Фото: пресс-служба Яндекса.
Как беспилотный автомобиль ориентируется среди сугробов и можно ли научить машину угадывать, что будет дальше?
Разработчики Яндекса рассказали о том, как идёт работа над созданием беспилотного автомобиля и какие сложности приходится решать в процессе.
— Когда человек ведёт машину, он пользуется зрением, слухом и своим накопленным опытом. Базовое зрение машине можно создать с помощью камер, но есть и другие средства, которые помогут ей превзойти человека. Например, лидар позволяет измерить расстояние и распознать препятствие даже в полной темноте. Таким образом, в распоряжении машины будет больше способов получения информации, чем у «живого» водителя.
— Когда беспилотная платформа станет массовой, она поможет решить не только транспортные задачи, но и проблемы с парковкой. Люди начнут пользоваться беспилотниками как общественным транспортом, и необходимость в личных автомобилях сильно уменьшится. На дорогах станет свободнее и безопаснее, потому что исчезнет человеческий фактор.
— Скоростные ограничения тоже меняются. В прошлом веке на трассах стояло ограничение в 90 км/ч, потом в России на магистралях разрешили ехать со скоростью 110 км/ч. В Беларуси на трассах сейчас можно ехать до 120 км/ч. Возможно, в будущем, когда беспилотники станут массовыми и докажут свою безопасность, правила вновь пересмотрят. При этом беспилотные автомобили будут беспрекословно соблюдать все установленные ограничения, а где-то даже будут осторожнее человека.
— Поскольку нейросети умеют обучаться на сколь угодно большом накопленном опыте, не сравнимом с жизненным опытом одного человека, беспилотники смогут предсказывать ситуацию лучше, чем человек. В сложной ситуации беспилотник точно сумеет рассчитать и выполнить сложный маневр лучше человека и тем самым спасёт жизнь участников движения. Это ещё одна причина, по которой движение на дорогах станет безопаснее.
— Со снегом и холодом приходит много новых проблем. В этом плане наши климатические условия — уникальная возможность для эксперимента. Снег залепляет дорожные знаки. Человек, видя заснеженный знак, постарается разглядеть изображение, а если не разглядит — попробует предположить, что там нарисовано. Но машине в этом плане будет проще, нежели человеку: она может «заглянуть» в историю, выяснить, что раньше тут стоял знак ограничения скорости в 70 км/ч, и использовать эту информацию, когда знак залеплен. Более того, такую информацию можно загрузить заранее, чтобы принять решение в нужный момент можно было и без подключения к интернету.
Испытание беспилотного автомобиля Яндекса на московских улицах.
— Оказалось, что зимой для лидара выхлопные газы выглядят как стена. Это выяснилось на испытаниях в тёмное время суток: сидим мы в машине, вокруг ночь, и вдруг позади нас появляется какое-то препятствие, которое ещё и куда-то движется. Мы глядим туда глазами — а там пусто, темно и никого нет. Посмотрели на данные лидара еще раз — опять возникает препятствие и опять куда-то движется. Только потом выяснили, что такая странная реакция случается из-за разницы температур зимой. Но все подобные вызовы удается решать.
— Сейчас мы экспериментируем с разными наборами датчиков. Основные сенсоры — камеры, радары и лидары. У нас несколько автомобилей с разными конфигурациями. На одной из машин, например, стоит три лидара, радары и камеры. Количество датчиков и их расположение обеспечивает машине 360-градусный обзор. Но вопрос с количеством датчиков — это ещё и вопрос стоимости решения. Лидары достаточно дороги, а если от них отказаться, придется научить другие датчики распознавать препятствия так же хорошо. Но с развитием отрасли они должны подешеветь. Главное сейчас — получить работающую технологию. Пусть поначалу на машине будет хоть двадцать лидаров и сотня камер, главное — чтобы всё работало, как должно. И потом мы подумаем, как добиться того же эффекта не с двадцатью лидарами, а с двумя, потом — с одним. А потом и вовсе без них.
— Мы не учим автомобиль сразу всей теории, чтобы потом выпустить его в любой город России, Беларуси или Европы и чтобы он сразу умел там ездить. Сначала мы учим его ездить на небольшой территории с небольшим набором объектов: светофор, пешеходный переход и знак «Уступите дорогу». Научились ездить в таких условиях — добавляем новые. Поэтому нет смысла закладывать сразу все дорожные знаки и всю базу ПДД, если пока что мы не рассчитываем на поведение машины во всех описываемых ими условиях.
— Научить машину угадывать, что будет дальше, невероятно сложно. Человек за рулём использует для этого весь свой жизненный опыт, не только знания о вождении. Даже если он не бывал раньше в такой дорожной ситуации, то всё равно сможет понять, что происходит. Например, я вижу, что мотоциклист в соседнем ряду кидает взгляд через плечо. Раньше я с этим не сталкивался, но все равно понимаю, что он собирается перестроиться и оценивает обстановку позади себя.
— Беспилотники не «залипают» в телефонах и не сидят в мессенджерах. А ещё камеры, стоящие на крыше, помогают беспилотнику заглядывать за впереди идущую машину или позади идущей сзади. Живой водитель в потоке машин крайне редко видит что-то перед машиной, за которой он едет. А беспилотник видит — и это позволяет ему быстрее и точнее принимать решения.
— Вопрос ответственности за происшествия — это серьёзная проблема государственного уровня, причём не конкретной страны: она пока не решена нигде в мире. Проблема не только юридическая, но и этическая, она требует серьёзного пересмотра регулирования. Но безусловно, решение будет найдено. Вспомните — паровые повозки первое время тоже были вне правового поля. Сделаем технологию — напишут и закон.
Первые зимние испытания беспилотника Яндекса на полигоне.
— Сейчас мы рассматриваем возможность создания полноценного города-полигона в Подмосковье, где, наверное, станем жить [смеется]. На таком полигоне мы хотим воссоздать элементы городской инфраструктуры: съезды—заезды, площади с круговым движением, светофоры, широкие дороги и узкие, большие и маленькие перекрестки. Чтобы можно было моделировать разные ситуации, возникающие в реальности. Заодно думаем, как назвать город. Яндексвиль? Пока не решили. Зато у машин уже есть имена. Их зовут в честь героев сериала Westworld: например, Долорес и Бернард.