Сумерки

В то время основные технологии современных беспилотников уже появились, но были разбросаны по крупным исследовательским институтам, и никто не думал об их объединении.

В 1966 году интеллектуальная навигация появилась в Научно-исследовательском институте Стэнфордского университета. Shakey, разработанный Исследовательским центром искусственного интеллекта SRI, – робот с колесной структурой. Осуществление простого действия переключения фар у него могло занимать несколько часов. Но встроенные датчики и программные системы позволили претворить в реальность функцию автоматической навигации.

В 1977 году исследовательская лаборатория Цукуба в Японии разработала первый самозаводящийся автомобиль на основе камеры обнаружения передних знаков или информации для навигации. Автомобиль был оснащен двумя камерами, которые могли функционировать на скорости в 30 км/ч. Тогда люди начали думать о беспилотных автомобилях с «визуальной» точки зрения. Навигация и визуальное распознавание должны были стать концом «заземленного» существования беспилотного транспорта.

В 1973 году начала развиваться система GPS. А в 1984 году DARPA (Агентство перспективных исследований США по вопросам обороны) запустило программу «Автономные наземные транспортные средства ALV», чтобы анализировать окружающую местность через камеру и с помощью компьютерной системы прокладывать маршрут движения. В то время робот использовал лидар для получения информации о дорогах, GPS для навигации и миниатюрный коротковолновый радар для обнаружения внезапных препятствий впереди и автоматического торможения. В этом описании просматривается зрелость исследований беспилотных летательных аппаратов. Но, к сожалению, исследования проекта ALV длились в течение 5 лет и прекратили существование из-за сокращения финансирования. Конгресс посчитал, что достигнутые результаты не имеют существенной значимости. Эта пауза задержала появление беспилотного летательного аппарата на несколько лет.

Германия также занимается разработкой беспилотных летательных аппаратов. Немецкий военный научно-исследовательский институт с 1987 года сотрудничает с Mercedes-Benz в этом направлении. Их исследования были более зрелыми, чем проект ALV от DARPA. Для идентификации объектов на дороге они использовали камеры и системы обработки изображений. Но и эти изыскания мало что принесли.

Сегодня мы знаем, что «зрение» беспилотного автомобиля ограничено техническими недостатками скорости вычислений, массивов данных и глубокого обучения.

С 1993 по 1994 год команда профессоров Университета федеральных сил обороны в Мюнхене под руководством Эрнста Дикманнса модифицировала седан Mercedes-Benz S500. Они оснастили автомобиль камерой и различными датчиками наблюдения в режиме реального времени. Это был самый успешный эксперимент «динамического видения» за всю эпоху. Mercedes-Benz S500 проехал более 1000 километров в нормальных условиях дорожного движения.

Почти в то же время в 1989 году Университет Карнеги-Меллона, который начал инвестировать в беспилотные исследования в 1984 году, впервые предложил использовать нейронные сети для управления автономными транспортными средствами. И хотя сервер отремонтированной военной машины скорой помощи в Питтсбурге представлял собой холодильник с вычислительной мощностью, аналогичной 1/10 мощности Apple Watch, в целом технология соответствовала сегодняшней стратегии беспилотного управления.

Университетский проект пятого поколения, NavLab, был разработан в 1995 году. В ходе него изменениям подвергся спортивный автомобиль Pontiac Trans Sport 1990 года. В него установили ноутбук, GPS-навигатор, специальное лобовое стекло и другое вспомогательное оборудование. В таком виде машина успешно пересекла страну, совершив путешествие из Питтсбурга в Лос-Анджелес. Результат, достигнутый в ходе эксперимента, можно назвать «полуавтоматическим вождением». И он дает основания с надеждой смотреть на будущее беспилотной техники.

Китай не отставал от глобального развития и с 1980-х годов начал исследования интеллектуальных мобильных устройств. Первые проекты, как и во многих других странах, финансировались из военного бюджета. В 1980 году появился проект под названием «Антиядерный разведывательный корабль». В его разработке принимали участие Харбинский технологический институт, Шеньянский институт автоматики и Оборонный научно-технический университет Народно-освободительной армии Китая. А в начале 1990-х годов КНР разработала первый действительно беспилотный автомобиль.

Благодаря «Программе 863» многие университеты и научные учреждения начали изучать беспилотные машины. В ходе восьмой, девятой и десятой «пятилеток» Пекинский технологический институт, Оборонный научно-технический университет НОАК и другие разработали три поколения беспилотных машин. В АТВ-2 скорость перемещения была увеличена до 21 м/с, а в АТВ-3 появилась функция контроля окружающих объектов и траектории движения.

Беспилотный корабль «Красный флаг» CA7460, разработанный Оборонным научно-техническим университетом НОАК и FAW Group, может автоматически изменять полосу, опираясь на информацию о расположении транспортных средств или препятствий на дороге. А скорость его движения достигает 47 м/с. Скорость беспилотного автомобиля THMR-V, разработанного Университетом Цинхуа, достигает 42 м/с. И он может выбрать один из двух возможных вариантов скоростных режимов для движения в условиях города и автомагистрали. Springrobot, разработанный Сианьским транспортным университетом – одной из самых знаменитых беспилотных автомобильных платформ в Китае, – также может выбирать полосу для движения и видит пешеходов. В 2008 году Национальный фонд естественных наук Китая запустил крупный исследовательский проект «Когнитивные вычисления аудиовизуальной информации». А в 2009 году в Сиане состоялся первый в Китае конкурс «Вызов для умного автомобиля будущего». В нем приняли участие десятки известных университетов и научно-исследовательских центров со своими разработками беспилотных автомобилей.

За границей такие мероприятия начали проводиться раньше. Серия конкурсов DARPA, которая проводилась с 2004 по 2007 год, позволила беспилотным автомобилям ускориться в развитии.

В 2003 году Соединенные Штаты начали войну в Ираке. Она также сказалась на скорости развития системы беспилотного управления. Транспортировка боеприпасов через пустыню стала постоянным мероприятием для американских военных. Но даже с бронированным транспортом и вертолетной защитой войска часто подвергались нападениям и несли потери. Кроме того, военнослужащие США сталкивались с придорожными бомбами и минами. В результате DARPA, которая когда-то создала Интернет, возобновила исследования технологий беспилотного управления транспортными средствами, которые десятилетия стояли на паузе. По плану военных ведомств США через 10 лет по меньшей мере одна треть автомобилей сможет двигаться без участия человека.

В 2004 году DARPA организовало чемпионат для беспилотных систем управления. А Конгресс США учредил призовой фонд в размере 1 миллиона долларов, который впоследствии был увеличен в два раза. Организаторы активно рекламировали конкурс возможным участникам. Стоимость призового фонда по отношению к программному и аппаратному обеспечению для беспилотных машин была невелика, но исследования в этой сфере привлекали многие предприятия, научно-исследовательские институты, учебные заведения и даже частных лиц. Конкурс беспилотников проходил в военной обстановке в пустыне. Трасса из Барстоу, штат Калифорния, в Примм, штат Невада, составляла около 230 километров и представляла собой пустынную местность. Соревнование должно было завершиться в течение 10 часов. Машины могли полагаться только на GPS, датчики или камеры, чтобы обходить препятствия. Военные делали ставки, кто из участников победит в гонке.

Я не знаю, что произошло: переоценили ли военные уровень участников или недооценили трудности трассы. Ни одна команда не прибыла на финишную прямую. Лидер соревнования Sandstorm от команды «Красная» Университета Карнеги-Меллона преодолел всего 11 километров, зарылся в канаву и уже не двигался. Большинство участников сошли с дистанции в самом начале: они переворачивались, сталкивались с проблемами с тормозами и мостами, а также со сбоями спутникового ресивера.

Результаты были удручающими. Пессимисты даже начали утверждать, что беспилотные автомобили, которые смогут спокойно передвигаться по пустыне, – несбыточная мечта. Однако конкурс не остановился и стал переломным моментом в развитии беспилотной системы.

В 2005 году состоялось второе соревнование беспилотных автомобилей в пустыне. Оно также проходило на границе Калифорнии и Невады на трассе в 212 километров. Сложность была увеличена. Появилось три узких тоннеля, более 100 резких поворотов. Самый проблемный участок представлял собой узкий изгиб с глубокой более 60 метров канавой с одной стороны и скалой с другой. Однако в этот раз подавляющее большинство автомобилей преодолело рубеж в 11 километров. Многие автомобили сходили с половины пути, но 5 участников добрались до финиша.

В тройку лидеров вошли Стэнфордский университет, Университет Карнеги-Меллона и частная американская компания. Во втором конкурсе автомобили были оснащены всем необходимым оборудованием: камерами, лазерными дальномерами, радиолокационными станциями, GPS и т. д.

В 2007 году DARPA переместило конкурс в город, а военные машины сменились гражданскими. Новая дистанция была еще сложнее предыдущей и была максимально приближена к реальности. В ней присутствовали светофоры и автомобили, имитирующие условия городского движения. В тройку победителей вошли Университет Карнеги-Меллона, Стэнфордский университет и Georgia Tech. Модель поведения беспилотных автомобилей, похоже, стабилизировалась. И условия существования DARPA резко изменились. Военные США отказались от использования беспилотных технологий в логистике. Но развитие технологий было запущено, и уже ничто не могло его остановить.

На рисунке 6-4 изображен беспилотный автомобиль Университета Карнеги-Меллона «Boss», который принимал участие в соревнованиях 2007 года. Размер оборудования и сложность его установки на крыше и в передней части автомобиля гораздо выше, чем необходимо для испытаний в условиях дорожного движения. Исследователи DARPA изучили потенциал беспилотных транспортных средств, а также их основные технологические средства.

В гонке команды использовали камеры, радары и лазерное оборудование для анализа ландшафта и выявления препятствий. Полученная информация в совокупности с данными датчиков и GPS помогала машине принимать решения об ускорении, замедлении и поворотах. Спустя десять лет ничего не изменилось. Основа «беспилотного смарт-автомобиля» все так же строится на технологии итерации, но только более глубокой и изощренной.

Конкурс способствовал созданию «беспилотного» сообщества, которое состояло из изобретателей, инженеров, программистов и разработчиков, и стремительному росту инвестиций. Google, Apple, Tesla, Uber и Baidu последовательно объявили о планах по разработке беспилотных автомобилей. Никто не скрывал своих амбиций в этой области. К Google присоединился не только Себастьян Слэнг, лидер команды Стенфорда, но и те, кто изучал машины в этом учреждении. За основу беспилотной автомобильной промышленности в Университете Карнеги-Меллона была взята машина-призер 2007 года «Whitaker».

Даже консервативные традиционные производители автомобилей вынуждены были присоединиться к «беспилотной гонке вооружений».

Хотя высокая стоимость экспериментов все еще ограничивала массовое производство и коммерциализацию, 2007 год открыл новую главу в истории беспилотников, связанную с глубоким обучением. Исследования способствовали возрождению идеи создания беспилотного транспортного средства. Переломный момент спровоцировал революцию данных, рост облачных вычислений, развитие мобильного Интернета, диверсификацию каналов сбора данных…

Процесс освобождения беспилотного автомобиля из кандалов традиционной автомобильной промышленности и его выход из университетских лабораторий продолжается до сих пор.

За прошедшие годы двигатели внутреннего сгорания, коробки передач и сложные производственные процессы создали высокий барьер между традиционной автомобильной промышленностью и беспилотной системой управления. Однако новые совершенствующиеся энергетические транспортные средства или техника пробили брешь в этой стене. Производственный порог был сокращен. Потому что в электромобиле прошлого не нужны были слишком сложный двигатель, трансмиссия или сцепление. Это не только дает возможность некоторым научно-техническим компаниям выжить, но и создает некоторые из основных технологических пробелов, которые могут выиграть только в развивающихся странах (например, в Китае).