Хотя давняя мечта о роботах-автомобилях, которые смогут обойтись без
помощи водителя-человека, все еще далека от реальности, кое-какие
практические задачи нынешним технологиям автономного управления под силу
уже сегодня. Корреспондент РИА Новости Илья Илембитов выяснил у
разработчиков беспилотных автомобилей, которые на этой неделе посетили
Москву в рамках трансконтинентального автопробега из Милана в Шанхай,
как работают их детища и какие сложности встретились на пути уникальной
экспедиции. Автомобили VisLab -
итальянской компании, образованной при университете Пармы и
специализирующейся в области искусственного интеллекта и технологий
обработки визуальной информации - в эти дни совершают трехмесячный
автопробег продолжительностью в 13 тысяч километров из Италии в Китай в
рамках экспедиции Jverland 13.
Машины представляют собой серийные модели коммерческих электромобилей
Piaggio Porter, оснащенные специальным набором сенсоров, видеокамер и
коммуникационных модулей. На основе информации, фиксируемой сенсорами и
камерами, компьютерная система управления ведет автомобиль, оперируя с
помощью сервомоторов рулем, а также приводами акселератора и тормозов.
Гонка за лидером
По
словам Паоло Гризлери (Paolo Grisleri), одного из главных разработчиков
VisLab, их команда работает над системами автономного управления
транспортом уже около двух десятков лет. В частности, VisLab учавствовала в конкурсах
американского агентства оборонных исследований DARPA (Defense Advanced
Research Projects Agency), где робоавтомобили самостоятельно
прокладывали курс по пустыне (Grand Challenge, 2004-2005 год) и в
сымитированной городской обстановке (Urban Challenge, 2007 год).
Как
рассказал Гризлери, участвующие в нынешнем автопробеге машины
значительно отличаются от систем, которые готовились для конкурса DARPA.
На этот раз, в частности, команда разработчиков VisLab спроектировала
систему и разработала программное обеспечение самостоятельно, тогда как
прошлые модели были созданы совместно несколькими коллективами
разработчиков.
Автоматизированные машины VisLab теоретически
могут как самостоятельно выбирать маршрут для движения по заранее
заданному пути, так и избегать столкновений с другими объектами и
нарушения большинства правил дорожного движения. На практике, однако,
эти потенциальные возможности ограничены многими сдерживающими факторами
- от несовершенства дорожной разметки до отсутствия детальных карт
некоторых участков маршрута экспедиции. Поэтому участвующие в проекте
Overland 13 робоавтомобили следуют за лидером - машиной, управляемой
человеком. Фактически, все, что от них требуется, - это поддерживать
заданную дистанцию, повторять маневры лидера и правильно реагировать на
неожиданное появление каких-либо препятствий между собой и ведущей
машиной.
На случай каких-либо непредвиденных ситуаций люди в
робоавтомобилях присутствуют, но в управление без нужды стараются не
вмешиваться. По словам Гризлери, на уже пройденном участке маршрута от
Милана до Москвы машины двигались самостоятельно почти 80% времени -
периоды автономного вождения могли достигать нескольких часов.
Лазер следит за дорогой
Для
построения программы передвижения машины используют набор видеокамер и
лазерных дальномеров. Часть камер, установленных спереди, применяется
для наблюдения за впереди идущей машиной (для связи с лидером
задействован также радиопередатчик, работающий на дистанциях до
полукилометра). Остальные камеры получают данные для построения модели
окружающей среды, а также слежения непосредственно за дорогой (разметка,
препятствия). В результате обработки данных с камер и сенсоров
моделируется общая цифровая картина окружения машины, позволяющая
контролировать происходящее на расстоянии до 30 метров.
Эта
модель и позволяет компьютеру оперативно принимать решения в ходе
управления автомобилем. Чтобы поведение ПО можно было воссоздать и
проанализировать в лабораторных условиях, все данные цифровой модели
постоянно записываются на жесткие диски. По оценкам VisLab, объем всех
данных (включая до четырех часов видеозаписи путешествия каждый день в
течение трех месяцев) составит к концу проекта внушительную величину в
100 терабайт. Разработчики не планируют использовать эту информацию для
анализа условий внешней среды (например, качества дорог на маршруте),
она предназначен только для отладки и изучения поведения их программного
обеспечения.
Впрочем, есть одно исключение. В рамках
сотрудничества с корпорацией IBM, на машинах установлены датчики,
оценивающие содержание углекислого газа в атмосфере (для обработки этих
данных используются смартфоны под управлением ОС Android). По задумке
IBM, экспедиция соберет статистику по всему маршруту, что позволит
оценить загрязненность атмосферы в различных регионах. Как говорит
Гризлери, на данный момент максимальная концентрация углекислоты была
обнаружена в Воронеже.
Компьютерная начинка робоавтомобиля
Для
обработки информации каждый робоавтомобиль оснащен тремя бортовыми
компьютерами. В принципе, это обычные ПК под управлением операционной
системы Fedora Linux, но доработанные для защиты от неблагоприятных
дорожных условий (тряска, вибрации, перепады температур). Например,
вместо обычных жестких дисков в компьютерах установлены более
дорогостоящие твердотельные накопители (SSD) - именно с ними работает
операционная система и специализированное ПО, обрабатывающее изображения
и данные с сенсоров. А вот для хранения всего массива записываемой
информации используются обычные жесткие диски (с ними, кстати, возникла
накладка: поставщик отправил их в Милан, в то время как они необходимы
команде в России).
По словам Гризлери, разработчикам удалось
полностью абстрагировать от конкретного оборудования алгоритмы обработки
визуальной информации, систему принятия решений и функционал
планирования передвижений. Полученный программный комплекс отличается
высокой масштабируемостью и портируемостью на различные аппаратные и
программные платформы. Сейчас ПО работает на базе операционной системы
Linux, хотя существует вариант на Mac OS X, разрабатывается также версия
и для Windows.
Разработчики тестируют свой продукт и на другой
аппаратной платформе - ARM (она популярна в различных промышленных
контроллерах и смартфонах; на ней, в частности, реализованы iPhone и
iPad). Это позволит в будущем создавать более компактные, защищенные от
внешних воздействий и энергоэкономичные решения. По словам Гризлери,
разработчики рассматривают возможность открытия исходных кодов своего
софта, что позволило бы вывести работу над ним на новый уровень.
Авария обошлась без серьезных повреждений
Системы
VisLab пока не всегда способны оперативно реагировать на разные
неожиданности вроде "подрезающего" робоавтомобиль водителя или внезапно
возникшего на дороге препятствия. Как говорит Гризлери, "если машина
движется на скорости 50 км/ч, и вдруг выясняется, что через пять метров
на ней выбоина, то нет никакой возможности затормозить или объехать ее".
Опытный водитель в подобной ситуации может обогнуть препятствие,
компьютеру же за отпущенные доли секунды это пока не под силу. Кстати,
как отмечают участники проекта, покрытие российских дорог отличается
редким непостоянством, несмотря на сравнимое с европейским уровнем общее
качество - на пути часто совершенно неожиданно попадались опасные
участки с ямами или вообще не покрытые асфальтом.
По тем же
причинам у команды возникли проблемы с демонстрацией работы машин в
Москве на ВВЦ. Демонстрация проходила на не отгороженном от случайных
прохожих участке парка, так что пешеходы нередко оказывались между
лидирующей машиной и следующим за ним роботом, что вызывало резкую
остановку последнего. В отличие от опытного водителя, который, оценивая
скорость и траекторию движения перебегающего дорогу пешехода, лишь
слегка притормозит, робот при обнаружении препятствия "бьет" по тормозам
"на полную".
Кстати, дым от лесных пожаров на российской
территории не помешал движению машин. Для нормального функционирования
системе VisLab необходима видимость около 30 метров, а августовский смог
в среднем не ухудшал видимость менее чем до 60 метров. Более серьезной
проблемой для итальянцев оказались ливневые дожди, затруднявшие как
зарядку автомобилей (опасность короткого замыкания), так и движение
(компьютер воспринимает плотную ливневую завесу как препятствие).
Не
обошлось и без аварий. Во время одной остановки в пути робот случайно
тронулся, столкнувшись на малой скорости со стоявшей впереди машиной. По
словам Гризлери, это было связано с беспечностью самих участников
проекта: "Я только присоединился тогда к команде и совершил ошибку,
паркуя машину на обочине. Я забыл отключить зажигание, а инженеры на
заднем сиденье не отключили компьютер. Два, прямо скажем, неудачных
решения вместе взятых привели к плачевному результату - машина внезапно
тронулась, когда мы отошли, и врезалась во впереди стоящий автомобиль".
Впрочем, обошлось без серьезных повреждений, а инцидент стал хорошим
уроком для команды.
Доставил некоторые сложности и электрический
привод автомобилей. В VisLab не стали глубоко модифицировать начинку
машин от Piaggio, так что в них используются не самые совершенные с
точки зрения удельной емкости свинцово-гелевые аккумуляторы (все
производители электромобилей ориентируются сейчас на литий-ионные
батареи). На крыше робоавтомобилей размещены панели солнечных батарей,
но их возможностей, даже при самом благоприятном раскладе, хватает лишь
для питания компьютерной начинки и вспомогательной электроники, снабжать
электричеством двигатель солнечные элементы не в состоянии. В итоге,
аккумуляторы машин приходится перезаряжать минимум каждые 80 км. А
поскольку доступные электрические розетки на пути от Милана до Шанхая
попадаются далеко не везде, команду сопровождает специальная машина
обслуживания с дизель-генератором.
Роботы на работе
Как
считают в VisLab, на создание машин, которые действительно смогут
проходить столь сложный и протяженный маршрут самостоятельно, уйдет еще
не один десяток лет. Тем не менее, разработки компании могут
использоваться для решения практических задач уже сейчас.
Технологией
VisLab, например, заинтересовались крупные производители строительной и
промышленной автотехники, а также систем геопозиционирования, в
частности, Caterpillar, Rockwell-Collins и Topcon. Как пояснил Гризлери,
существующие роботизированные решения для промышленной автотехники
(например, погрузочные и транспортировочные машины для складских
помещений) существенно ограничены в возможностях, так как полагаются не
на визуальную информацию (как машины VisLab), а на магнитную разметку
путей, проложенную на земле. Привязка к магнитным путям означает, что
если маршрут передвижения потребуется изменить, то придется
перекладывать пути (что связано с потерей времени и дополнительными
затратами). Кроме того, существующие сегодня машины неспособны
реагировать на изменения в окружающей среде и не могут, например,
остановиться при обнаружении на пути человека или иного препятствия.
"Прививка" промышленной автотехнике интеллекта в некоторых случаях
позволит ей работать без оперативного вмешательства человека - будь это
водитель или дистанционный оператор.
Решения VisLab находят
применение и в других областях - так, например, компания разработала
решения для автоматизированного распознавания дорожных знаков. Ряд
автопроизводителей уже встраивает подобные системы в дорогие модели
легковых машин, что помогает водителю ориентироваться в дорожной
обстановке. Источник: http://www.rian.ru/
