливать, тормозить и ехать в потоке (под присмотром человека) уже выходят на рынок, с Tesla в качестве лидера. Однако «важно отметить, что эти машины не способны безопасно ездить самостоятельно», — говорит Дэвид Зуби, главный исследователь IIHS. «Готовый автономный автомобиль, способный в любое время ехать куда угодно, пока нельзя купить в вашем местном автосалоне, и он не появится там ещё довольно долго». IIHS испытывала пять лидирующих систем на треках с холмами и поворотами. Ни одна из них не врезалась в препятствия, но почти все они пропустили отметки один или несколько раз, приближались или пересекали разметку или отключались во время езды.

Инциденты во время испытаний. 
Вверху: испытания на неровностях. Внизу – испытания на поворотах.
Малиновый цвет – пересечение разметки, голубой – наезд на разметку, тёмно-вишнёвый – отключение системы.

Их достижения всё равно впечатляют, и машинное обучение продолжает совершать революцию в области возможного. Uber и Waymo доставляют пассажиров в робомобилях (при наличии следящего за поездкой водителя-человека) в разных городах, от Питтсбурга до Финикса. Однако же первые по-настоящему автономные машины могут появиться в домах престарелых, корпоративных кампусах и закрытых сообществах: в контролируемой обстановке, которую компьютеру легко будет разметить.

«Призываю любого автопроизводителя запустить свой робомобиль в сложные городские условия, без водителя, при любых погодных условиях», — говорит Райан Чин, сооснователь и директор Optimus Ride, работающей на нескольких кампусах и закрытых районах над пилотной версией своей технологии автономного вождения. «Индустрия пока к такому не готова. Даже лучшие системы».

Что же сегодня сбивает робомобили с толку? Дождевые капли, препятствия, изолента и даже чайки – всё это вызывает проблемы в работе алгоритмов. Мы собрали наиболее интересные препятствия для робомобилей.

Изменённые знаки остановки

Специалисты по информатике немного изменили знаки остановки, чтобы узнать, могут ли небольшие изменения запутать камеры робомобилей в тех случаях, когда водитель-человек их даже не заметит. Псевдограффити заставило алгоритмы перепутать знаки остановки со знаками ограничения скорости в двух случаях из трёх, а случайная расклейка клейкой ленты, которую исследователи назвали «стикерной атакой абстрактного искусства», в 100% случаях привели к неправильной категоризации знака.

Падающие снежинки

Снежинки и капли дождя печально известны тем, что рассеивают сигналы сенсоров. Они могут создать иллюзию того, что машина окружена препятствиями. Алгоритмы всё лучше справляются с составлением трёхмерных карт окружения высокой точности при помощи лазеров, и уже способны различить H2O и твёрдые объекты, но зима остаётся одной из крупнейших проблем робомобилей. Снег размывает то место, где, как считают компьютеры, начинается дорога, и изменяет сцепление шин с дорогой. «Во многих холодных регионах пройдёт гораздо больше времени до внедрения автономных автомобилей, чем утверждают некоторые люди», — говорит Сэм Абуэльсамид из Navigant research. «В Торонто в 2020-м году никаких робомобилей зимой не будет».

Чайки

Птицы тоже могут запутать компьютеры. В Бостоне компании NuTonomy пришлось перепрограммировать машины, чтобы те справлялись с упорными чайками. «Местные невозмутимые чайки останавливают машины, просто стоя на проезжей части – тихие электрические машины от NuTonomy их не пугают. Инженерам пришлось сделать так, чтобы машины тихонько подъезжали к птицам, чтобы их спугнуть», — пишет Bloomberg. 

Пена

Исследователи из Университета Южной Каролины дезориентировали Tesla S, покрыв препятствия звукопоглощающей пеной, чтобы ультразвуковые датчики не могли их увидеть. Также Tesla может обмануть 40-долларовый комплект из Arduino и ультразвукового передатчика, генерирующего звуковые волны – машина не сможет найти свободное место на парковке или пропустит реальные близкие препятствия.

Съезжающие с шоссе автомобили

Машины ориентируются по другим машинам. На больших скоростях на шоссе это работает неплохо, но эта техника может привести к неожиданным съездам с дороги, когда машина вдруг начинает ехать за другой, съезжающей вбок. «Когда машина движется слишком медленно для того, чтобы отслеживать разметку, активные системы по удержанию машины в ряду используют едущую впереди машину в качестве ориентира, — пишет IIHS. – Если ведущая машина направляется на съезд, то едущая за ней машина может последовать туда же».

Холмы

Испытатели IIHS, погоняв по холмам Центральной Виргинии, обнаружили, что даже продвинутые системы помощи водителю могут упустить разметку при въезде на вершину холма. Не видя дороги впереди, машина начинала вилять влево и вправо, чтобы найти центр ряда, и пугать водителей, не получавших предупреждения о необходимости вернуть себе управление.

Мосты

Мосты – это чёрные ящики для робомобилей, как пишут Electronic Component News. На мостах отсутствуют многие подсказки, имеющиеся в окружении обычных дорог, в результате чего датчики могут не справиться с удержанием машины на полосе. Журнал сравнил ситуацию с тем, когда «вы идёте по прямой от одного конца огромной комнаты до другого, и в момент, когда вы дошли до середины, выключается свет. Вы ничего не видите, и, хотя у вас есть определённое представление о направлении движения, вас легко сбить с курса».

Тени деревьев

Tesla Model 3 прибегала к торможениям «без необходимости, или проявляя чрезмерную осторожность» 12 раз за 290 км пути. Семь раз это было связано с падающими на дорогу тенями от деревьев, а остальные были вызваны встречными автомобилями, ехавшими в другой полосе, или пересекавшими дорогу далеко впереди.

«Эти торможения не приводили к созданию небезопасных ситуаций, поскольку уменьшение скорости было небольшим и быстрым, поэтому машина не успевала замедлиться слишком сильно, — пишет IIHS. – Однако излишнее торможение может увеличивать риск столкновений во время плотного движения, особенно если оно будет более резким. Кроме того, водители, чувствующие беспорядочность притормаживаний автомобиля, могут отказаться от адаптивного круиз-контроля и будут упускать преимущества системы, связанные с безопасностью». опубликовано econet.ru  

Подписывайтесь на наш канал Яндекс Дзен!

Если у вас возникли вопросы по этой теме, задайте их специалистам и читателям нашего проекта здесь.

P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление - мы вместе изменяем мир! © econet