Внешние и внутренние сложности разработки беспилотных машин

Теперь, когда мы разобрались с историей и реалиями в области исследований беспилотных технологий управления, позвольте углубиться в техническую сторону вопроса.

В области «зрения» беспилотный автомобиль имеет абсолютное преимущество перед глазом человека. Дальность видимости водителя обычно составляет около 50 метров. Беспилотный автомобиль видит приблизительно на 200 метров вперед, опираясь на информацию, поступающую от различных датчиков – радаров среднего и дальнего радиуса действия и камер.

Но «зрение» беспилотных машин сталкивается все же с определенными трудностями, которые для людей таковыми не являются. Чтобы транспортное средство могло самостоятельно принимать решения относительно движения, необходимо научить его ориентироваться в дорожных условиях. Система должна определять, какие из объектов являются машинами, что понимать под дорожными знаками, что такое дерево и где находится небо. Глубокое обучение сыграло огромную роль в этом процессе.

В настоящее время показатель точности камеры визуального распознавания на автомобиле Baidu достиг 90,13 % по сравнению с 89,6 % за тот же период в 2016 году. Похоже, что улучшение составило всего 0,53 %, но для обеспечения безопасности использования беспилотников это важная цифра. Точность распознавания пешеходов на сегодняшний день оценивается в 95 %, а точность распознавания светофоров – 99,9 %. Наша будущая цель – 100 %-е распознавание светофоров.

Конечно, недостаточно того, что машина просто видит «цвет». Важно, чтобы она могла оперативно отреагировать. Скорость реакции водителя в чрезвычайной ситуации обычно составляет 0,6 секунды. Время, которое уйдет на полную остановку, т. е. пока сработает тормоз и гидравлическая система, также равняется 0,6 секунды. Другими словами, в среднем водителю требуется 1,2 секунды для торможения. Беспилотный автомобиль Baidu способен принять решение за 0,2 секунды. В будущем, если гидравлический тормоз будет заменен на электрический, у машин появится возможность остановиться практически мгновенно – за 0,2 секунды. Таким образом, весь процесс сократится почти на секунду. А одна секунда при высокоскоростном вождении может спасти жизнь.

Не важно, стоит машина или двигается, радар, датчики и камеры должны постоянно собирать данные о геолокации машины в реальном времени и посылать их на сервер «Baidu Auto Brain». Сервер в комбинации с высокоточной GPS-картой направит автомобиль по наиболее подходящему пути.

В 2015 году карта Baidu достигла точности определения местоположения по Wi-Fi в 30 метров, а в помещении до 1-3 метра. Скорость позиционирования при этом составляет 0,2 секунды. В 2016 году точность карты сократилась до 10 сантиметров. Ошибка при оценке состояния дороги во время движения автомобиля фактически равна ширине полосы. По сравнению с GPS-позиционированием точность улучшилась в два раза.

Все это благодаря пользователям, которые используют сотни технологичных продуктов, в том числе и Baidu Maps API. Когда пользователь использует приложение, он помогает беспилотной системе управления обновлять данные и добавляет ей капельку «мудрости».

Ключ к плавному развитию беспилотных автомобилей – построение разумного технического макета. С обновлением и внедрением технологий «мертвый узел» по вопросам популяризации и применения будет постепенно развязываться. Это касается дебатов по вопросу о том, должен ли использоваться в беспилотной системе лидар.

Некоторые поют реквием по беспилотным автомобилям, объясняя это высокой стоимостью лидара. Другие также не оптимистично настроены в связи с высокой стоимостью оборудования. Компания Baidu не только уверена в снижении цен, но и с готовностью инвестирует в перспективное направление.

В конце 2015 года цена LiDar, обычно используемого в беспилотных автомобилях, достигла 700 000 юаней. Через полгода оптовая цена того же образца упала на 30 % и составляла уже 500 000 юаней. Есть все основания полагать, что с развитием индустрии беспилотных машин, модернизацией производства и его масштабированием лидар упадет в цене. В конце концов, мобильные телефоны еще недавно стоили 20 000 юаней, а теперь их цена на отечественном рынке составляет 600 юаней.

17 августа 2016 года Baidu и Ford совместно инвестировали в лазерную локационную компанию Velodyne LiDar 150 миллионов долларов. По оценкам Velodyne, если в 2017 году по цене в 500 долларов будет продан миллион 64-линейных лазеров, которые используются в беспилотных машинах Baidu, то стоимость лазера будет падать. К 2020 году она снизится до 300 долларов, а к 2025 – до 200.

В настоящее время 64-линейный лидар активно используется в разработке беспилотных транспортных средств. И сделанные инвестиции в Velodyne LiDar обеспечивают поставку датчика в компанию Baidu. Но такие значительные инвестиции сделаны не только для того, чтобы закрыть одну потребность производства. Это инвестиции в будущее отрасли. Они облегчат развитие всей беспилотной автомобильной промышленности.

Для улучшения возможностей аппаратного обеспечения беспилотных машин Baidu разработала кластер из 48 серверов. Его вычислительная мощность превосходит китайский суперкомпьютер Shenwei Taihu.

С момента создания карты Baidu потребовалось десять лет, чтобы «Baidu Brain» смог самостоятельно принимать решения и научился технологии визуального распознавания. Компании Velodyne LiDar не так много времени. Но Baidu выбрала ее для инвестиций в сфере беспилотной техники, опираясь на профессиональную логику. Я подтолкнул себя к принятию этого решения и решил взять на себя ответственность.

Одной только качественной техники недостаточно. Нужен богатый опыт в условиях дорожного движения. Поэтому беспилотные автомобили Baidu постоянно работают над тестированием машин дома и за рубежом. В Калифорнии Baidu стала 15-й компанией, получившей лицензию на испытания беспилотного транспортного средства. В конце 2016 года мы провели в Америке более 100 испытаний. Но и в Китае мы должны сделать все возможное, чтобы настроить страну на развитие беспилотной техники. После тщательного анализа возможностей первоначальной коммерциализации, дорожных условий, количества пешеходов, возможной поддержки соответствующих отделов правительства и даже местной погоды команды специалистов Baidu поселились в Пекине, Шанхае, Шеньчжене, Уху и Аньхое. Муниципальное правительство, Шанхайский международный автосалон, туристический район Чжэцзян – Ужэнь и район экономического развития Ичжуан подписали соглашение о сотрудничестве с компанией Baidu для тестирования беспилотной техники.

В 2016 году в экспериментальной демонстрационной зоне «Национальная интеллектуальная сетевая машина» (г. Шанхай) на закрытой испытательной площадке было смоделировано городское движение с туннелями, проспектами, АЗС, подземными автостоянками, обычными и Т-образными перекрестками, круговой развязкой, 6 интеллектуальными светофорами и 40 камерами. Вся зона достигла 1 сантиметра в точности позиционирования и полного охвата Wi-Fi системы Baidu, которая включает в себя 29 сценариев умного управления.

В 2017 году Baidu запустила усовершенствованную модель автоматической системы управления с ИИ Road Hackers. Это открыло широкие возможности для обучения беспилотных автомобилей Baidu. Первая фаза обучения машин категории L3 будет содержать 10 000 км данных. Здесь собрана информация о скоростных, кольцевых и других дорогах в десятках городов. В будущем база будет дополняться сведениями о людях и транспортных средствах, постепенно открывая все большие массивы данных. И это не только информация о дорогах. Но и о привычках китайских водителей и их эмоциях, что также может быть очень ценно. Такая модель обучения поможет машине преобразовывать информацию, поступающую от камер и датчиков, в оптимальное вождение с расчетом скорости и маршрута движения в реальной дорожной обстановке.

Запуск RoadHackers продемонстрировал взаимосвязь категорий автомобилей L3 и L4. Данные для категории L3, такие как сведения о дороге, пользователях, автомобилях, могут использоваться и в разработке категории L4. А при объединении этой информации с данными лидаров процесс развития ускорится в разы. Что еще более важно, L3 может начать взаимодействовать с традиционной автомобильной промышленностью быстрее, чем L4.

Baidu объединился с автомобильной компанией BAIC для запуска модели, оснащенной сетевым решением. Тестирование авто назначено на конец 2017 года. Автомобиль Baidu Chery EQ уже сдал свой первый экзамен и получил водительские права. В 2017 году планируется протестировать еще два автомобиля. А через три года пять моделей смогут выйти на коммерческое производство.

Беспилотные машины будущего будут также проверяться на дорогах городских районов. И в конечном итоге войдут в транспортную систему. Мы движемся в светлое будущее. Но существует еще много нюансов, которые следует доработать.

Автоматическая система управления не должна быть эксклюзивом, доступным нескольким людям. Она должна быть стандартной функцией каждого автомобиля. Транспортные средства с такими возможностями сулят большие перспективы китайской автомобильной промышленности. И, конечно, компания Baidu не справится собственными силами. Потребуется участие всех членов отрасли: производителей автомобилей, научно-исследовательских учреждений, банков и страховых компаний, правительственных органов всех уровней. Нужно отправить китайские беспилотные авто в массы и наконец по-настоящему реализовать их.

В глобальной сфере 5G достаточно интересны достижения China Telecom. Беспилотные транспортные средства очень значимы в Интернете вещей. Они смогут делиться информацией о местоположении. Она будет посылаться на приемник, накапливающий сведения обо всем регионе. А тот, в свою очередь, будет передавать актуальные данные легковым и грузовым автомобилям, пользователям и вещам. Реализация системы автоматического управления и Интернета вещей опирается на технологию 5G.