Транспорт всё увидит сам

55

Когда машины поедут без водителя?

На Невском заводе электрического транспорта испытан первый беспилотный трамвай. Проект был реализован на базе вагона «Витязь-М» компанией ПК «Транспортные системы» и их партнером Cognitive Technologies – разработчиком искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств. «Вечёрка» решила разобраться в вопросе: что такое беспилотность и когда машины поедут без водителя.

Видеть человека

С виду – обычный «Витязь», только вот в кабине пусто. Но это не мешает трамваю спокойно двигаться по территории завода. Но вот прямо перед ним на рельсы выходит человек. Вагон, заметив на путях пешехода, останавливается, а затем, обнаружив, что человек движется ему навстречу, начинает откатываться назад.

К блоку управления вагона подключен специальный модуль, получающий информацию и обрабатывающий ее с камер, установленных и на лобовом стекле и по периметру корпуса с добавкой радарных сенсоров. GPS позволяет определять местоположение вагона на картах высокого разрешения с максимальной точностью. Датчики собирают информацию, нейронная сеть их обрабатывает: в результате трамвай сам останавливается, видя препятствие на пути, отделяет людей от предметов инфраструктуры.

Сейчас эта машина находится в Москве, в депо имени Баумана: специалисты откатывают технологию, выявляют нюансы.

Система искусственного интеллекта полностью разработана российскими специалистами, чей авторитет в сфере беспилотных технологий признан на международном уровне, а технические решения не только не уступают западным, но и демонстрируют явное превосходство.

Начало

– Понятие «беспилотные технологии» – довольно общее, ведь это направление состоит из многих слоев: это машинное зрение, понимание (определение окружающих объектов), анализ ситуации: принятие решения, формирование управляющих воздействий. Под каждым из этих элементов кроется множество отдельных задач, – рассказывает Юрий Минкин, кандидат технических наук, руководитель департамента разработки беспилотных транспортных средств компании Cognitive Technologies. – Соответственно, это совокупность программного обеспечения и «железной» периферии – «органов чувств» машины.

Юрий Игоревич работает в компании с 2000 года, последние семь лет посвятил целиком беспилотным технологиям. Первый проект, реализованный в этой сфере и представленный публично, вспоминает с нотками ностальгии и гордости.

– Первый наш беспилотник был реализован в 2014 году на базе грузовика КамАЗ: именно на его примере в условиях полигона были продемонстрированы работа машинного зрения, технологии управления. Прототип умел останавливаться перед препятствием, ездить по траектории, объезжая препятствия, разгонялся до 60 км в час, – вспоминает Юрий Игоревич. – Тогда в машине стоял большой вычислительный шкаф, равный по мощности нескольким очень хорошим игровым компьютерам. Стоит отметить, что с тех пор технологии совершили серьезный рывок – блоки управления теперь стали довольно компактными.

По словам разработчика, именно тогда стало понятно, что делать полностью беспилотную машину – для компании не самый перспективный путь развития, было решено заниматься разработками компонентов машинного зрения или полных систем автономного вождения, которые впоследствии устанавливаются на готовое транспортное средство. На данный момент компания сотрудничает с такими гигантами автоиндустрии, как Hyundai Mobis, ОАО «РЖД», контракты заключены со многими другими компаниями из Германии, Китая и даже США.

Учимся понимать

Так как же это работает? По сути, мозгом машины являются обучаемые нейронные сети.

– В конечном счете для потребителя нейронные сети – это некая коробочка классификаций. На ее вход подается картинка или видео, на выходе же происходит классификация участка или области изображения, – поясняет Юрий Минкин. – Самое важное, что нейронные сети не программируют, а обучают. Допустим, мы создаем нейронную сеть, которая способна различать автомобили. Соответственно, на изображениях программа выделяет машины прямоугольником. Для этого сеть необходимо обучить, произвести data set. Как это делается? Самое элементарное – это набор картинок, содержащих объект: вот это машина, и это машина, и еще вот это. Второй data set – набор изображений, не содержащих объект, – здесь нет машины, и здесь нет. Для чего это делается? Например, при движении ночью некоторые объекты, например здание АЗС, можно спутать с автомобилем: у автобуса ведь тоже есть окошки, и они светятся. Нам же необходимо, чтобы нейронная сеть не путала объекты с автобусами, поэтому мы загружаем изображения, которые говорят, что «вот это» – не автомобиль. Обучающие выборки создаются интересным образом: мы можем ехать пять часов по трассе, собирая информацию, затем отбираем из нее то, что нам нужно. Есть очень интересные моменты, например изображения, на которых одна машина только выехала из-за другой машины. И сеть в результате все это распознает.

Учимся видеть

– Самое важное – это глаза: необходимо увидеть, что находится вокруг нас, – продолжает рассказ кандидат технических наук. – Для этих целей могут использоваться камеры, радары, лидары. Камера видит практически все, но чувствительна к загрязнению. Радар к нему не чувствителен и способен получать информацию об объекте исходя из его скорости. Таким образом, комбинация камеры и радара создает некое универсальное зрение.

Следующий этап – анализ полученной дорожной сцены: просто увидеть человека и машину недостаточно, необходимо осознать движение. В анализ входит изучение динамических и статических объектов.

– Дело в том, что если тот же трамвай будет реагировать на каждого человека и каждую машину, то он просто не сдвинется с места. Поэтому системе необходимо анализировать движение, пересекаются траектории или нет, – рассказывает специалист. – По карте мы понимаем, что подъезжаем к остановке, значит, нужно тормозить, или приближаемся к перекрестку, где нужно обратить внимание направо и налево. Далее все это понимание передается на управляющие органы трамвая, от которых система получает обратную связь: ей известно, в каком положении они находятся, ей известны обороты двигателя и так далее.

Казалось бы, трамвай уже поехал, узнает людей и объекты, но не все так просто.

– Тестирование будет продолжительным, ведь вагон в будущем поедет по улицам города и повезет пассажиров, – подчеркивает разработчик. – Важно досконально, полностью понимать, как реагирует искусственный интеллект (ИИ) в той или иной ситуации.

Специалисты рассматривают все возможные реакции ИИ на окружающую среду.

– Например, сработала система торможения. Смотрим, при каких условиях произошло срабатывание, правильно система отреагировала или нет. Более того, автоматика при условиях срабатывания сохраняет две минуты видео, более того, идет накопление информации с бортовых систем, геопозиция и так далее. Мы анализируем все эти данные. Такая доработка может идти довольно долго, – подводит промежуточные итоги беседы специалист.

Беспилотный комбайн

23 августа в Томской области, на поле близ деревни Карбышево, в присутствии официальных лиц был успешно протестирован беспилотный комбайн, разработанный компанией в сотрудничестве с томскими учеными. Идея проста: современные комбайны очень сложны и подчас комбайнеру приходится и управлять их агрегатами, и сохранять траекторию движения. Система ИИ в данном случае позволяет обеспечить движение машины вдоль кромки поля и для работы по валку (скошенной и сложенной в ряд сельхозкультуре), освободив руки водителя для манипуляций с оборудованием. Система получила название AgroPilot и является полностью отечественной разработкой, обгоняя импортные аналоги.

– Отличие нашей системы в том, что благодаря использованию современных нейронных сетей она реализована всего лишь на одной камере. Есть много импортных аналогов, но они используют для каждой агрокультуры свои специфические датчики, что заставляет владельцев постоянно что-то докупать для машины, – увлеченно делится разработчик. – Даже если появляется какая-то новая задача, мы можем нашу систему быстро и легко дообучить.

Молчаливый помощник

И пусть беспилотный трамвай выйдет на линию не скоро, но элементы этой системы, реализованные в виде помощника водителю на «Витязь-М», поточно обещают ставить уже после Нового года.

– Подавляющую часть времени система «молча» следит за действиями водителя, но в случае возникновения опасной ситуации, например при движении на запрещающий сигнал светофора, она предупреждает об опасности, – рассказывает кандидат наук. – Если водитель реагирует вовремя, вмешательства в управление транспортным средством не происходит. Если же водитель оставил сигналы без внимания, то система начинает подтормаживать трамвай. В случае необходимости максимально быстрой остановки торможение будет осуществлено жестко. Также система может контролировать скорость на сложных участках пути. На данном этапе система выступает контролером безопасности.

Отметим, что уже на следующем этапе внедрения система ИИ уже начнет работать беспилотно на каких-то отдельных, более простых участках, например на выделенных отрезках пути, и тогда контролером безопасности станет уже водитель.

Между тем в рамках разговора о «помощниках» нельзя не упомянуть и проект, осуществляемый в партнерстве с ОАО «РЖД»: под Вологдой, на станции Лоста, тестируется система помощника машиниста на маневровом локомотиве. Самое интересное, что систему тестируют на локомотиве ЧМЭ-3, который производился с 1963 по 1994 год. И это довольно-таки показательно: получается, что высоких требований к современности машины разработчиком не предъявляется.

– Дело в том, что такие предприятия, как РЖД, используют технику десятилетиями, ведь она очень дорогая и надежная. А ездят эти машины каждый день! Наша же технология позволяет обеспечить безопасность этих машин, – подчеркивает Юрий Минкин.

Когда машины поедут сами

Как утверждает специалист, на сегодня беспилотные автомобильные системы уже ездят не хуже, чем среднестатистический водитель. Более того, они постоянно обучаются.

– Уже через довольно короткий срок система будет ездить куда лучше, чем водитель, и главное, что все транспортные средства, оснащенные ею, будут обучаться одновременно. В то время, как водитель учится на своих ошибках, система учится одна и за всех, получается копилка опыта, – отмечает специалист. – Даже у только вышедшей с конвейера машины с ИИ будет опыт, равный миллиону километров. Сейчас наши системы тестируются на машинах партнеров, с них мы набираем релевантные данные.

На данный момент компания сотрудничает с компанией «Хёндай Мобис» – их системы через два-три года будут использованы на серийных автомобилях концерна. Автомобили будут иметь второй-третий уровень автономности: ожидается нечто вроде продвинутого помощника водителя и системы движения в пробках.

Можно было бы предположить, что нововведения коснутся исключительно машин высокого класса, однако специалист заверяет нас в обратном:

– Эти разработки довольно дороги. Поэтому ставить такую систему всего лишь на тысячу машин концерну не выгодно. Выгода приходит, когда технология внедряется массово, например на миллионе автомобилей. Именно поэтому такие решения очень быстро придут во все сегменты транспорта: один раз вложившись, их очень удобно и выгодно тиражировать.

Скоро ли придет будущее с беспилотными автомобилями? Внезапного прорыва специалист ждать не советует, внедрение систем будет постепенным: сначала произойдет массовое внедрение «помощников водителя», затем они будут постепенно умнеть и получать все новые функции.

– Полностью беспилотных машин мы на рынке не увидим еще 10 – 15 лет – это, во-первых, связано с объемами тестирования, а во-вторых, с законодательством, – подчеркивает специалист.

Но между тем узкоспециального применения беспилотных автомобилей никто не отменяет. Например, уже сейчас эти технологии внедрены в Австралии на карьерных тяжеловозах: дело в том, что труд водителей там крайне дорог и использование недешевых беспилотных машин оправданно.

– Сегодня мы сталкиваемся с искусственным интеллектом каждый раз, когда пользуемся тем же поиском в Интернете, – напоминает наш собеседник. – На тех же горячих телефонных линиях. Надо понимать: рано или поздно все, что движется, сможет работать беспилотно.


Фото Cognitive Technologies

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Войти с помощью: 
Please enter your comment!
Please enter your name here