В Сколково начали курсировать беспилотные такси Яндекса
В тестовом режиме с 16 октября в инновационном центре «Сколково» в Московской области начали ездить беспилотные такси от Яндекса — пока что курсируют только два автомобиля, но их количество увеличится.
Общество
Машины и Механизмы
-
Конечно, прогресс и новые технологии делают свое дело. Люди всегда мечтали о беспилотном транспорте. Вспомните, к примеру, русские народные сказки. Много чего уже сделано. К примеру авиация, метро, наземный железнодорожный транспорт и т.п. уже во многом реализовали беспилотные технологии. И сейчас большие усилия прилагаются к созданию беспилотных авто. Каждый день мы слышим новости из этой области. И, кажется, еще немного и миллионы автомобилей-роботов заполонят все дороги.
Безусловно, беспилотные автомобили имеют ряд преимуществ перед водителями-людьми. Они не попадутся на вождении в пьяном виде, не заснут за рулём, не отвлекутся на разговор по телефону и вообще лишены опасных на дорогах человеческих слабостей.
Но есть проблема, которая до сих пор не позволяет беспилотным автомобилям завоевать мир. Это неспособность адекватно реагировать на неожиданности.
Человеческий мозг способен принимать творческие решения в экстремальных обстоятельствах значительно быстрее и лучше любого компьютера. Реакция на перебегающего дорогу ребёнка или падающее поперёк полосы дерево для человека однозначна, а вот для робота — нет.
Вот небольшой набор ситуаций, в которых робомобиль может натворить бед. Конечно, это только пока — инженеры работают над этим.
Непредсказуемые действия людей — пешеходов и других водителей
Алгоритмы беспилотного автомобиля заставляют его идеально соблюдать правила дорожного движения — показывать повороты, следовать знакам и так далее. Но технология неспособна контролировать поведение других водителей. Роботам придётся иметь дело с теми, кто превышает скорость, ездит на красный и так далее.
Основное решение этой проблемы лежит в оснащении робомобилей датчиками, фиксирующими их динамическое положение относительно окружающих объектов и в особенности — движущихся автомобилей. Правда, для того, чтобы она работала, ей должны быть оснащены все участники движения, в том числе и пилотируемые.Погодные условия
Снег, дождь и так далее трудны не только для людей. Например, снег будет мешать роботу считывать полосы движения, а «инстинктивного» следования полосе у робота нет. Аналогично падающий дождь и снег могут серьёзно мешать лазерным сенсорам считывать окружающую обстановку. По утверждениям Google, именно погодные условия — это первая причина аварий и провалов беспилотных автомобилей. Иначе говоря, в плохую погоду лучше брать управление в свои руки.
Решение этой проблемы — увеличение количество датчиков и их совершенствование. Например, ориентирование не по полосам, а по обочинам или ряду деревьев вдоль дороги, если полосы завалены снегом.
Проблемы навигации и ремонта дорог
«Гугломобиль» ориентируется по значительно более детализированной, чем обычный Google Maps, картам — в них включены дорожные знаки, временные ограждения и дорожные ямы. Беспилотный автомобиль компилирует такие карты с тем, что реально «видит» вокруг себя. Но на таком уровне можно детализировать очень немногие дороги. Представьте себе, например, подобное исследование сельской дороги в глубинке России. Плюс реконструкции, ремонты и видоизменения дорог происходят ежечасно — вчерашний перекрёсток сегодня может стать прямым участком. Решение лежит в области оснащения картографическим оборудованием обычных автомобилей, чтобы актуальная информация считывалась с них и подавалась на карту для беспилотных.
Ямы, просто ямы
Безусловно, у робомобилей есть радар, лазерные датчики и камеры высокого разрешения. Но они «заточены» в первую очередь на объекты, лежащие над уровнем дорожного полотна, а ямы, лежащие ниже, находятся за гранью понимания машины. Тёмное пятно на дороге может быть ямой. Или масляной лужей. Или рисунком. Например, робомобиль может в панике затормозить перед тёмным пятном, которое на самом деле окажется тенью от какого-то объекта.
Решение — опять же, в увеличении количества и развитии качества датчиков, в частности — лидаров. Лидар не перепутает яму с тенью, поскольку основан на световом принципе восприятия информации. Другой вариант — «умная» дорога, которая будет предупреждать автомобиль о своих недостатках.Этическая проблема
Представьте себе, что на дорогу вылетает мячик, а за ним выбегают двое детей. И у робота есть дилемма: сбить детей или свернуть и врезаться в телефонный столб, что, скорее всего, убьёт пассажиров. Кого убить - пешеходов или водителя? Живой водитель мгновенно оценивает риски и находит оптимальное решение, понимая последствия в той или иной ситуации, исходя из понимания не только дорожной, но и моральной, и юридической ситуации. А робот тупо выбирает: кого давить, и этот выбор будет прописан инженерами априори. И решения у этой проблемы пока нет.
Из сказанного следует, что еще оооочень не скоро мы увидим на обычных городских улицах и дорогах общего пользования беспилотные авто, которые тестирует, например, Сколково.