Сразу за поворотом направо, на двухполосную дорогу, путь перегородил широкий черный внедорожник: какой-то недисциплинированный водитель припарковался прямо под запрещающим знаком, включив аварийные сигналы. Обойти его было возможно, лишь заехав колесом на сплошную полосу, – и мы встали, дожидаясь, пока проезд освободится.
Сзади мигом выросла гудящая пробка, и тогда наш водитель впервые взялся за руль: пока что роботу запрещено совершать потенциально опасные маневры, и в этом ему должен помочь человек. Но как только объезд был закончен, он опять опустил руки, а умная машина перехватила управление. Можно было посмотреть по сторонам – за окном проплывал город, рулевое колесо крутилось само по себе, на экране облака точек складывались в движущиеся силуэты, среди которых автоматически выделялись светофоры и автомобили, велосипедисты и прохожие.
Дмитрий Полищук - глава группы разработчиков беспилотного автомобиля «Яндекса»
На Дмитрии: ветровка Armani Exchange, свитшот Strellson, рубашка Calvin Klein Jeans, брюки Frame, ботинки Ecco, часы Montblanc
На переходе беспилотник притормозил, пропуская пешеходов, и ловко подгадал удобный момент, проехав между двумя группами. «Одна из самых сложных задач, над которыми мы работаем сейчас, состоит как раз в том, чтобы система понимала намерения пешеходов и других водителей», – прокомментировал глава группы разработчиков беспилотного автомобиля из «Яндекса» Дмитрий Полищук. Первая тревога перед поездкой по городу в «неуправляемой» машине рассеялась, прошло и раздражение на водителя черного внедорожника. В конце концов, мы всего лишь люди и даже на автомобильных роботов смотрим со своей биологической колокольни.
Между тем, с их точки зрения, управление машиной выглядит совершенно иначе. Самые сложные для нас маневры – движение в пробке или параллельная парковка – не представляют никаких трудностей для компьютера, способного сверхточно и быстро контролировать движения руля и педалей. Зато невероятно сложны для него задачи, которые мы решаем легко и походя, – например, угадать, не собирается ли пешеход внезапно перебежать дорогу, или немного отступить от правил, чтобы не создать опасную ситуацию.
Ключевые органы чувств прототипа объединяет «сенсорный хаб», хотя в будущем они, видимо, будут разнесены и укрыты в обводах кузова.
Неправильный «человеческий» взгляд на беспилотные автомобили не всегда безобиден. Скажем, автоматизированные системы помощи водителю, которыми оснащены электромобили Tesla, многие ошибочно принимают за полноценное беспилотное управление – и отсутствие контроля за машинами в режиме автопилота уже стало причиной нескольких аварий. Их продвинутый круиз-контроль способен удерживать дистанцию до впереди идущего транспорта или оставаться в своей полосе на трассе, но не сориентируется в сложном городском потоке. Международное сообщество автомобильных инженеров (SAE) различает пять уровней автоматизации транспорта, начиная с нулевого, при котором бортовой компьютер лишь уведомляет водителя о важных событиях. Самые совершенные из серийных моделей достигают третьего уровня, позволяя отдать управление роботу на трассах с неплотным и предсказуемым движением. Беспилотные автомобили пятого уровня автоматизации существуют лишь в виде проектов разной степени готовности – и все их можно пересчитать по пальцам. Таким машинам достаточно лишь указать точку назначения, в живом водителе они не нуждаются вовсе.
Локализация и восприятие
Базовые шаги вождения и для человека, и для компьютера одинаковы. Прежде всего нужно локализовать себя в пространстве, выяснить, где мы находимся, куда и какой дорогой едем. И люди, и роботы используют для этого датчики, воспринимающие объекты в окружающем пространстве. Эта информация анализируется и используется для предсказания дорожной ситуации в следующий момент. Наконец, планируется точная траектория движения, и готовые команды передаются на органы управления машиной. В беспилотном автопарке «Яндекса» их около десятка, почти все – Toyota Prius: эти изначально высококомпьютеризованные машины легко модифицируются под автоматизированное управление. Каждый робот получил собственное имя в честь одного из андроидов – героев фантастического сериала «Мир Дикого Запада». Нашего звали Тедди, его компьютер гудел под сетчатым – для лучшей вентиляции – дном багажника, на месте запасного колеса. Внешне он почти не отличается от серийных машин: передний и задний радары скрыты под бамперами, смонтированные на крыше лидары и камеры защищены пластиковым кожухом.
Глазами машины
Пример изображения, построенного на основе данных лидара
Конкуренция между различными датчиками для беспилотных автомобилей – вопрос во многом надуманный. По словам Дмитрия Полищука, разные «органы чувств» Тедди не столько соперничают, сколько дополняют друг друга. Радары эффективны на больших дистанциях, до 100–150 м; лидары кругового обзора, быстро вращаясь, ощупывают ближнее пространство, позволяя измерить расстояние до нужной точки с сантиметровой точностью. На установленный в салоне экран выводятся целые облака этих точек, в которых даже человек легко различит очертания машины, велосипедиста или столба. Картинки с камер помогают беспилотнику и на близких, и на далеких дистанциях: распознавание образов на изображении – задача, прекрасно знакомая программистам «Яндекса».
«Технологии радаров и камер уже отработаны, они давно используются и в автомобилях с продвинутым круиз-контролем. Претензии к высокой стоимости и далеко не стопроцентной надежности лазерных лидаров тоже рано или поздно уйдут, – считает Дмитрий. – Беспилотники, которые лет через 5–10 начнут массово появляться на дорогах, будут, видимо, использовать все эти инструменты для ориентации в мире». Они помогут локализовать себя и на карте: обычные приемники GNSS позволяют лишь приблизительно узнать координаты, к тому же сигналы GPS, ГЛОНАСС и других систем навигации не всегда надежны. Зато картинки, полученные датчиками самого автомобиля, позволяют ему легко распознать знакомую улицу и, выстроив трехмерную модель, выяснить свое положение с точностью до сантиметра. Так ориентируемся и мы, люди, оглядываясь по сторонам и замечая привычные приметы местности.