Приятни пътища и внимателни пешеходци са пътепоказател за напълно автономните автомобили

За да направим най-добрите автономни автомобили, ще трябва да преподаваме техните A.I. как да се движите в най-лошите възможни условия. Ето защо най-дръзките иновации в тази област могат да се развият далеч от улиците на Калифорния, напоени от слънцето, а вместо това в по-малко прощаващи среди.

- Никой няма да си купи автомобил, който да се движи само за Калифорния. Става въпрос за индустриални системи от следващо ниво, ”казва Олга Ускова, президент на руската когнитивна технология и основател на автономната система за управление C-Pilot. обратен, „Например в нашата система използваме такава технология, наречена„ виртуален тунел “. Автомобилът се движи не само от пътната маркировка, но и определя пътната сцена по същия начин, както прави човешкият мозък, като анализира страничните ситуации - местоположението на дърветата, сградите, линията на хоризонта и т.н. ”

Ускова отбелязва, че 70% от световните пътища не са нищо като тези в Калифорния. Но вместо да се издигне от празни писти за тестове до по-реални ситуации, екипът на Ускова реши да използва тези сурови условия като отправна точка. Тяхното шофиране в лошо време, според тях, е използвало приблизително 35 до 40 процента от времето за тестване.

„Климатът в повечето части на Русия е представен от голям брой дни в годината, когато водачите трябва да пътуват в лоши метеорологични условия - по пътищата със сняг, кал, липса на пътна маркировка и лоша видимост”, казва Ускова.

Това е този дълбок подход, който характеризира голяма част от автономното развитие на автомобилите на международната сцена. В Обединеното кралство, например, няма закони срещу преследването на радост. Някои стартиращи фирми твърдят, че това е идеалното място за преподаване на автомобилни шофиране A.I. как да се справят с досадни пешеходци. Едната, базирана в Imperial College London, вече е разработила система, способна да разбере над 150 поведения, за да прецени дали пешеходецът ще излезе на пътя.

"Ние сме много уверени, че можем да предвидим дали някой ще пресече или не", каза Лесли Бейнбоум, съосновател на Humanising Autonomy. Вечерен стандарт, „Автомобилите трябва да разберат пълната ширина на човешкото поведение, преди да бъдат внедрени в градска среда. Сегашната технология е способна да разбере дали нещо е пешеходец, а не лампа, и къде се движи пешеходецът, като ги оформя като кутия. Търсим вътре в кутията, за да видим какво прави човекът, къде гледат, дали са наясно с колата, дали са на телефона или работят - означава ли това, че са разсеяни или рисковани?

Очаква се Лондон да приеме първите си автономни таксита през 2021 г., благодарение на Oxford-базирания разработчик Oxbotica и таксиметровата фирма Addison Lee. Oxbotica е завършила серия от ограничени доставки на хранителни стоки като част от тестовете си, докато се подготвя за автономно шофиране от Лондон до Оксфорд през втората половина на 2019 година. Страната като цяло има около 75% географско покритие по 3G и 4G. Екипът ще трябва да измисли как автомобилът трябва да реагира, когато загуби интернет връзка.

В случая с Когнитивния пилот, той трябваше да разработи нови сензори, способни да се справят с пътя, какъвто може. Тя е разработила радар, способен да създаде 3D проекция на обекти от 300 метра. Докато Силиконовата долина се фокусира предимно върху лидарни решения, които се борят с тежки климатични условия, радарът е по-добре оборудван за всички сезони. При лоши метеорологични условия обхватът на радара на екипа пада само с 50 до 100 метра, за да достигне между 200 и 250 метра. Lidar, който използва въртящ се лазер, за да отскача от предмети и да прочете разстоянието им, може да се провали в снега, когато техните лазери вместо това отскачат от падащи люспи.

Силиконовата долина не е сляпа за тези проблеми. Waymo тества своята автономна система за шофиране през снега в Саут Лейк Тахо през март 2017 г. А Тесла, който смята, че лидарът има твърде много недостатъци, вече е избрал комбинация от камери и радар за своя пакет „Хардуер 2“, предназначен за поддръжка. по-късна дата. Дори главният изпълнителен директор Елон Муск отбелязва, че е изключително трудно да се разработи универсално решение за автономно шофиране.

Технологичните фирми наскоро трябваше да намалят очакванията си, тъй като изпитанията на Waymo в Аризона се борят със сложни пресичания. Drive.AI дори предложи препроектиране на пътищата в подкрепа на тези нови автомобили. Докато Муск все още е уверен, че Тесла може да постигне решение от точка до точка през следващата година, предизвикателствата, пред които са изправени международните разработчици, показват, че не е ясно как тези системи ще работят другаде.