Какво представляват самоуправляващите се автомобили и как работят?

Ключови изводи

• Самоуправляващите се автомобили използват комбинация от сензори и камери, за да създадат 3D изображение на света около тях, което им позволява да шофират безопасно без много намеса на водача.
• Самоуправляващите се автомобили попадат в различни нива на автоматизация, вариращи от автомобили, които изискват човек да изпълнява всяка задача по шофиране, до автомобили, които могат да се движат по обществени пътища без човешка намеса.
• Софтуерът за самоуправляващи се автомобили разчита в голяма степен на AI и алгоритми за машинно обучение, за да взема решения въз основа на променливи в околната среда и тези алгоритми се подобряват с повече време, прекарано на пътя.

Идеалът за създаване на перфектната самоуправляваща се кола е популярен от самото начало на автомобилите. След повече от век на иновации и технологични пробиви, вие сте по-близо от всякога до това да имате кола, която може да се управлява сама, с няколко компании, които работят по проекти, които вече са на обществени пътища.

Но как работят самоуправляващите се коли? И колко близо сте до постигането на мечтите си за робот-шофьор?

Какво представляват самоуправляващите се автомобили?

Както подсказва името, самоуправляващите се (наричани още автономни) превозни средства са автомобили, които се управляват сами. Повечето модерни самоуправляващи се автомобили изискват присъствие на шофьор, който да поеме управлението при спешни случаи. Извън извънредни ситуации или ситуации, когато колата започне да действа хаотично, се очаква да се справи с по-голямата част от шофирането без никаква форма на намеса на водача.

Как работят самоуправляващите се автомобили?

Самоуправляващите се автомобили използват комбинация от сензори и камери, за да създадат 3D изображение на света около тях. След това се използва усъвършенстван софтуер за откриване на автомобили, хора и препятствия по пътя, което позволява на превозното средство да се движи безопасно, като спазва правилата за движение.

Много компании работят по тази технология и това означава, че има няколко различни подхода за създаване на самоуправляваща се кола. Има и различни нива, присвоени на самоуправляващите се автомобили с различни характеристики.

Резервирайте и скочете в самоуправляващо се такси Waymo е един от най-лесните начини сами да изпробвате самоуправляваща се кола, но ще трябва да сте в Аризона за първото си пътуване с Waymo.

Обяснени нива на самоуправляващи се автомобили

Повечето от безпилотните автомобили в света не са напълно самоуправляващи се модели и попадат под шест различни нива на автоматизация, всяко от които предлага по-добра автоматизация от предишното.

• Автомобилите от ниво 0 нямат автоматизация и изискват човек да изпълнява всяка задача по шофиране.
• Автомобилите от ниво 1 имат функции за подпомагане на водача като круиз контрол, но се изисква човек да управлява автомобила.
• Автомобилите от ниво 2 имат частична автоматизация. Това означава, че те могат да контролират неща като управление, но все пак изискват човек да шофира.
• Автомобилите от ниво 3 имат условна автоматизация, която им позволява да реагират на околната среда, за да изпълняват задачи по шофиране.
• Автомобилите от ниво 4 имат висока степен на автоматизация, което позволява на автомобила да се движи изцяло в рамките на геозонирани зони.
• Автомобилите от ниво 5 имат пълна автоматизация и могат да се движат по обществени пътища без човешка намеса.

Първите три нива изискват човек да контролира превозното средство, докато шофира, докато останалите три изискват ограничено или нулево човешко взаимодействие. Всяко ниво на автоматизация на автомобила е крайъгълен камък, но ниво пет е най-вълнуващото и много компании работят усилено, за да го постигнат.

Хардуерът зад самоуправляващите се автомобили

Изненадващо, хардуерните ограничения не са основен проблем в пространството на самоуправляващите се автомобили. На теория единствените сензори, от които се нуждаете, за да работи самоуправляващата се кола, са обикновените камери, като софтуерната обработка върши тежката работа. Разбира се, много по-безопасно е да използвате набор от различни сензори, за да предоставите на софтуера възможно най-много данни.

Как работи LiDAR в самоуправляващите се автомобили?

Сензорите за откриване и обхват на светлината или LiDAR измерват дълбочината, за да създадат точен 3D модел на заобикалящата среда на самоуправляващо се превозно средство. Това се постига чрез излъчване на милиони лазерни импулси всяка секунда и измерване на времето, необходимо за отразяване на всеки импулс. Колкото по-дълго е времето за отражение, толкова по-далеч е даден обект от сензора.

Това помага на самоуправляващата се кола да разбере околната среда и околните обекти. Това включва сгради, хора и животни, както и всичко останало, покрай което превозното средство минава. В ясен ден LiDAR е всичко, от което се нуждае една кола, за да се движи в оживена градска среда. Неговата производителност обаче пада при дъжд или мъгла и това е причината самоуправляващите се автомобили да не могат да разчитат на LiDAR като единствен тип сензор.

Как работи радарът в самоуправляващите се автомобили?

Радарът изпълнява подобна роля на LiDAR при автоматизирани превозни средства. Вместо да излъчва лазери обаче, той излъчва радиовълни и измерва отраженията от обектите около вас. Целта все пак е да разберем средата около колата.

LiDAR сензорите имат разделителна способност 10 пъти по-голяма от радара, но радарът не се влияе от лоши метеорологични условия. Радарните сензори също са по-евтини от LiDAR сензорите.

Как работят визуалните камери в самоуправляващите се автомобили?

Компании като Waymo на Google използват комбинация от LiDAR, радар и обикновени камери за основните си масиви от сензори. Tesla, от друга страна, избра да инвестира изцяло в обикновени камери и усъвършенстван софтуер за автономно навигиране по пътищата.

Технологията за лицево разпознаване съществува от дълго време, въпреки че се използва предимно в смартфони и усъвършенствани решения за сигурност. При самоуправляващите се автомобили целта е това да се изведе на следващото ниво с разпознаване на обекти, задвижвано от машинно обучение, откриване на сгради, коли, хора и всичко останало около вашето превозно средство.

Други сензори за самоуправляващи се автомобили

Радар, LiDAR и обикновени камери често са основните сензори в самоуправляващата се кола, но някои превозни средства имат повече. Допълнителният хардуер, като например ултразвукови сензори, дава на автомобила още по-добро разбиране на заобикалящата го среда. Това дава възможност на самоуправляващите се автомобили да реагират на невизуални знаци, като звука на сирените на линейка.

Самоуправляваща се кола "Мозъци"

Независимо дали става дума за Tesla, Waymo или друга система за самоуправляващи се автомобили, всички тези превозни средства се нуждаят от централен компютър или „мозък“, за да обработват данните, предоставени от техните сензори. Платформата Drive AGX на Nvidia е водещ пример за това, но някои производители на автомобили избират да разработят този тип технология вътрешно.

Софтуерът зад самоуправляващите се автомобили

Изграждането на функционален софтуер за самоуправляващи се автомобили е едно от най-големите предизвикателства, пред които са изправени производителите. Сравнително лесно е да създадете програма, която използва пътна маркировка и данни за местоположение, за да следвате съвременните пътища. Но какво се случва, ако друга кола ви отреже или животно изтича на пътя?

Пътищата не са предвидими места. Софтуерът за самоуправляващи се автомобили трябва да може да реагира на огромен набор от различни ситуации, много от които е невъзможно да се програмират предварително.

AI и машинно обучение в самоуправляващите се автомобили

AI стои в основата на индустрията за самоуправляващи се автомобили. По същество автономните превозни средства като това имат за цел да имитират човешкия мозък по време на шофиране, което означава, че те трябва да могат да вземат решения въз основа на огромен набор от променливи. Това включва кръстовища и пътни знаци, които са част от пътя, заедно с превозни средства, хора и други препятствия, за които обикновеният шофьор обикновено знае.

За хората би било твърде много време да създадат бази данни и алгоритми, които перфектно разпознават всичко по пътя. Вместо това производители като Tesla използват машинно обучение, за да обучават своите алгоритми и да ги подобряват.

Алгоритмите за машинно обучение, открити в самоуправляващите се автомобили, трябва да започнат с някои основни данни, но огромна част от тяхното обучение се извършва на пътя. Това прави толкова важно компаниите да тестват колите си на реални пътища, но също така означава, че самоуправляващите се коли ще стават все по-добри, колкото повече шофират.

Пешеходец, излизащ на пътя, е добър тест за машинно обучение на самоуправляващи се автомобили. Колата има няколко опции в този сценарий; може да се опита да заобиколи пешеходеца, да натисне спирачките и да се опита да спре или да използва клаксона, за да предупреди пешеходеца. Повечето самоуправляващи се автомобили ще предприемат активен подход към препятствия като това, като изключват последната опция.

Оттук нататък той трябва да реши дали е най-добре да завие или да спре, като вземе предвид неща като скорост, разстояние, метеорологични условия и различни други фактори на околната среда. Ако завиването би изкарало колата на пътя на насрещния трафик, например, е вероятно да избере да използва спирачките.

И неуспехът да реагира правилно, и успехът да реагира правилно помагат на самоуправляващата се кола да се научи как да се справя с подобни проблеми в бъдеще. В идеалния случай тези данни се споделят между самоуправляващите се автомобили, за да се гарантира, че те могат да се подобряват заедно.

Наред с изкуствения интелект има много друг софтуер зад кулисите на самоуправляващата се кола. Системите за GPS картографиране помагат на автомобила да се движи точно по пътищата, докато системите за наблюдение на водача гарантират, че човекът зад волана е съсредоточен, дори в режим на самостоятелно шофиране.

Всяка компания за самоуправляващи се автомобили има различен подход към софтуера и това означава, че е рядкост за тях да бъдат отворени за това как работят техните инструменти.

Безопасни ли са самоуправляващите се автомобили?

Справедливо е да поставим под въпрос безопасността на съвременните самоуправляващи се автомобили, особено с нарастващия списък от смъртни случаи и наранявания, свързани с автономното шофиране. Както можете да видите от преобладаващите системи за наблюдение на информираността на водача в много самоуправляващи се автомобили, дори производителите им знаят, че те все още не са съвършени.

Но не това е важното. Самоуправляващите се автомобили все още имат да извървят дълъг път. Това означава, че феновете на автономните автомобили трябва да изчакат още малко, за да се сдобият с превозно средство, управлявано от изкуствен интелект, което се движи само и може дори да може да се присвои.