Линки доступности

Google испытывает машину без водителя


Google испытывает машину без водителя

Google испытывает машину без водителя

Американское общество технологично. Лучшие умы со всего света создали в США критическую интеллектуальную массу во многих областях науки и техники. В «Технологиях» пойдет речь о них, но не только. Само понятие "технология" в Америке применимо буквально ко всему, в том числе к обществу. Новые материалы в рубрике «Технологии с Крыловым» каждую неделю по средам

В сегодняшней Техносреде речь пойдет о проекте компании Google, выходящем за рамки собственно информационных технологий. Автономные системы управления автомобилем последние несколько лет успешно привлекают финансирование и людские ресурсы. Сферы применения этих технологий – от потребительских машин с автоматическим управлением до боевых роботов и колесных средств для исследования шахт, океанского дня и поверхности других планет. Проект Google в данный момент доведен до действующего прототипа: роботы, управляющие «Тойотами-Приус», уже наездили свыше 300 тысяч километров по дорогам западного побережья США. Поговорим подробнее об устройстве этих машин и их возможностях.

Машины оснащены 64-лучевым лазером Велодайн, установленным на крыше. Лазер сканирует пространство вокруг машины на 360 градусов и создает трехмерную картину, которая накладывается на детальную карту местности. Эта карта создается заранее. Прежде чем робот выезжает на дорогу, водители Google проезжают по этому маршруту один-два раза и фиксируют детальную информацию о дороге и окрестностях. Лазерное сканирование и карты позволяют определить рельеф с достаточным разрешением лишь на сравнительно небольшом расстоянии, по некоторым оценкам – до 25 метров. На переднем и заднем бамперах, а также по бокам корпуса установлены радары (всего их 4), позволяющие роботу отслеживать дорогу на более дальнем расстоянии и маневрировать при более высоких скоростях, например, на шоссе.

Рядом с зеркалом заднего вида установлена камера, находящая светофоры и определяющая их цвет. Обнаружение светофоров – довольно сложная классификационная задача для обучающихся алгоритмов, и оно облегчается данными о дороге, записанными заранее. Машина также оснащена устройством GPS и внутренними датчиками, в том числе на колесах, позволяющими отслеживать ее положение и передвижение. Самих по себе данных GPS для точной локализации недостаточно, они дают ошибку минимум в несколько метров, а в некоторых местах сигнал со спутников оказывается и вовсе недоступным.

Алгоритмы обработки позволяют автомобилю не только передвигаться по извилистой дороге и объезжать препятствия, но и маневрировать относительно других машин и пешеходов. «Тойоты», ведомые роботом, уступают дорогу пешеходам, в том числе и тем, кто решает перейти прямо перед их колесами. Они пропускают другие машины на перекрестках согласно правилам, но в то же время их программа достаточно настойчива: машина с роботом выдвигается на перекресток, даже если другие машины не уступают ей дорогу.

Роботы успешно наездили тысячи километров по улицам Сан-Франциско, довольно холмистым. Они ездят в пробках, в том числе по дорогам в Лос-Анджелесе. Несмотря на особую сложность для автономных систем, они умеют передвигаться по грунтовой дороге без четких границ между полотном и обочиной. Роботы отличают движущиеся предметы, в т.ч. пешеходов, от неподвижных, накладывая данные с лазерных сканов на хранящуюся в памяти карту местности. Все поездки проводятся пока с контролирующим безопасность водителем.

Проект осуществляется под руководством сотрудника Google, профессора Стэнфордского университета Себастиана Труна. Видео его недавнего доклада, сделанного вместе с другим участником проекта Крисом Урмсоном, дает представление о технологиях и практике автономного вождения. Финансирование исследований в этой области осуществлялось Управлением научных исследований Пентагона (DARPA). В 2007 году и далее в рамках этого проекта проходили гонки автомобилей, управляемых роботами.

По словам участников проекта, до коммерческого продукта еще довольно далеко. Вопрос безопасности связан с тем, как система управления будет реагировать на редкие экстремальные ситуации на дороге. Сложность состоит в том, что обучающиеся алгоритмы хорошо работают только на больших выборках данных. Помимо решения технических проблем, для распространения автономного вождения необходимо будет законодательство о гарантиях и ответственности в случае аварий. Его пока нет. Тем не менее, уже сейчас штат Невада официально разрешил использование автоматических систем вождения.

Подобная система управления миниавтомобилями для гольфа, также разрабатываемая в рамках проекта, гораздо проще технически. Она получает информацию со стационарных датчиков и действует в одних и тех же, хорошо откартированных условиях. Появление первых коммерческих продуктов следует ждать для таких ограниченных и заведомо безопасных применений.

XS
SM
MD
LG