Самоуправляемые автомобили ждет испытание зимой и снегом

Прошлый и позапрошлый годы были отмечены несколькими важными вехами в развитии отрасли автономного вождения. Работающие в этой сфере компании активно тестировали беспилотные автомобили на дорогах общественного пользования, появились первые самоуправляемые такси, а в ноябре 2017 г. в Аризоне впервые в мире машины без присутствующего в них для подстраховки водителя стали перевозить пассажиров.

Еще одним серьезным испытанием для этой технологии должна стать наступившая зима.

Дороги во многих странах Северного полушария покрылись снегом и льдом, и производители самоуправляемых автомобилей пытаются обучить свои машины навыкам, которыми не владеют и многие водители-люди, - безопасному движению в зимних условиях.

Uber будет испытывать самоуправляемые автомобили в Питтсбурге, Waymo (подразделение Alphabet) - в Детройте, а nuTonomy - в Бостоне в сотрудничестве с Lyft. Снег - «действительно интересная проблема», говорит старший разработчик исследовательского центра самоуправляемых автомобилей Uber Карл Веллингтон.

До сих пор ни один производитель самоуправляемых автомобилей не заявлял, что его машины овладели навыками движения в условиях снегопада. Зимние погодные условия представляют особую проблему для набора камер и сенсоров, с помощью которых самоуправляемый автомобиль «видит» окружающую обстановку. Лазерные сенсоры - лидары - могут не отличить падающие снежинки от более твердых объектов. «Это великолепный сенсор, он дает прекрасную трехмерную картину окружающего мира, но он очень чувствителен к снегу», - объясняет Веллингтон.

После начала испытаний в условиях снегопада прошлой зимой в Питтсбурге сотрудники Uber потратили много усилий на разработку алгоритма, который бы различал попадание лазерных лучей на снежинки и на другие объекты. По словам Веллингтона, на недавних испытаниях в условиях умеренного снега в этом сезоне машина «сработала великолепно», но обильные снегопады и снежные заносы по-прежнему представляют собой проблему.

Отражение лазерных лучей от снежинок - всего лишь одна из многих проблем. Большинство самоуправляемых автомобилей используют для прокладки маршрута сильно детализированные трехмерные карты, которые в условиях снегопада могут стать как благословением, так и проклятьем. «Интересно, насколько по-другому начинает выглядеть мир с появлением сугробов и снежных заносов. И это может представлять некоторую трудность для автомобиля», - говорит гендиректор nuTonomy Карл Ягнемма.

Тем не менее зимой у самоуправляемых автомобилей есть и ряд ключевых преимуществ перед водителями-людьми. Благодаря подробным картам большинство машин знают точное расположение разметки или пешеходных переходов, даже если они скрыты под снегом или льдом. Радары самоуправляемого автомобиля могут распознать находящийся впереди объект даже в условиях сильного снегопада, пусть даже информация о нем не будет достаточно точной.

Стартапы Кремниевой долины, где не бывает снега, соревнуются в эффективности своих самоуправляемых автомобилей. Но руководители компаний признают, что им нужно выходить за пределы привычных благоприятных условий.

Waymo в ноябре первой выпустила машины без водителя на дороги Аризоны, а недавно объявила, что начнет испытания в Детройте, в более суровых зимних условиях. «Мы дадим нашим автомобилям еще больше опыта движения в условиях снегопада, мокрого снега и гололеда», - говорил гендиректор Waymo Джон Крафсик. По его словам, одна из целей испытаний - научить беспилотные автомобили справляться с заносом на обледенелой и нерасчищенной дороге.

Для этих же целей венгерский стартап AImotive получил разрешение на испытание своих автомобилей в Финляндии. «Это очень важно, потому что в Финляндии предсказуемая зимняя погода», - объясняет гендиректор компании Ласло Кишонти. Компания уже испытывала свои автомобили в условиях небольшого снега в Будапеште.

По мере продолжения испытаний в разных странах становится ясно, что одно из ключевых условий безопасной езды зимой одинаково и для роботов, и для людей - это правильное самоосознание. Компьютер, управляющий автомобилем, должен быть способен оценить, насколько он на самом деле информирован об окружающей обстановке, и признавать, что определенность падает в условиях плохой видимости, ограниченного обзора или выхода из строя одного из сенсоров. «Один из ключевых моментов - научить автомобиль понимать: “да, я знаю, где нахожусь, и уверен в этом” или “нет, я не уверен” и действовать соответствующим образом, - объясняет Веллингтон. - Как и для людей, правильный ответ почти всегда - сбросить скорость и быть осторожным».

Перевела Надежда Беличенко