А на крыше ведро за 40 тысяч фунтов: зачем Nissan делает беспилотники
---
Google забросил свою автономную «черепаху» ещё несколько лет назад. В PSA ограничили перспективы развития беспилотных функций на легковых машинах уровнем Level 3 (то есть на середине по классификации SAE), Daimler и BMW заморозили совместный беспилотный проект, да и вообще, волна интереса производителей к машинам без водителя сошла на нет. На то есть причины, и не только технические: так, ни один из производителей пока не готов взять на себя всю ответственность за последствия аварии беспилотника. Между тем, остаётся одна фирма, которая продолжает работы в этом направлении. Чем же занимаются инженеры в исследовательском центре Nissan, что в Кренфилде?
Вопрос необходимости автономного вождения на повестке дня вроде бы не стоит, ведь элементы этого вождения давно и прочно вошли в нашу жизнь, и речь вовсе не об электронных помощниках, которые позволяют впихнуть машину в узкую щель на парковке, поддерживают скорость и дистанцию до движущегося впереди автомобиля на трассе, следят за тем, чтоб машина не покинула полосу движения. Я говорю об антиблокировочной системе тормозов, об вопрос о применении которой ещё 20 лет назад было сломано немало копий, и без которой теперь невозможно сертифицировать автомобиль к продажам ни в России, ни на большинстве рынков мира.
Те, кто сдавал на права лет 20 назад, помнят, что в теоретической части экзамена был билет о методике экстренного торможения. Правильным ответом был такой: короткими и сильными ударами часто нажимать на педаль тормоза. Это нужно для того, чтобы как можно скорее увеличивалась площадь контакта шины с дорогой, в этом случае машина остановится максимально быстро, и колёса не будут заблокированы, то есть автомобиль сохранит способность объезжать препятствия. Нынче всю эту работу делает за водителя электроника, причём незаметно для последнего – от человека требуется лишь как можно быстрее и сильнее ударить по педали тормоза и по возможности не ослаблять давления до того, как машина остановится. Но войдут ли в нашу жизнь также незаметно и другие более продвинутые функции автономного вождения?
Расширение набора возможностей влечёт за собой усложнение алгоритмов и техники, которая позволяет машине ориентироваться в окружающем пространстве. Инженеры понемногу обучают беспилотники ездить при плохой погоде и даже анализировать поведение машин в соседних полосах. Представим, что пешеход начинает переходить дорогу на нерегулируемом дорожном переходе, но автономный автомобиль, движущийся в третьей или четвёртой от края полосе, не видит этого. Понимая, что соседние машины замедляются, электронный алгоритм тоже даёт команду на остановку, а многие беспилотники уже давно различают и жесты велосипедистов. В общем, очевидно, что технические проблемы в обозримом будущем преодолимы, а как быть с проблемами гуманитарного характера?
Представим ситуацию: автономный автомобиль везёт пассажира, внезапно идентифицирует на дороге человека и понимает, что по условиям движения его уже нельзя миновать, не свалившись в кювет. Стало быть, возникает дилемма: или сбивать человека на дороге, но сохранить жизнь тому, что в машине, или объезжать препятствие с риском отправить на тот свет пассажира. Отсюда вопрос: какую программу «заложит» программист в электронные мозги автономного автомобиля?
Мы задали этот вопрос директору лаборатории автономных автомобилей Nissan Бобу Бейтману – настолько секретной, что нам даже запретили фотографировать одну из экспериментальных машин с большущим «ведром» на крыше, то есть с лидаром, который ещё несколько лет назад был главным опознавательным знаком беспилотной «черепашки Google». Боб ответил нам в том духе, что в реальности такой ситуации произойти просто не может, поскольку около 93% всех аварий в мире случаются по вине водителей, причём эта цифра включает в себя и лихачей, и просто невнимательных. Однако Боб Бейтман говорит, что даже самый аккуратный водитель в состоянии воспринять информацию в самом узком диапазоне, в то время как экспериментальные системы Nissan полностью отслеживают ситуацию вокруг машины, то есть на 360 градусов, правда, пока «дальнозоркость» невелика – около 100-120 метров, причём при хорошей погоде.
А вот эта вращающаяся "консервная банка" — один из ключевых органов чувств беспилотного автомобиля, это лидар
К слову, именно здесь, в «ниссановской» лаборатории близ Кренфилда, можно воочию убедиться в том, что «автономное будущее» далеко как никогда: поражает количество и стоимость оборудования, которым оснащены японские беспилотники, базирующиеся, кстати, на Nissan Leaf первого поколения. Скажем, большой лидар на крыше обошёлся исследователям в… 40 тысяч фунтов стерлингов, то есть в цену новенького «Рейндж Ровера». А к нему ещё нужны видеокамеры, коротковолновые датчики, обычные радары (лидар – это лазерный радар) и несколько коробок с управляющей и питающей электроникой, которая на нашем тестовом экземпляре заняла весь багажник.
Боб Бейтман говорит, что, конечно, при доведении до серийного производства размеры всей этой аппаратуры сильно уменьшатся, равно как и её стоимость. Между тем, 40 тысяч фунтов стоит только одно «ведро», поэтому даже при доведении до массового производства весь комплект вряд ли можно будет уместить в 20 тысяч. Это означает, что автономная функция станет прерогативой самых дорогих автомобилей люкс-класса, владельцы которых и так ездят с водителем. Что может заставить их отказаться от прислуги?
Это, скорее, вопрос для отдела маркетинга, но что касается тестовых автомобилей, на которых мы изучали «автономные» возможности в окрестностях Кренфилда, все они были дополнительно «оснащены» живыми водителями, которые на всякий случай держали руки буквально в сантиметре от руля, чтобы в случае чего как можно быстрее вмешаться в ситуацию. Вот как на этом ролике:
Наша машина тоже была оснащена лидарами, но маленькими и попроще, а не таким большим ведром, как «главный» испытательный автомобиль.
В тот тестовый день мы проехали около двух десятков километров по сельской местности, как и везде на Туманном Альбионе, испещрённой круговыми перекрёстками. Признаюсь, я не уловил разницы между своим собственным поведением, будь я за рулём, и поведением нашего беспилотного «Ниссана», разве что машина была чуть более осторожна. В Англии много узких дорог без разметки, с грубым покрытием, без обочин или тротуаров – разъехаться трудновато. Здесь экспериментальный Nissan, пусть и на медленной скорости, но тоже провёз нас без происшествий, своевременно реагируя на дорожные знаки. Между тем, стоял ясный день, а что если снегопад, ливень, вьюга? Бороться с непогодой пока трудновато, именно поэтому машину напичкали оборудованием: здесь один радар, целых семь (!) видеокамер и восемь лидаров, два из которых установлены как раз на крыше и напоминают вращающиеся консервные банки. Ко всему этому, как и в машине с «ведром», прилагается тьма-тьмущая сопутствующего оборудования. Собственно, зачем столько много всего? Дело в том, что функционально всё это разделённые вещи: две камеры определяют положение машины на дороге, следующая отвечает за знаки, с помощью изображения с двух других идентифицируется объект, ещё одна – подтверждает идентификацию.
Собственно, идентификация – это самая важная часть при объезде на дороге неожиданно возникшего движущегося объекта, поскольку смена режима движения машины напрямую связана с прогнозом, который электроника даёт по его действиям. Как понять, что появилось на дороге? Изображение «пойманного» объекта сравнивают со снимками в базе данных, находящихся здесь же, на борту: выносить её на «облака» не имеет смысла, поскольку даже самый хороший интернет может отказать в неподходящий момент. Инженеры Nissan рассказывают, что чувствительность камер такова, что если речь идёт о человеке на дороге, электроника даже в сумерках может по губам за доли секунды понять смысл его речи – это тоже помогает компьютеру создавать для себя картину происходящего. Но это ещё не всё. Машина анализирует в том числе и жесты, а в будущем постарается понять и мимику! Боб Бейтман говорит, что ни одна автомобильная компания не занимается сейчас подобными исследованиями. Всего же на данный момент экспериментальные машины Nissan могут воспринимать до 60 различных типов и видов входных сигналов.
Одна из двух GPS-антенн. В целом весь комплекс позиционирования машины на местности обеспечивает точность до 1 см
Ещё об оборудовании. Две GPS-антенны, которыми оснащен автономный Nissan, тоже обладают высокой точностью – они позволяют установить положение на местности с точностью всего до одного сантиметра. И это в том числе тоже объясняет дороговизну приборов, размещённых на борту – ведь многие из них инженеры собрали сами специально под этот проект. Что касается точности позиционирования, её обеспечивают несколько GPS-калькуляторов.
Вернёмся к лидару в виде ведра. Создание универсального лазерного радара (лидара) – это и есть одна из основных целей нынешних исследований Nissan. Напомним, что именно отсутствие этого устройства стало причиной первой аварии Tesla Model S со смертельным исходом, когда электроника не распознала белый кузов фуры на ярко-голубом майском небе Флориды, и «Тесла» на автономном ходу вкатила под грузовик…
Боб Бейтман рассказывает, что со временем функции «ведра» можно будет разделить с тем, чтобы постараться спрятать всю аппаратуру в кузов автомобиля и сделать так, чтобы беспилотник имел привычный вид. Однако до этого пока очень далеко.
Автономный Nissan уже может самостоятельно ездить, но станет ли он привычным в потоке?..
А вот к другой и не менее важной цели команда Бейтама приблизилась – инженеры Nissan хотят научить ездить свои автономные машины так, чтобы пассажир не смог понять – везёт его электроника или человек. Очевидно, здесь достигнут большой прогресс – повторюсь: когда беспилотный Leaf вёз нас по маршруту, мне казалось, что в таком же стиле мог ехать и обычный водитель. Тонкостей здесь много, например, возьмём объезд машины, стоящей на обочине. Его можно объехать по-разному: скажем, приблизиться вплотную, сбавив скорость почти до нуля, и лишь затем сделать резкий манёвр, однако если беспилотник проделает такой фокус, пассажир испытает стресс. Так вот, в процессе исследований оказалось, что «живой» водитель вообще редко задумывается при манёврах на дороге, при этом большинство совершает один и тот же набор действий, в одной и той же последовательности и примерно на одних и тех же скоростях. Собрав данные по типовым манёврам на дороге, «ниссановцы» во многом добились «похожести» поведения беспилотника на действия человека. По задумке исследователей, это нужно для того, чтобы пассажир, ради которого и проводится вся работа, не испытывал стрессов.
Короче говоря, впереди ещё много трудностей, в том числе и тех, которые на сегодняшний день кажутся неразрешимыми. Будем надеяться, что если беспилотный проект Nissan в Кренфилде и не разрешится выпуском полностью самостоятельного автомобиля, то хотя бы накопленный опыт не пропадёт и найдёт продолжение в серийных машинах.
Вопрос необходимости автономного вождения на повестке дня вроде бы не стоит, ведь элементы этого вождения давно и прочно вошли в нашу жизнь, и речь вовсе не об электронных помощниках, которые позволяют впихнуть машину в узкую щель на парковке, поддерживают скорость и дистанцию до движущегося впереди автомобиля на трассе, следят за тем, чтоб машина не покинула полосу движения. Я говорю об антиблокировочной системе тормозов, об вопрос о применении которой ещё 20 лет назад было сломано немало копий, и без которой теперь невозможно сертифицировать автомобиль к продажам ни в России, ни на большинстве рынков мира.
Те, кто сдавал на права лет 20 назад, помнят, что в теоретической части экзамена был билет о методике экстренного торможения. Правильным ответом был такой: короткими и сильными ударами часто нажимать на педаль тормоза. Это нужно для того, чтобы как можно скорее увеличивалась площадь контакта шины с дорогой, в этом случае машина остановится максимально быстро, и колёса не будут заблокированы, то есть автомобиль сохранит способность объезжать препятствия. Нынче всю эту работу делает за водителя электроника, причём незаметно для последнего – от человека требуется лишь как можно быстрее и сильнее ударить по педали тормоза и по возможности не ослаблять давления до того, как машина остановится. Но войдут ли в нашу жизнь также незаметно и другие более продвинутые функции автономного вождения?
Расширение набора возможностей влечёт за собой усложнение алгоритмов и техники, которая позволяет машине ориентироваться в окружающем пространстве. Инженеры понемногу обучают беспилотники ездить при плохой погоде и даже анализировать поведение машин в соседних полосах. Представим, что пешеход начинает переходить дорогу на нерегулируемом дорожном переходе, но автономный автомобиль, движущийся в третьей или четвёртой от края полосе, не видит этого. Понимая, что соседние машины замедляются, электронный алгоритм тоже даёт команду на остановку, а многие беспилотники уже давно различают и жесты велосипедистов. В общем, очевидно, что технические проблемы в обозримом будущем преодолимы, а как быть с проблемами гуманитарного характера?
Представим ситуацию: автономный автомобиль везёт пассажира, внезапно идентифицирует на дороге человека и понимает, что по условиям движения его уже нельзя миновать, не свалившись в кювет. Стало быть, возникает дилемма: или сбивать человека на дороге, но сохранить жизнь тому, что в машине, или объезжать препятствие с риском отправить на тот свет пассажира. Отсюда вопрос: какую программу «заложит» программист в электронные мозги автономного автомобиля?
Мы задали этот вопрос директору лаборатории автономных автомобилей Nissan Бобу Бейтману – настолько секретной, что нам даже запретили фотографировать одну из экспериментальных машин с большущим «ведром» на крыше, то есть с лидаром, который ещё несколько лет назад был главным опознавательным знаком беспилотной «черепашки Google». Боб ответил нам в том духе, что в реальности такой ситуации произойти просто не может, поскольку около 93% всех аварий в мире случаются по вине водителей, причём эта цифра включает в себя и лихачей, и просто невнимательных. Однако Боб Бейтман говорит, что даже самый аккуратный водитель в состоянии воспринять информацию в самом узком диапазоне, в то время как экспериментальные системы Nissan полностью отслеживают ситуацию вокруг машины, то есть на 360 градусов, правда, пока «дальнозоркость» невелика – около 100-120 метров, причём при хорошей погоде.
А вот эта вращающаяся "консервная банка" — один из ключевых органов чувств беспилотного автомобиля, это лидарК слову, именно здесь, в «ниссановской» лаборатории близ Кренфилда, можно воочию убедиться в том, что «автономное будущее» далеко как никогда: поражает количество и стоимость оборудования, которым оснащены японские беспилотники, базирующиеся, кстати, на Nissan Leaf первого поколения. Скажем, большой лидар на крыше обошёлся исследователям в… 40 тысяч фунтов стерлингов, то есть в цену новенького «Рейндж Ровера». А к нему ещё нужны видеокамеры, коротковолновые датчики, обычные радары (лидар – это лазерный радар) и несколько коробок с управляющей и питающей электроникой, которая на нашем тестовом экземпляре заняла весь багажник.
Боб Бейтман говорит, что, конечно, при доведении до серийного производства размеры всей этой аппаратуры сильно уменьшатся, равно как и её стоимость. Между тем, 40 тысяч фунтов стоит только одно «ведро», поэтому даже при доведении до массового производства весь комплект вряд ли можно будет уместить в 20 тысяч. Это означает, что автономная функция станет прерогативой самых дорогих автомобилей люкс-класса, владельцы которых и так ездят с водителем. Что может заставить их отказаться от прислуги?
Это, скорее, вопрос для отдела маркетинга, но что касается тестовых автомобилей, на которых мы изучали «автономные» возможности в окрестностях Кренфилда, все они были дополнительно «оснащены» живыми водителями, которые на всякий случай держали руки буквально в сантиметре от руля, чтобы в случае чего как можно быстрее вмешаться в ситуацию. Вот как на этом ролике:
Наша машина тоже была оснащена лидарами, но маленькими и попроще, а не таким большим ведром, как «главный» испытательный автомобиль.
В тот тестовый день мы проехали около двух десятков километров по сельской местности, как и везде на Туманном Альбионе, испещрённой круговыми перекрёстками. Признаюсь, я не уловил разницы между своим собственным поведением, будь я за рулём, и поведением нашего беспилотного «Ниссана», разве что машина была чуть более осторожна. В Англии много узких дорог без разметки, с грубым покрытием, без обочин или тротуаров – разъехаться трудновато. Здесь экспериментальный Nissan, пусть и на медленной скорости, но тоже провёз нас без происшествий, своевременно реагируя на дорожные знаки. Между тем, стоял ясный день, а что если снегопад, ливень, вьюга? Бороться с непогодой пока трудновато, именно поэтому машину напичкали оборудованием: здесь один радар, целых семь (!) видеокамер и восемь лидаров, два из которых установлены как раз на крыше и напоминают вращающиеся консервные банки. Ко всему этому, как и в машине с «ведром», прилагается тьма-тьмущая сопутствующего оборудования. Собственно, зачем столько много всего? Дело в том, что функционально всё это разделённые вещи: две камеры определяют положение машины на дороге, следующая отвечает за знаки, с помощью изображения с двух других идентифицируется объект, ещё одна – подтверждает идентификацию.
Собственно, идентификация – это самая важная часть при объезде на дороге неожиданно возникшего движущегося объекта, поскольку смена режима движения машины напрямую связана с прогнозом, который электроника даёт по его действиям. Как понять, что появилось на дороге? Изображение «пойманного» объекта сравнивают со снимками в базе данных, находящихся здесь же, на борту: выносить её на «облака» не имеет смысла, поскольку даже самый хороший интернет может отказать в неподходящий момент. Инженеры Nissan рассказывают, что чувствительность камер такова, что если речь идёт о человеке на дороге, электроника даже в сумерках может по губам за доли секунды понять смысл его речи – это тоже помогает компьютеру создавать для себя картину происходящего. Но это ещё не всё. Машина анализирует в том числе и жесты, а в будущем постарается понять и мимику! Боб Бейтман говорит, что ни одна автомобильная компания не занимается сейчас подобными исследованиями. Всего же на данный момент экспериментальные машины Nissan могут воспринимать до 60 различных типов и видов входных сигналов.
Одна из двух GPS-антенн. В целом весь комплекс позиционирования машины на местности обеспечивает точность до 1 смЕщё об оборудовании. Две GPS-антенны, которыми оснащен автономный Nissan, тоже обладают высокой точностью – они позволяют установить положение на местности с точностью всего до одного сантиметра. И это в том числе тоже объясняет дороговизну приборов, размещённых на борту – ведь многие из них инженеры собрали сами специально под этот проект. Что касается точности позиционирования, её обеспечивают несколько GPS-калькуляторов.
Вернёмся к лидару в виде ведра. Создание универсального лазерного радара (лидара) – это и есть одна из основных целей нынешних исследований Nissan. Напомним, что именно отсутствие этого устройства стало причиной первой аварии Tesla Model S со смертельным исходом, когда электроника не распознала белый кузов фуры на ярко-голубом майском небе Флориды, и «Тесла» на автономном ходу вкатила под грузовик…
Боб Бейтман рассказывает, что со временем функции «ведра» можно будет разделить с тем, чтобы постараться спрятать всю аппаратуру в кузов автомобиля и сделать так, чтобы беспилотник имел привычный вид. Однако до этого пока очень далеко.
Автономный Nissan уже может самостоятельно ездить, но станет ли он привычным в потоке?..А вот к другой и не менее важной цели команда Бейтама приблизилась – инженеры Nissan хотят научить ездить свои автономные машины так, чтобы пассажир не смог понять – везёт его электроника или человек. Очевидно, здесь достигнут большой прогресс – повторюсь: когда беспилотный Leaf вёз нас по маршруту, мне казалось, что в таком же стиле мог ехать и обычный водитель. Тонкостей здесь много, например, возьмём объезд машины, стоящей на обочине. Его можно объехать по-разному: скажем, приблизиться вплотную, сбавив скорость почти до нуля, и лишь затем сделать резкий манёвр, однако если беспилотник проделает такой фокус, пассажир испытает стресс. Так вот, в процессе исследований оказалось, что «живой» водитель вообще редко задумывается при манёврах на дороге, при этом большинство совершает один и тот же набор действий, в одной и той же последовательности и примерно на одних и тех же скоростях. Собрав данные по типовым манёврам на дороге, «ниссановцы» во многом добились «похожести» поведения беспилотника на действия человека. По задумке исследователей, это нужно для того, чтобы пассажир, ради которого и проводится вся работа, не испытывал стрессов.
Короче говоря, впереди ещё много трудностей, в том числе и тех, которые на сегодняшний день кажутся неразрешимыми. Будем надеяться, что если беспилотный проект Nissan в Кренфилде и не разрешится выпуском полностью самостоятельного автомобиля, то хотя бы накопленный опыт не пропадёт и найдёт продолжение в серийных машинах.
Источник: 4kolesa.mirtesen.ru
Комментарии (0)
{related-news}
[/related-news]