Возможность ездить туда и обратно на работу во время сна, еды, игры в Trivia Crack или поиска любимых блогов в Feedly — это концепция, которая одинаково привлекательна и, казалось бы, далека и слишком футуристична, чтобы на самом деле происходить.
Когда в 2008 году Google объявил об их автономном автомобильном проекте, у нас в голове начали циркулировать представления о Minority Report, когда мы удивлялись возможностям автомобиля, которому действительно не нужно было ничего делать, кроме как включить его. Этому же автомобилю не придется беспокоиться об авариях, отвлечении или вождении под воздействием, пока он делает тысячи — или даже миллионы — подсчетов в доли секунды, чтобы сохранить вашу безопасность.
Видите ли, как оказалось, люди на удивление плохо водят. По словам Джошуа Шанка из Центра транспорта Ино:
«Люди не очень хороши в вождении — 30 000 человек ежегодно погибают в автомобильных авариях (в Соединенных Штатах). Машины могут быть намного лучше, чем люди, когда дело доходит до вождения; они не пьют и не пишут, и могут думать быстрее ».
Хотя ни один водитель не станет утверждать, что на дороге нет настоящих ошеломляющих водителей, но насколько безопасен автомобиль Google? ?
Итак, в общей сложности 700 000 пройденных дорожных миль автомобиль Google попал ровно в две аварии, ни в одной из которых нельзя было винить машину. Первый случай произошел, когда водитель-водитель заехал сзади автономного автомобиля, а второй — во время пробного запуска автомобиля Google. В отличие от этого, на каждые 1,7 млн. Миль, проезжаемых в Великобритании, приходится один смертельный случай, а на каждые 1,13 млн. Миль — в США (данные за 2009 г.) В то время как Google Cars еще предстоит пройти столько миль, количество несчастных случаев на одну милю значительно ниже, чем у автомобилей, управляемых людьми.
Технология позади автономной машины Google
Многообещающая вещь о машинах Google без водителя состоит в том, что большинство технологий в настоящее время используются и в дороге и другими приложениями. Это означает, что технология, обеспечивающая безопасность пассажиров, не является новой или непроверенной, и за пределами их проприетарного программного обеспечения и алгоритмов автомобили Google оснащены множеством проверенных и безопасных аппаратных средств.
Давайте посмотрим на некоторые из них.
LIDAR
Обнаружение лазерного освещения и определение дальности — или LIDAR — используется для построения трехмерной карты и позволяет машине «видеть» потенциальные опасности, отражая лазерный луч от поверхностей, окружающих автомобиль, чтобы точно определить расстояние и профиль этого объекта , Автомобиль Google Car использует лазер Velodyne с 64 лучами, чтобы дать встроенному процессору 360-градусный обзор, прикрепив блок LIDAR к верхней части автомобиля (для беспрепятственного просмотра) и позволяя ему вращаться на специально изготовленном база.
радиолокационный
Хотя LIDAR отлично подходит для точного картирования окружающей среды, его один фатальный недостаток заключается в способности точно отслеживать скорость окружающих транспортных средств в режиме реального времени. Вот где четыре радиолокационных бампера, установленные на бампере, фиксируют слабину. С двумя датчиками в переднем бампере и двумя сзади, радарные блоки позволяют автомобилю избегать ударов, посылая сигнал на бортовой процессор, чтобы включить тормоза, или отойти в сторону, когда это применимо. Эта технология работает в сочетании с другими функциями автомобиля, такими как инерционные единицы измерения, гироскопы и колесный кодер, для отправки точных сигналов на процессор (мозг) автомобиля, чтобы лучше принимать решения о том, как избежать потенциальные аварии.
Высокопроизводительные камеры
Фактическая технология камеры и настройка каждого автомобиля без водителя варьируется, но в одном прототипе используются камеры, установленные на внешней стороне с небольшим разделением, чтобы дать перекрывающий вид на окрестности автомобиля. Эта технология мало чем отличается от человеческого глаза, который обеспечивает наложение изображений в мозг, прежде чем определять такие вещи, как глубина резкости, периферическое движение и размерность объектов.
Каждая камера имеет поле зрения 50 градусов и с точностью до 30 метров. Сами камеры весьма полезны, но, как и все остальное в автомобиле, они представляют собой избыточную технологию, которая позволила бы машине работать даже в случае неисправности.
сонар
Опять же, каждый прототип автомобиля, созданного Google, немного отличается, но некоторые из протестированных были оснащены передовой технологией сонара. Ограничениями гидролокатора являются его узкое поле зрения и сравнительно небольшая эффективная дальность действия (около 6 метров). Тем не менее, включение обеспечивает еще одну избыточную систему, которая позволяет автомобилю эффективно сопоставлять данные из других систем в режиме реального времени, применяя тормоза, предварительно натягивая ремни безопасности для удара или поворачивая, чтобы избежать препятствий.
позиционирование
Автомобиль без руля, без тормозов и акселератора был бы по существу бесполезен без продвинутых систем позиционирования, чтобы отслеживать его курс и прокладывать соответствующий маршрут до пункта назначения. Для этой задачи Google использует собственную систему карт. , а также спутники GPS, инерциальные единицы измерения и колесный кодер для определения фактической скорости. Система работает вместе с бортовыми камерами для обработки реальной информации, а также данных GPS и скорости движения для точного определения точного положения каждого транспортного средства, вплоть до нескольких сантиметров, в то же время внося разумные поправки для таких вещей, как движение, дорога строительство и несчастные случаи.
Сложное программное обеспечение
Программное обеспечение обрабатывает все данные в режиме реального времени, а также моделирует поведенческую динамику других водителей. , пешеходы и предметы вокруг вас. В то время как некоторые данные жестко запрограммированы в автомобиле, такие как остановка на красный свет, другие ответы изучаются на основе предыдущего опыта вождения. Каждая миля, проезжаемая на каждом автомобиле, регистрируется, и эти данные обрабатываются в попытке найти решения для каждой применимой ситуации.
Алгоритм обучения обрабатывает данные не только автомобиля, на котором вы едете, но и данных других людей, чтобы найти подходящий ответ на каждую возможную проблему. Поведенческая динамика также отображается, и эти данные используются, чтобы помочь распознать ситуации, прежде чем они произойдут, так же, как человеческий фактор. Например, автомобили достаточно умны, чтобы распознавать и адаптироваться к таким ситуациям, как:
- Медленно движущееся транспортное средство в правой линии предполагает более высокую вероятность того, что автомобиль, следующий за ним, попытается проехать.
- Яма или посторонний предмет на улице показывает более высокую вероятность того, что водитель свернет, чтобы избежать этого.
- Перегрузка в левой полосе означает, что водители с большей вероятностью попытаются войти в правую полосу.
Основные препятствия, с которыми сталкивается проект перед повсеместным принятием
Хотя технология автономной автомобильной программы Google — не что иное, как удивительный, это не означает, что нет существенных проблем, которые еще нужно решить, прежде чем мы придем в будущее, в котором доминируют автомобили с автоматическим управлением. получим
Технология
Прежде чем решать любые другие проблемы, с которыми сталкивается автономный автомобиль, важно отметить, что технология по-прежнему является самым большим барьером, отделяющим автомобили без водителя от потребительского рынка.
Одна из этих проблем, с которой сталкивается Google, — это адаптивность картографической системы. Карты, используемые этими автомобилями, не похожи на те, которые вы видите в своем устройстве GPS или в Картах Google. Каждая карта очень детализирована вплоть до высоты бордюров и размеров полосы, по которой в данный момент движется автомобиль.
Проблема с таким уровнем детализации заключается в масштабности картирования всей страны — или мира. В настоящее время Google проехал около 2000 миль дорог, чтобы машина могла работать без водителя. Чтобы дать вам представление о масштабе, в одной только Калифорнии насчитывается более 170 000 миль дорог, а в Соединенных Штатах — более 4 миллионов миль.
Причина, по которой машины показали хорошие результаты на начальном испытании в 700 000 миль, в значительной степени связана с тем, что машины «обманывают» в том, как они реагируют на окружающую среду. То есть каждый автомобиль не принимает в реальном времени решения о том, как реагировать на внешние раздражители, и Google не проверял способность автомобиля реагировать на ситуации вне этих отображенных сред. Конечно, это проблема, которая может — в какой-то момент — исправить себя до некоторой степени, поскольку каждый автомобиль Google Car на дороге не просто едет, он также помогает создавать 3D-карты для других автономных автомобилей путем составления карт данных.
Дополнительные проблемы, связанные с технологией:
- Пока что у машины есть проблемы, которые могут помешать ей ехать по снегу, льду или сильному дождю.
- Невозможно определить цвет светофора, когда датчики ослеплены солнцем или бликами.
- Датчики обнаруживают объекты как пиксельные формы, поэтому гипотетически автомобиль будет реагировать одинаково — отклоняясь — чтобы пропустить ребенка на дороге или проплывающую мимо газету.
Государственное регулирование
Согласно букве закона, по крайней мере, в родном штате Google HQ (Калифорния) автомобили с самостоятельным вождением в настоящее время являются законными. Крис Урмсон, руководитель проекта по самостоятельному вождению автомобилей в Google, говорит:
«Закон, который был принят почти полтора года назад, ясно дал понять, что в Калифорнии разрешено эффективно управлять транспортными средствами без водителя, и в целом мы считаем, что это верно для большей части США».
Тем не менее, я не уверен, что многие правительства представляли будущее с автомобилями без водителя при принятии своих действующих законов и правил дорожного движения. Маловероятно предположить, что правительство в какой-то момент не вмешается и не проведет собственное расследование в отношении практичности и безопасности автономных транспортных средств.
Потребители даже хотят это?
В то время как у некоторых был распространенный интерес к технологии, другие отклонили идею полностью из-за проблем безопасности или нежелания отказаться от контроля над колесом. В то время как некоторые могут никогда не использовать эту технологию, можно с уверенностью сказать, что некоторый сегмент населения будет заинтересован, если принять во внимание два основных фактора: безопасность и ценообразование.
В то время как проблемы безопасности все еще прорабатываются, у автомобиля, кажется, есть замечательный отчет безопасности на данный момент. Одна философская проблема была поднята, это довольно интересно, хотя; Как автомобиль будет реагировать на так называемые «проблемы с тележками»? Проблемы с тележками — это философский термин, используемый для описания проблем, возникающих там, где нет правильного ответа. Например, автомобиль Google должен свернуть, чтобы избежать ребенка, но при этом это повлияет на мать или группу детей на другой стороне дороги; Что это делает?
Так что же дальше?
В целом, это захватывающая идея, и внедрение технологии имеет и другие практические применения. Например, автомобиль, которому не нужен водитель, также не нуждается в пассажире. Это позволит вашей машине сдавать пакеты без вас, подвезти друзей домой (а затем вернуться в гараж) или найти свое место для парковки после того, как вас куда-то отвезут.
На самом деле, наиболее захватывающей идеей может быть тот факт, что это может сделать понятие «владение» автомобилем устаревшим. Эти машины могут быть гипотетически оставлены где угодно, и служат своего рода такси для целых сообществ без необходимости покупать и обслуживать автомобиль самостоятельно.
Автомобили без водителя — захватывающая идея для будущего транспорта, но пока Google не решит технологические проблемы и не докажет, что эти автомобили действительно безопаснее, чем ваш средний водитель, они останутся идеей. Однако я уверен, что Google справится с проблемами, и эта технология окажет огромное влияние на будущее транспорта. независимым
Вы бы купили машину с автоматическим управлением?
Авторы фото : Velodyne High-Def LIDAR от Steve Jurvetson, Hoje-taastrup Kommune от Comrade Foot, светофоры от MiloszB, все через Flickr