Тема: Адаптация систем автопилота на отечественный автотранспорт
Исполнитель: Рогозняк Владислав Дмитриевич, студент группы 941об
Руководитель - Русинов В.Л., руководитель СКБ "Промышленная робототехника и автоматизация"
Беспилотные автомобили способны передвигаться самостоятельно благодаря специальному программному обеспечению и сенсорам. Софт управляет работой всех систем автомобиля: поворачиванием руля, сменой передач, газом и тормозом. Сенсоры собирают информацию об окружающей обстановке, которая ложится в основу действий автомобиля.
Обычно устанавливаемые датчики:
- Лидары -- дальномер оптического распознавания
- Радары
- Камеры
- Система глобального позиционирования
- Датчики одометрии
- Гиростабилизатор
- Программное обеспечение беспилотного автомобиля может включать машинное зрение и нейросети.
Некоторые системы полагаются на инфраструктурные системы (например, встроенные в дорогу или около неё), но более продвинутые технологии способны передвигаться автономно в тех же условиях, что и человек, принимая решения об изменении положении руля и скорости на основе данных с сенсоров.
Рис. 1. Устройство беспилотного автомобиля.В современных беспилотных автомобилях используются алгоритмы на основе Байесовского метода одновременной локализации и построения карт (SLAM, simultaneous localization and mapping). Суть работы алгоритмов состоит в комбинировании данных с датчиков автомобиля (real-time) и данных карт (offline). SLAM и метод обнаружения и отслеживания движущихся объектов (DATMO, detection and tracking of moving objects) разработаны и применяются в автомобилях дочерней компании Google Waymo. Google судилась с Uber по поводу воровства последней технологий у Google. Тем не менее с 2017 года Google выложила библиотеку SLAM в открытый доступ для бесплатного использования любой сторонней компанией.
Важно отметить, что не все автономные транспортные средства обладают полной свободой передвижения и принятия решений. Так, Американское общество автомобильных инженеров разработала классификацию автоматизированных транспортных средств, которая уже успела стать ориентиром автономности машин далеко за пределами США. Давайте подробнее рассмотрим эту классификацию.
Уровень 0. Автоматизация отсутствует. Транспортным средством управляет человек.
Уровень 1. Водитель и автопилот управляют автомобилем вместе. Самый простой пример - это круиз-контроль, когда водитель рулит, а система автоматически поддерживает скорость, мощность работы двигателя и управляет тормозом, а в случае необходимости, машина может в автоматически снизить скорость. Парктроник также считается технологией первого уровня автономности.
Уровень 2. Автомобиль с этим уровнем автономности считается частично автоматизированным, однако водитель должен держать руки на руле и быть готовым в любой момент перенять управление транспортным средством.
Уровень 3. Автомобиль условно автоматизирован. От человека не требуется немедленной реакции в экстренных случаях. Кроме этого, водитель может заниматься во время движения своими делами, например читать книгу или писать сообщения. Однако существует ряд случаев, когда управление необходимо перенять человеку.
Уровень 4. Широкая автономность. В этом случае от человека не требуется внимания во время работы автопилота, он также может заниматься своими делами или даже покинуть кресло водителя. Автомобиль с четвертым уровнем автоматизации полностью автономен в определенных геозонах или условиях, например, в пробке. Однако когда условия прекращаются, автомобиль просит человека занять место водителя и продолжить управление.
Уровень 5. Полная автоматизация. Действия и контроль человека не требуется.
Таким образом, большинство современных автомобилей уже являются частично автоматизированными. Однако конечная цель многих производителей - пятый уровень. И прежде чем такому беспилотнику попасть на дороги общего пользования, ему производителям необходимо пройти долгий путь разработок и тестирования технологии.
Тестирование беспилотных автомобилей происходит в различных режимах, которые можно разделить на три основные группы:
- Тестирование алгоритмов в виртуальном симуляторе
- Тестирование на закрытых треках и полигонах
- Тестирование на дорогах общего пользования
Виртуальная симуляция является первым этапом для проверки обновлений системы беспилотного управления. Тестирование в симуляторе обходится компаниям дешевле, чем другие типы тестирования, с использованием настоящих автомобилей и водителей. Некоторые компании, например Aurora, основную часть тестирования проводят в виртуальной среде. В то же время большая часть индустрии сходится во мнении, что симуляторное тестирование не стоит переоценивать. В числе причин они указывают на невозможность воссоздания в лабораторных условиях всего многообразия дорожных и погодных ситуаций, с которыми беспилотный автомобиль может столкнуться на дороге, что может быть не так важно в начале разработки, при работе над базовыми сценариями, но становится жизненно необходимо на финальных стадиях. Также симуляцию нельзя использовать для проверки конструкторских решений, работы сенсоров и взаимодействия системы автопилота с блоками управления автомобиля.
Тестирование на закрытой территории беспилотные автомобили проходят перед тем, как выйти на дороги общего пользования. Полигон позволяет протестировать то, что невозможно проверить в симуляторе -- работу сенсоров, качество сборки автомобиля -- а также отработать базовые дорожные сценарии. Также на полигонах могут проходить подготовку будущие водители беспилотных автомобилей.
Тестирование на дорогах общего пользования -- самый важный этап для развития технологии. Именно в таких условиях беспилотные автомобили сталкиваются со всем разнообразием дорожных ситуаций, которые сложно воссоздать в симуляторе или на полигоне. В частности это касается взаимодействия с пешеходами, велосипедистами и другими водителями на дорогах, чье поведение не всегда строго соответствует правилам дорожного движения.
Беспилотным можно сделать практически любой автомобиль с современной CAN-шиной. Controller Area Network (CAN) -- стандарт промышленной сети, ориентированный на объединение в сеть устройств и датчиков машины. К CAN-шине подключается система беспилотного управления рулем, тормозами и акселератором, а также сенсоры, в результате чего машина способна ездить самостоятельно. При этом наличие систем помощи водителю весьма желательно -- на них можно возложить часть функций, связанных непосредственно с движением автомобиля (например, на скользком покрытии).
Рис. 2. Шина CAN автомобиля.
Рис. 3. Физическое представление сигнала в CAN шине Процесс движения беспилотника -- это непрерывное выполнение нескольких подзадач в реальном времени.
Локализация -- определение местоположения беспилотника с сантиметровой точностью. Для этого используются данные с сенсоров и высокоточные карты. В них уже заложена масса полезной информации: например, данные о разметке, светофорах и знаках. Поэтому, к примеру, отсутствие разметки на зимней трассе не смущает ПО беспилотника.
Восприятие -- идентификация окружающих объектов. Беспилотник фиксирует их, определяет скорость и направление движения.
Предсказание -- беспилотник пытается спрогнозировать движение других участников дорожного движения. Вероятно, самый сложный этап на данный момент: действия живых водителей часто плохо поддаются логике.
Планирование -- исходя из трёх предыдущих задач, алгоритмы беспилотника «определяют» собственные действия и отдают команды системам управления. И всё это должно занимать миллисекунды.
У некоторых компаний есть отдельные особенности, укладывающиеся в базовую концепцию. Например, один из лидеров в разработке беспилотных автомобилей Waymo к обычному набору сенсоров добавляет ещё и микрофоны. Они призваны распознавать сирены полиции и служб экстренного реагирования. Правда, среди других производителей микрофоны не пользуются большой популярностью.
Помимо уже указанных компаний, развивающих тему беспилотных автомобилей стоит также выделить:
- Все новые электромобили Tesla в стандартной комплектации поставляются в 2020 г. с продвинутыми системами ADAS и с функцией автопилота Tesla Autopilot. Пока что это полубеспилотники и они требуют внимания водителя при включенном автопилоте. Но до конца 2020 г. Илон Маск пообещал выпустить Tesla с автопилотом 5 уровня, а это уже 100% беспилот.
Рис. 4. Схема расположения датчиков автопилота Tesla. - Яндекс - IT-компания планирует массово внедрять беспилоты в своем российском сервисе Яндекс.Такси и в подобных сервисах за границей. На данный момент выпуск беспилотных автомобилей планируется на 2023 год, уже были проведены тестовые поездки на территории Москвы и специальных полигонов.
- StarLine - научно-производственное объединение из Санкт-Петербурга и одна из первых компаний в России, которая начала разработку систем для беспилотных автомобилей. Еще с конца 90-х годов прошлого века StarLine занимается охранными системами для автомобилей, а с 2016 года компания стартовала свой научно-исследовательский беспилотный проект, который стал одним из самых известных в России.
Беспилот StarLine устроен следующим образом:
Рис. 5. Устройства автопилота StarLine. - Cognitive Technologies - один из лидеров в России по разработке систем искусственного интеллекта и беспилотных технологий. Компания создана в 1993 году. Сейчас является весомой компанией в области робототехники и признанным российским лидером в этой области.
Возвращаясь к главной теме статьи: а вообще возможно ли адаптировать некоторые представители отечественного автопрома под беспилотное вождение? Ответ: однозначно да, ведь как уже было сказано все упирается в конфигурацию с установленной CAN-шиной. К таким транспортным средствам, производимым в Российской Федерации относятся:
- LADA GRANTA / 2012
- LADA GRANTA VIS / 2014
- LADA GRANTA / 2019
- LADA KALINA / 2014
- LADA LARGUS / 2012
- LADA LARGUS CROSS / 2012
- LADA PRIORA / 2015
- LADA VESTA / 2015
- LADA VESTA SW CROSS / 2018
- LADA X-RAY / 2016
- GAZel 33106 Валдай / 2012
- GAZel NEXT / 2015
- GAZel NEXT / 2018
- GAZel NEXT UMZ / 2014
- GAZon NEXT / 2015
Лично я считаю, что системы автопилота в конкретно нашей стране актуальны в двух направлениях:
- Доставка грузов на дальние расстояния, причем подразумевается не только автотранспорт, но и автоматизированное управление поездами, этими пунктами занимается отдел Сколково BaseTracK, а также упомянутая выше Cognitive Technologies c их проектом COGNITIVE RAIL PILOT, созданный для помощи машинистам на базе ИИ. Связано это в первую очередь с достаточно большими дистанциями доставки грузов, что негативно сказывается на здоровье водителей грузовых транспортных средств и машинистов, что в конечном итоге приводит к чрезвычайным ситуациям. Кроме того существует так называемый эффект слепоты, вызванной длительным движением, из-за которого на относительно безлюдных дорогах пожет произойти ДТП.
- Использование в такси и маршрутных транспортных средствах в крупных городах России, так как помимо потери концентрации водителей из-за переработки именно в крупных городах в полной мере раскрывается человеческий фактор, незнание правил ПДД и прочие негативные переменные. Кроме того в подобных городах как правило не столь значительные проблемы с дорожным покрытием, а значит и производство и эксплуатация автомобилей выйдет дешевле и безопаснее.
