Машина яндекс с камерами на крыше что это такое
Как выглядят беспилотные автомобили Яндекса нового поколения
В прошлом году Яндекс начал сотрудничать с компанией Hyundai Mobis, одним из крупнейших в мире производителей автомобильных компонентов. Мы договорились, что вместе займёмся разработкой платформы для беспилотных автомобилей. Сегодня мы готовы показать результат — беспилотный автомобиль Яндекса нового поколения на базе Hyundai Sonata.
Новый беспилотный автомобиль в инженерном центре Яндекса
Особенность новых машин — в том, что впервые наряду с Яндексом в их создании участвовала автомобильная компания. В Hyundai Mobis доработали электронные блоки управления автомобилем (ЭБУ), а Яндекс усовершенствовал сенсоры, которые в режиме реального времени собирают данные о дорожной обстановке.
Автомобиль на дорогах Москвы
ЭБУ, которые используются в новых автомобилях, изначально создавались для машин под управлением человека. Инженеры Hyundai Mobis модифицировали их так, чтобы они учитывали задачи и особенности автономного вождения. Благодаря доработкам электронные блоки более эффективно взаимодействуют с технологией беспилотного управления, разработанной в Яндексе.
Радары теперь расположены на крыше
Инженеры Яндекса уделили много внимания сенсорам, с помощью которых автомобиль ориентируется на дороге. Радары теперь расположены на крыше — так система различает больше машин спереди и сзади. Лидары на передних крыльях лучше «видят» пешеходов и транспорт в условиях ограниченного бокового обзора. У автомобиля стало больше камер, причём они имеют разное фокусное расстояние — это позволяет одинаково хорошо воспринимать как близкие, так и далёкие объекты.
Лидар на переднем крыле
Каждый объект вокруг машины теперь фиксируют ещё больше сенсоров, чем раньше. За счёт этого система получает максимально подробную информацию о других участниках движения в самых разных погодных и дорожных условиях.
Если вы живёте в Москве, вы, возможно, уже встречали наши новые беспилотные автомобили на дорогах. Они выехали на улицы столицы в начале марта, а скоро появятся в Иннополисе и в США, где Яндекс тоже проводит испытания. До конца года наш флот пополнит сотня автомобилей нового поколения.
Решение о том, как должно быть произведено предотвращение или снижение тяжести аварии, крайне ответственное, так как оно может не только предотвратить аварию, но и привести к более тяжелой аварии. Эти решения принимаются с помощью прогнозов о дальнейшем развитии ситуации. Ситуации могут развиваться по-разному, поэтому решение, которое казалось до выполнения решения правильным, может оказаться неправильным. Из-за этого ответственность за эти решения столь высока, что ее следует нести только законодателю. Также нужно добиться того, чтобы можно было использовать как можно больший потенциал предотвращения аварий автомобиля, выше уровня, которого могут достигнуть лучшие водители. Поэтому (в отличие от нормальных ситуаций, в которых автопроизводителю и автовладельцу следует указать, как именно должен двигаться автомобиль в соответствии с ПДД для автономных автомобилей) законодателю одному придется предписать поведение автомобилей в опасных ситуациях. Принцип: в опасной ситуации автомобиль должен выбрать одно из созданных решений и выполнить его. Законодатель может точно предписать действия автомобилей, путем установления того, как должны быть созданы эти решения и как должно быть выбрано одно из этих решений. Чтобы обеспечить приемлемое снабжение автомобилей всей для движения необходимой информацией, законодателю придется предписать уровень распознавания имеющихся обстоятельств для каждого поколения автономных автомобилей с для конкретного поколения допущенными системами. Эти предписания должны обеспечить после аварии точное определение того, что автомобиль должен был знать, как он себя должен был вести и как он себя повел. Таким образом можно с большой точностью определить виновных и степень их виновности, а автопроизводитель едва ли сможет обманом оправдаться, что автомобиль что-то из-за чего-то не увидел. Детальная информация в доступе. Эти предписания сделают необходимыми системы для автономного движения, которые соответствуют этим требованиям, поэтому целесообразнее разрабатывать только такие системы. Создание соответствующей законодательной базы заслуживает высшей концентрации усилий, так как оно приведет к тому, что станет доподлинно известно, как именно нужно создавать автономные автомобили, из-за чего путь к автономному движению будет короче и дешевле. Вы содействуете такому регулированию на законодательном уровне?
Беспилотный автомобиль Яндекс создаёт пробки и провоцирует опасные ситуации на дорогах*
Yandex self driving car (беспилотные автомобили Яндекс)
Яндекс тестирует на улицах Москвы идею self driving car.
Теперь эти машины ездят по дорогам района Хамовники в Москве и создают пробки (104 секунда видео) и опасные ситуации на дорогах (вынуждают пассажира следующей за ним машины выходить на проезжую часть 26 секунда видео), 7 автомобилей выстроилось за беспилотным автомобилем Яндекс, который остановился перед пустым перекрёстком, все сигналят, двое девушек на другой стороне смотрят на машину Яндекса с недоумением: «почему она не едет?»:
Посмотрите видео и Вы поймёте о чём идёт речь. Человек в оранжевой футболке это не тот объект, что мешает двигаться беспилотному автомобилю Яндекс.
Почему пешеходы должны подстраиваться под «искусственный интеллект» беспилотных автомобилей Яндекс и угадывать что на уме у его разработчиков?
Машина создана чтобы облегчить жизнь людям, а не усложнять её.
В общем, либо разработчики беспилотных автомобилей Яндекс научат свой искусственный интеллект нормально водить машину, либо пусть лоббируют закон о поведении пешеходов на тротуаре** (эти могут) (оценочное суждение). Автор видео стоит на тротуаре и не сходит с него.***
* Эта статья призвана повысить грамотность поведения на дорогах и обратить внимание на соблюдение ПДД.
**, обязан уступить дорогу пешеходам, переходящим дорогу или вступившим на проезжую часть (трамвайные пути) для осуществления перехода.
Площадь Пешеходного перехода выделена красным цветом:
Прокатились на беспилотниках Яндекса: как ощущается будущее и почему оно ещё не наступило
Человечество давно мечтает об автоматизации многих рутинных процессов. И тут как в той фразе: «лень — двигатель прогресса». Лифт возит на нужный этаж, дома робот-пылесос, а еду можно заказать уже готовую к употреблению. Самостоятельное выполнение некоторых, казалось бы, привычных процессов становится больше осознанным решением и желанием, чем необходимостью. Так же с автомобилями. Вскоре автомобиль, который, как такси, встретит вас, довезёт куда надо и отправится искать парковку.
Одним из участников мирового движения беспилотных автомобилей является Яндекс. Я встретился с Юлией Швейко, руководителем пресс-службы беспилотных автомобилей Яндекса, и на себе опробовал, каково это, — передвигаться по Москве без участия водителя. В этой статье я расскажу, что к чему и почему мы до сих пор вынуждены лично сидеть за рулём.
Как оно едет? Технологии
Первое, про что хочется рассказать — техническая часть. Конечно, в глаза сразу бросаются сами автомобили. В парке Яндекса, по сути, две модели, это Toyota Prius и новая Hyundai Sonata. С ними связана интересная история. Так Prius Яндекс себе выбрал сам как платформу для работы. Но сама Toyota никак не участвовала в процессе и у IT-компании не было доступа к управлению системами автомобиля на более низком (читай через «мозги» автомобиля) уровне. А вот с Sonata получилось наоборот: по сути, это спецверсия автомобиля от Hyundai Mobis, в котором Яндексу дали доступ к более глубинным системам автомобиля, и автопроизводитель специально доработал электронный блок управления (ЭБУ) автомобилем. Нужно это для более тесной интеграции системы беспилотного управления и её взаимодействия с узлами автомобиля. Ведь изначально блоки автомобиля заточены под управление человеком, у автопилота другой подход к управлению. Также были учтены нюансы расположения различной аппаратуры.
В действительности, решение «поисковика» должно делать всё то, что делает человек. Но это сперва может показаться легко, ну распознавай разметку, включай поворотники, газуй/тормози да руль крути. Всё так. Но самый сложный момент — анализ и предсказание поведения других участников. И если в будущем беспилотные машины сами будут решать, как и куда двигаться, и делать это без эмоций, то сейчас у машины вокруг множество других участников, и всех их нужно проанализировать и предсказать, куда тот или иной поедет.
Конечно, не мог не спросить Юлию про «начинку». Что тут в наличии? Камеры, радары, лидары и всё управляется автономным (не требует соединения с интернетом) программно-аппаратным комплексом на борту автомобиля — в багажнике. Кстати, на базе двух серверных CPU и трёх GeForce 2080 Ti. Все элементы работают, дополняя друг друга. Машинное обучение и предсказание ситуаций в действии.
Так камеры помимо визуальной оценки ситуации по всем фронтам смотрят за цветом светофора. Также именно по камерам ПО узнает, где находятся объекты вокруг авто, и видит границы проезжей части. А с помощью стереокамер устанавливает расстояние до объектов вокруг.
Лидары за счёт отражения лучей формируют объёмную картину окружения всех объектов вокруг автомобиля. Также делает более точный замер расстояний. Кстати, отдельно из этих данных формируется картинка, которую можно увидеть на экране в тестовых автомобилях.
Радары же используют радиоволны. Нужно это для распознавания объектов на большом расстоянии и определения их скорости.
Как вы уже поняли, основная задача всех систем отслеживания — дать понять автомобилю, что вокруг. Далее специальный алгоритм Яндекса это анализирует и уже правит автомобиль в нужном направлении. Попутно реагируя на всё происходящее. Стоит понимать, что всё это делается ежесекундно и молниеносно. На дороге нет времени для задумчивости.
Катаясь по городу, машины Яндекса делают трёхмерный «слепок» местности — суперподробную карту для последующей обработки алгоритмами анализа, помогающую для лучшей ориентации на местности. А после смены с автомобилей скачивают весь объём данных, с которым потом работает команда компании для последующего улучшения систем.
А кто это за рулём? Как всё обстоит в наши дни
По фото вы уже наверняка заметили, что несмотря на способности автомобиля, за рулём есть человек. Один из главных нюансов, связанных с беспилотными автомобилями во всём мире, — юридический вопрос. Кого считать виноватым в случае ДТП, кто в целом ответственен за всё происходящее. В России, пока что, на водительском месте должен находиться человек. Но есть и подвижки, и прогресс к большим свободам для беспилотников.
Так, в 2020 году постановлением правительства РФ № 1415 беспилотникам расширили географию тестирования. К Москве и Татарстану добавились дороги общего пользования в Ленинградской, Московской, Владимирской, Нижегородской, Новгородской, Самарской областях, а также в Ямало-Ненецком и Ханты-Мансийском автономном округах, Краснодарском крае и Санкт-Петербурге.
Отдельно стоит упомянуть Иннополис в Татарстане. Пока что это единственное место, где беспилотникам позволено ездить с пустым водительским местом (сотрудник Яндекса сидит на пассажирском месте). Жители Иннополиса даже могут вызвать себе беспилотник в роли такси и доехать внутри разрешённой территории абсолютно бесплатно.
Но основной площадкой для компании остаётся Москва. Сложные развязки, непредсказуемый трафик, его изменчивость в зависимости от времени суток и времени года. Факторов сотни тысяч, и это отличная тренировочная площадка для компании. Есть, конечно же, и тестовый полигон, где все новшества проходят первичную обкатку.
Расскажу про человека на водительском месте. Тут всё также непросто. Во-первых это не человек с улицы, это опытный водитель, который к тому же понимает, что вообще происходит и что делает автомобиль. Для этого водитель проходит специальную подготовку, где, помимо всего прочего, обучается специальной посадке в автомобиле. Так нога всегда занесена над педалью тормоза, а руки находятся в непосредственной близости к рулю и повторяют манёвры ИИ. Кстати, перехват управления происходит моментально.
Что дальше?
Однозначного ответа на вопрос, когда мы все пересядем на беспилотные автомобили, нет. Техника уже сделала большой шаг вперёд. Инфраструктура города также развивается. Со временем появятся умные светофоры, которые будут управлять и перенаправлять потоки, а соответственно, заранее говорить автомобилю, когда замедляться и куда перестраиваться. А пробок может и вовсе не будет.
Во многих странах остаётся важным юридический вопрос. Но рано или поздно и он решится. Ведь ещё 20 лет назад никто и не задумывался о машинах без водителя, а сейчас, пожалуйста, они уже неплохо справляются и без нас. Нельзя забывать и о внешнем виде, сейчас беспилотники напоминают лаборатории на колёсах с грозными глазами по периметру. Со временем куда-то все эти камеры-радары-лидары нужно будет упрятать.
Радуют две вещи: в целом технология уже очень хорошо работает в реальной обстановке и у Яндекса уже огромный накат километров (более 8 млн) и база информации для анализа.
Рано или поздно мы будем как герои фильма «Я — робот», получать у автомобиля позволения на переход в ручной режим управления. А когда захотим прохватить на ретроавтомобиле, ваша подруга, возможно спросит: «Он что, на бензине, он же взрывоопасен!».
Беспилотники уже вовсю ездят по Москве (и не только). Присмотритесь!
Какие у Яндекса беспилотники?
Подавляющее большинство автопарка беспилотников Яндекса основано на хэтчбеке Toyota Prius. На дороге его легко заметить по яркому красно-белому кузову. Яндекс покупает подержанные авто с автоматической коробкой 2014-2017 годов выпуска – пока что компания купила около 90 таких машин и 50 из них уже переоборудовала в беспилотники.
«Переделка занимает всего пару дней, – рассказала Юлия Швейко, представитель пресс-службы беспилотных автомобилей Яндекса, – к концу 2021 года таких машин будет уже тысяча». Для достижения таких показателей нужно сотрудничать с производителями, поэтому весной Яндекс заключил контракт с Hyundai Mobis – дочерней компанией Hyundai Motors, ответственной за запчасти и техобслуживание – на разработку беспилотников. Уже готов один беспилотный седан Sonata, но в Яндексе хотят производить разные типы машин, например, внедорожники или микроавтобусы.
Беспилотник на базе Hyundai Sonata
У каждого автомобиля есть имя. До недавнего момента их называли в честь персонажей сериала про роботов-андроидов «Мир Дикого Запада»: Уайтт, Брайан, Кристофер, Долорес. «Но недавно персонажи закончились, и инженеры придумали специальную нейросеть, которая научилась генерировать новые имена по подобию уже имеющихся. То есть теперь робот придумывает имена роботов для роботов», – говорит Юлия.
Где они ездят?
Яндекс тестирует свои автомобили в Татарстане, Москве и Тель-Авиве. Сначала автомобили проходят испытания на закрытом полигоне в Подмосковье, который имитирует город с тоннелями, светофорами и разными дорожными ситуациями. Там они ездят круглосуточно в автономном режиме, приезжая к человеку, только когда у них заканчивается топливо. Пока что они не умеют заправлять сами себя, но это вопрос времени. По сути, это автомобили 4 из 5 уровней автономности, где человек нужен только в экстренной ситуации (согласно общепринятой классификации ассоциации инженеров-автомобилестроителей SAE International).
Тестирование беспилотников на специальном полигоне
Российские власти разрешили беспилотникам выезжать в реальный город осенью 2018 года. Причем чтобы получить это разрешение, автомобиль должен пройти долгую процедуру госсертификации – из 50 машин Яндекса это удалось сделать пока 35. По правилам, инженер по гарантии качества, должен сидеть на водительском месте на протяжении всей поездки и быть готов взять управление на себя.
Беспилотник в Иннополисе
Зона действия пока что небольшая, но сервис активно развивается: еще в начале лета 2019 года там был только один автомобиль, а осенью их число вырастет до семи. Кстати, в отличие от других тестовых городов, в Иннополисе место водителя пустует, а инженер сидит рядом как пассажир.
В Москве беспилотники тестируют с лета 2019 в районе метро Кунцевская, на нескольких улицах в центре и в спальных районах Бутово, Ясенево и Коммунарка. Компания планирует привезти свой автомобиль и в другие города – например, Санкт-Петербург и Нижний Новгород.
Тестирование беспилотника от Яндекс в Москве
В январе 2019 года Яндекс показал свой беспилотник в Лас-Вегасе на выставке Consumer Electronics Show, причем собирали его на месте из купленного в Америке Prius. Чтобы обучить автомобиль езде по Неваде, ушло две недели, говорит директор по развитию бизнеса беспилотных автомобилей Яндекса Артем Фокин: «Когда мы составили маршрут, то поняли, что можем смело пересадить инженера с водительского кресла на пассажирское. И желающих покататься было много: беспилотник работал по 10 часов каждый день».
Беспилотник Яндекса в Лас-Вегасе
В июне 2019 года беспилотное такси приехало в Израиль и в тестовом режиме кружит по Тель-Авиву. Как и в Москве, здесь за рулем находится инженер, который в случае необходимости возьмет на себя управление. Причем речь идет вовсе не о препятствиях – машина легко объедет и яму на дороге, и другие машины. Дело в том, что главный принцип робота-водителя – это строгое следование правилам дорожного движения. И если нельзя будет продолжать движение, не нарушив их, то машина просто остановится.
Яндекс беспилотник в Израиле
«Например, на полосе сломался автомобиль, и нужно выехать на встречную полосу, чтобы его объехать, беспилотник не будет этого делать, потому что это нарушение правил», – говорит Юлия. Для таких случаев и нужен инженер, который берет на себя управление.
В чем особенности российских беспилотников?
Технически все беспилотники мира более-менее похожи. На машину вешают сенсоры, камеры и лидары (лазерные дальномеры), которые сканируют пространство на расстоянии до 300 метров десятки раз в секунду. Таким образом авто определяет себя в пространстве относительно других объектов и выбирает оптимальный маршрут, корректируя его в зависимости от дорожной ситуации.
А дальше начинается самое интересное – машине нужно предсказать действия всех участников движения. Будет ли пешеход переходить улицу? Будет ли перестраиваться этот автомобиль в другой ряд, не включив указатели поворота? И главное – как траектория движения одного повлияет на другого? Опытный водитель нередко может предугадать развитие событий на дороге, и беспилотник должен набрать схожий опыт, накатывая десятки тысяч километров и собирая базу примеров поведения.
В Яндексе подчеркивают, что они создают не «автоматизированную систему помощи водителю, как, например, Tesla, а именно водителя-робота, который сам сможет принимать решения». Именно поэтому они испытывают машины в разных дорожных и погодных условиях. Единственная авария с участием беспилотника от Яндекса произошла в июле 2018 в центре Москвы на Трубецкой улице, когда в беспилотник на светофоре врезался невнимательный водитель, говорит Юлия. В результате повредили заднюю часть «умной машины» – бампер, крылья, багажник.
Всего за два года Яндекс наездил миллион беспилотных километров. Такие показатели есть только у американских компаний Waymo, Uber и китайской Baidu. Кроме Яндекса, свои машины в России тестируют университет МАДИ, КБ «Аврора», специализирующееся на робототехнике, производитель грузовиков «КамАЗ», лаборатория университета «Иннополис» и Таганрогский университет, но каких-либо серьезных успехов они пока не добились – у них есть только единичные прототипы.
А есть ли прибыль?
Как рассказали в пресс-службе «Яндекса», они планируют запустить функцию беспилотного такси в разных городах России уже в течение 5 лет, причем уже через 2-3 года такси может появиться в разных районах Москвы.
Яндекс.Такси в Иннополисе
Общие размеры инвестиций компания не раскрывает, однако говорит, что больше всего денег тратит именно на инженеров-разработчиков. Кроме того, Яндекс очень ждет, когда в России появится законодательное регулирование перевозок на таких автомобилях, вроде американского Self Drive Act.
Яндекс.Такси в Иннополисе
«В случае успеха проект может сделать Яндекс значительно более крупной компанией, выручка которой к 2030 году вырастет на 85% в сравнении с годом начала коммерческого запуска автономных автомобилей», — говорится в отчете.
Убийца таксистов. Беспилотник «Яндекса» на дорогах Москвы — страхи и личный опыт
Слепящее солнце, ледяной ветер, пыль от стройки новой ветки метро. С парковки выезжает бело-красная машина, увешанная причудливой электроникой. За рулём — никого. Такси покорно ждёт пассажиров. Звучит футуристично, в духе Cyberpunk 2077? Но это — реальность. Мы прокатились по Москве на беспилотнике «Яндекса», и вот что он умеет.
На место водителя садится специально обученный инструктор (руль и педали он не трогает), мы — кто куда. Автопилоту задают маршрут и разрешают начать движение. Включается поворотник, машина аккуратно выползает с прилегающей территории — через заправку, слепой поворот и хитрый въезд на Аминьевское шоссе. На интерактивных дисплеях отображается больше информации, чем можно увидеть в окна: здесь и все распознанные объекты (на 360 градусов!), и высокоточная карта с предполагаемыми траекториями движения, и логика поведения ИИ.
Бортовая система рисует общий маршрут и доступные варианты движения.
Выбирать действия нельзя, система лишь визуализирует опции: перестроиться из полосы «только направо», объехать тихохода на старой «Оке» или пропустить торопыгу слева. На ней же отображаются предполагаемая скорость движения, препятствия, ограничивающие манёвры роботакси, распознанные знаки, пешеходные переходы, опасные участки. Понять намерения цифрового водителя легко без инструктажа — достаточно понаблюдать за поведением беспилотника пару минут.
Система умнее, чем кажется на первый взгляд. Она, к примеру, знает, что остановившийся на правой полосе общественный транспорт — не просто препятствие, но ещё отличный генератор внезапных пешеходов, бегущих на посадку. Живые водители тоже способны предсказать подобные ситуации, однако не каждый раз подстраховываются. Аналогичным образом ИИ распознаёт мелкую живность на дороге. Белок, кроликов, собак и кошек автомобиль постарается пропустить безопасно для себя и пассажиров.
В первые минуты поездки страшновато — а вдруг цифровой мозг начнёт чудить?
Но затем лёгкая тревожность сменяется каменным спокойствием: машина едет по Москве идеально. Человек способен обеспечить чуть больший комфорт по части плавности хода, но с вероятностью в 99% уступает системе в скорости реакции на нестандартные ситуации. Да и, признаться, не столь дисциплинирован.
На дороге роботакси держится уверенно. Но как это чудо техники функционирует? Экскурсию по внутреннему устройству авто нам провёл Артём Фокин — директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса».
Железо и мозги
Нейросети «Яндекса» совершенно нет разницы, в какой машине функционировать. Главное, чтобы внутри была технология Drive-by-Wire — цифрового управления акселератором, тормозами и рулём по CAN-шине. Собственно, это одна из причин, почему всё обкатывают на Toyota Prius. Во-первых, эти модели использует не только российский IT-гигант, — а раз есть успешный мировой опыт, значит, его нетрудно перенять. Во-вторых, у таких иномарок мощная электрическая сеть и большой багажник.
Первые версии автопилота потребляли неприличное количество энергии и занимали весь багажник универсала. Актуальной системе достаточно серверного юнита, прячущегося в нише для запаски. В тонком металлическом корпусе — блоки питания, пара серверных Xeon, три видеокарты NVIDIA и много гигабайт оперативной памяти. Но даже такая конфигурация во многом избыточна и не используется на 100% системой автономного передвижения. Запас производительности заложен для разработчиков — позволяет подключить дополнительные аналитические модули, на лету копировать данные с датчиков автомобиля, следить за выполнением кода автопилота. А также иметь возможность расширять его, не упираясь в аппаратные ресурсы, не тратить время на апгрейды.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
Сегодня обкатку проходят несколько «Приусов» разных версий — отличаются как сами машины, так и оборудование на борту, его расположение относительно корпуса. Специалисты пытаются подобрать оптимальный вариант: хотят, чтобы система имела максимальный обзор и при этом не страдала от неблагоприятных факторов вроде непогоды и помех от другого транспорта. Собрать авто из готовых модулей сегодня можно за несколько дней.
Цена вопроса — порядка 6 миллионов рублей.
В стоимость включены подержанные Toyota Prius, доставка, растаможка, гора дорогого серверного оборудования и необходимая электроника: радары, лазерные дальномеры, широкоугольные камеры с функцией ночной работы и так далее. Год назад один беспилотник стоил почти 20 млн. Так что не пугайтесь цен, железо стремительно дешевеет.
Сейчас «Яндекс» строит второе поколение роботранспорта. За основу взяли новую Hyundai Sonata. Инженерам не пришлось даже взламывать бортовое ПО — представительство корейской марки само предложило документацию и помощь по внедрению автономного управления. В итоге всё заработало по CAN-шине: программу научили водить незнакомое авто, объяснили, как плавно разгоняться и аккуратно тормозить.
Опасности и человеческий фактор
Главная черта автопилота — 100-процентная дисциплина. И речь не про безукоснительное соблюдение ПДД. Ни один человек не способен рулить с такой концентрацией, как это умеет ИИ. Дело в физиологии: наш мозг не занимается задачами параллельно, он быстро переключает контексты. А зрение обладает лишь небольшой зоной фокусировки внимания, всё остальное — развитая работа нейросети в голове, достраивающей картинку. Автопилот же фиксирует всё на 360 градусов вокруг себя, отслеживает сотни факторов, способен видеть в полной темноте и — что немаловажно — всегда спокоен.
Когда мы запускали беспилотное такси в Иннополисе, регулярно возникала следующая дорожная ситуация. Большой автобус, который привозит людей из Казани в Иннополис, стоит справа, дорога — две полосы. Он просто стоит справа и всё. Пешеходного перехода перед ним нет, но иногда люди из-за автобуса выбегают. При этом сам автобус — он большой и железный, даже радаром не простреливается, так что это слепая зона. Поэтому мы поняли две вещи. Во-первых, надо запрограммировать автомобиль так, чтобы он отличал слепые зоны. Во-вторых, научить быть готовым к непредвиденным последствиям: из слепой зоны внезапно могут появляться другие участники дорожного движения.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
Результат подобной отладки — чрезвычайно ответственное поведение ИИ рядом с общественным транспортом. Проезжая очередную слепую зону, машина сбрасывает скорость ровно настолько, чтобы при экстренном торможении не задеть потенциальных пешеходов. Живой водитель, конечно, тоже догадывается, что на дорогу может выскочить очередная «кегля» — но сколько раз действительно притормозит? А если в салоне ещё музыка бодрая играет и все мысли лихача занимает предстоящая футбольная трансляция? В этом ключевое отличие человека от автопилота. ИИ всегда действует по алгоритму «слепая зона — снижай», и не важно, что играет по радио.
Второе преимущество цифровых мозгов — отсутствие туннельного зрения, характерного для людей. Система одинаково хорошо видит во все стороны, считывает десятки раз в секунду векторы скоростей всех объектов в радиусе 250-300 метров. Для неё попросту нет внезапных сценариев: есть лишь неучтённое поведение в коде. Если у беспилотника не получится уладить необычную ситуацию общими методами, специалисты научат его частному решению. Собственно, ради этого машины и наматывают миллионы километров в мегаполисе. К слову, в 90% случаев весь «внештат» решается снижением скорости до безопасной (когда можно экстренно остановиться без совершения ДТП).
Во время обкатки автопилота в Иннополисе много интересных случаев возникало. Тестируем систему, инженер сидит справа, машина едет сама, за рулём никого нет, дорога — две полосы в одну сторону. Вдруг автомобиль внезапно перестраивается из левой полосы в правую. Инженер уже тянется достать из бардачка клавиатуру, чтобы сделать пометку «Немотивированное перестроение, надо разобраться». Но спустя какое-то время понимает: по той полосе, по которой он двигался, навстречу едут два велосипедиста. По встречке, без фонарей! Он их не видел, в отличие от лидара и радара — в цифровых мозгах данные объединяются от всех сенсоров. Такси оценило угрозу, спокойно перестроилось и поехало дальше.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
Софт обрабатывает миллионы подобных случаев, в том числе различные неисправности. Бортовая система умеет считывать ряд ошибок, знает, как их классифицировать. Чем-то можно пренебречь, предупредив пользователя за рулём. Другие проблемы требуют либо ручного подтверждения от человека, либо автоматом переводят транспорт в режим аварийной остановки — включается соответствующая сигнализация, ИИ безопасно сбрасывает скорость, останавливается и активирует ручной режим.
Если вам не нравится дорожная ситуация или поведение робота — «забрать» руль легко в любой момент — автопилот моментально прекращает какое-либо взаимодействие с машиной, стоит водителю оказать воздействие на органы управления. Для внештатных эпизодов предусмотрены аварийные кнопки, аппаратно отключающие все системы автономного вождения. Бах! — и у вас самая обычная Toyota. Ну разве что со странной штукой на крыше и сервером в багажнике. Впрочем, это именно аварийная система, в повседневном режиме ей вряд ли придётся воспользоваться.
Обучение цифровых мозгов
Один из важнейших элементов автономного вождения — навигационная система с картами высокой чёткости. Полагаться только на GPS нельзя. Сигнал способен потеряться в высотках, пропасть в тоннеле, его, в конце концов, можно заглушить или подменить. Да и точность позиционирования недостаточная. Поэтому ИИ полагается на комплексное решение: спутниковые системы и базовые сотовые станции обеспечивают общее понимание того, где находится автомобиль. А цифровое зрение, гироскопы и акселерометры помогают автопилоту пользоваться 3D-картами «Яндекса».
К сожалению, на рынке высокоточных трёхмерных карт сейчас всё сложно. По всему миру есть около 200 компаний, утверждающих, что они делают карты высокой чёткости. Нюанс в том, что если ты сам не разрабатываешь автопилот, то не сумеешь создать для него подходящую карту. Получится какой-то абстрактный продукт, которому просто нет применений.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
Для создания трёхмерной карты «Яндексу» достаточно оборудования, которое уже установлено на транспорте с комплексами самостоятельного управления. Любое авто не только умеет колесить самостоятельно, но и работает сканером пространства. Один проезд по улицам с живым водителем создаёт массив данных, достаточный для дальнейшей навигации. Любой последующий проход (с человеком за рулём или без) уточняет и дополняет схему ориентирования на местности.
Беспилотные автомобили «Яндекса» тестируют не только в Москве и Казани. Помимо России, отечественные роботы колесили по Израилю и США. Подобное разнообразие маршрутов идёт лишь на благо системе. Инженеры получают аналитику о различных случаях на дороге и обучают нейросеть адекватно реагировать на нетипичные ситуации. К примеру, в Тель-Авиве очень много двухколёсных ТС (велосипеды, скутеры, мотоциклы). А вот поведение людей за рулём там не сильно отличается от России. В Неваде среднестатистические водители гораздо более дисциплинированные, но ночью машине сложнее из-за засветки камер.
В январе этого года мы показывали свою машину на CES. Отправиться на выставку решились поздно — в конце октября 2018, то есть на подготовку оставалось всего два месяца. Изначально, даже не было плана колесить там без человека за рулём. Мы просто приехали и поняли, что разрешение получить суперпросто: нужно заполнить веб-форму. Через две недели в почтовом ящике лежали специальные номера.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
За это время инженеры купили обыкновенный «Приус», необходимое железо, всё оборудование для ориентирования в пространстве. Авто фактически собрал один специалист. Да, пришлось чуть доработать ПО. В Америке ПДД отличаются от международных, причём разнятся от штата к штату: например, есть свои знаки и особенности разметки. Вторую проблему подкинул Лас-Вегас — в мегаполисе на фоне неоновых вывесок и пёстрых витрин плохо видно светофоры.
Начали ездить и поняли за три дня тест-драйва, что электроника сама со всем справляется. Тогда мы решили, что надо будет в Лас-Вегасе показать технологию всё-таки без водителя за рулём, а, допустим, посадить его справа. Позвонили в департамент DMV, выполняющий функцию регулирования. Там говорят: мол, у вас человек в машине будет — сажайте его, куда хотите. Поэтому во время CES мы катались без человека за рулём — местные законы позволяли. В Москве пока так нельзя.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
Человеческий фактор
Обучить робота ездить по полигону — дело нехитрое. Специальные зоны есть и в Подмосковье, и в Иннополисе, где беспилотники накручивают миллионы километров, разъезжая по пустым трекам круглые сутки. В их цифровых мозгах то и дело моделируются различные условия, замеченные в реальном мире: машины разбираются, как правильно реагировать на внештатные ситуации. Там же учат инструкторов — живых испытателей, контролирующих поведение системы на дорогах общего пользования.
У нас создан полигон под Москвой. Там обучаются водители. У нас есть специальный режим, он называется Crazy Mode, когда мы переаттестуем всех наших испытателей примерно раз в две недели. Смысл в том, что мы выпускаем авто на дорогу, а оно периодически начинает чудить. Задача человека — сохранять контроль и вовремя вмешиваться в управление. Просто чтобы люди не расслаблялись. Многие наши водители отмечали, что когда садятся в собственную машину, то не понимают, почему она не едет сама. Вот насколько расслабляется мозг и атрофируется навык вождения при пользовании автопилотом. Они привыкли — ездишь, ничего не происходит. Надо периодически устраивать встряску, ведь случаи бывают разные. А за безопасность отвечает человек. Пока что.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
Живой наставник нужен, чтобы научить цифровые мозги правильно обрабатывать сложные ситуации в городе. Львиная доля усилий команды тратится на программирование машины адекватно предсказывать поведение людей и реагировать на него. Будь то другие водители или пешеходы. Человеческую дурость никакой симуляцией не предугадаешь, поэтому сложные моменты надо просто отрабатывать на практике — ездить по улицам.
Банальный пример с беспокойным пешеходом: стоит на нерегулируемом переходе мужчина, мнётся, вроде как собирается на ту сторону, а активных действий не предпринимает. По ПДД водитель обязан пропустить его. На практике человек за рулём оценивает варианты развития событий и либо проезжает, либо ждёт. Машине же требуется увидеть подобные ситуации множество раз, чтобы нейросеть по косвенным признакам научилась определять дальнейший алгоритм действий других водителей, в том числе и недисциплинированных. То же касается строительной техники, транспорта спецслужб и тому подобного.
У нас есть ряд задач, которые мы для себя называем длинным хвостом. Сейчас объясню, что это. Есть проблемы, которые необходимо решить, прежде чем машина будет безопасно справляться с любыми ситуациями на дороге. Базовое обеспечение ориентирования, распознавания дорожных ситуаций, следование по маршруту — очевидные, грубые концепции. После этого такси можно выпускать на дороги. В этот момент проблемы переходят в нюансы, в длинный хвост.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
Сложные условия уже давно не ставят систему в тупик. Электронный разум во многом реагирует почти как живой, хоть его этому специально не учили. Скажем, идёт сильный дождь или плотный снег, ухудшающий видимость. Человек в таких обстоятельствах снижает скорость, чтобы минимизировать риски и иметь больше времени на принятие решения. Так же поступает и автопилот. Сократилась предсказуемая дистанция? Надо снизить скорость, чтобы можно было затормозить в случае нештатной ситуации. Безопасность превыше всего.
Когда мы решаем проблему безопасности, начинаем трудиться над оптимизацией. Как маневрировать, если двигается колонна спецтехники? Как поддерживать безопасную дистанцию до впереди идущего автомобиля? Как пропустить скорую? То есть это моменты, которые тоже важны, но не настолько, чтобы иметь возможность выключить машину вовремя. Сюда же относится и общение между двумя автопилотами в потоке. Научатся водить самостоятельно — сделаем модуль, позволяющий автомобилям заранее договариваться о маневрах, быть предсказуемыми друг для друга.
Артём Фокин директор по развитию бизнеса беспилотников «Яндекса»
Итоги и впечатления
Многие из нас ежедневно ездят по улицам, будь то личная машина, авто из каршеринга, такси либо общественный транспорт. И среди всех этих водителей в городском потоке может встретиться робот. Сегодня это редкость. Но, как показал наш небольшой тест-драйв, беспилотник держится на дороге куда предсказуемее и безопаснее, чем 90% «бомбил» на жёлтых иномарках с шашками на крыше.
Да, «Яндексу» есть над чем трудиться, однако здесь отлично работает эффект масштаба. Чем больше таких робомашин на дорогах, тем лучше они понимают нас и наш мир. Учатся плавно трогаться, маневрировать в плотном трафике и аккуратно замедляться. Уже сегодня ясно одно. Если вы таксист или ваша профессия связана с вождением, пора осваивать что-то новое, пока не поздно. Это сейчас автопилот — нечто дорогое, футуристичное и непонятное.
К 2025 году он может оставить вас без работы.