Мы уже привыкли к новостям о беспилотных автомобилях — их разрабатывают Google, Tesla, Volvo, даже Apple. Ни у кого не возникает вопросов, что за таким транспортом будущее — так, например, по данным Национального центра статистики и анализа США, человеческая ошибка виновата в 94% смертельных аварий в США, и беспилотные автомобили смогут существенно снизить эту цифру. Даже уже готовые на сегодняшний момент функции, такие как оповещение о выезде из полосы движения, которые доступны во множестве автомобилей, могут снизить смертельные аварии на 86%, по оценке Института страхования безопасности дорожного движения (IHSS).

И, разумеется, такие автомобили сделают поездки удобнее, так же, что немаловажно — быстрее: зачастую в пробках скорость передвижения ограничивает человеческий фактор — например, при появлении зеленого сигнала светофора первый ряд машин стартует быстрее, чем стоящие дальше, а вот беспилотные автомобили, «общаясь» между собой, могут начать движение одновременно. 

Но, увы, мы все еще достаточно далеки от полностью «самоедущих» автомобилей, несмотря на то, что маркетинг говорит нам обратное. Конечно, технологии помощи водителю, способные держать полосу движения, тормозить и следовать правилам дорожного движения (под человеческим надзором) массово выходят на рынок благодаря Tesla. Тем не менее, «важно отметить, что ни один из этих автомобилей не способен безопасно ездить полностью самостоятельно», — говорит Дэвид Зуби, главный научный сотрудник IIHS. «Серийный автономный автомобиль, который может отправиться куда угодно в любое время суток, увы — недоступен у вашего местного автодилера и не будет доступен в течение довольно долгого времени».

IIHS протестировали пять беспилотных автомобилей ведущих брендов на специальных треках с подъемами и резкими поворотами. Хотя ни один из них не разбился, почти все они пропустили часть дорожных знаков или хоть раз пересекли сплошную:



Все это впечатляет и радует, что машинное обучение продолжает эволюционировать. Уже сейчас Uber и Alphabet's Waymo отправляют пассажиров в беспилотных машинах (разумеется, с водителями ради безопасности) из города Питсбург, штат Пенсильвания, в Феникс, штат Аризона. Тем не менее, первые полностью самостоятельные автомобили могут появиться домах престарелых, кампусах и частных дачных поселках — иными словами, в легко контролируемых средах, где компьютеры могут легко следить за обстановкой и проводить машину по четко заданным маршрутам.

«Я призываю любую автомобильную компанию проехать через сложную городскую среду без водителя в любых погодных условиях», — говорит Райан Чин, соучредитель и генеральный директор Optimus Ride, у которого, как сообщается, есть дюжина кампусов и поселков, готовых к внедрению его беспилотной технологии. «Мы еще далеки от этого. Даже для лучших беспилотных систем это невозможно».

С какими проблемами сегодня сталкиваются полуавтономные автомобили? Капли дождя, ограничительные ленты и даже чайки — все это бросает вызов системам машинного обучения. 

Измененные дорожные знаки



Исследователи решили нанести на дорожные знаки фэйковые граффити, чтобы увидеть, могут ли незначительные изменения привести в замешательство компьютер автомобиля, причем обычному человеку не должно составлять труда понять, какой это знак. Поддельные граффити заставляли алгоритмы ошибочно идентифицировать знак остановки в качестве знака ограничения скорости в двух случаях из трех, а если хотя бы частично скрыть само слово STOP (как это назвали сами исследователи — «атака наклейкой абстрактного искусства»), то это приводит к ошибочной классификации знака в почти 100% случаев!

Падающие снежинки

Мешает ли дождь и снег при езде? В общем-то да, но не настолько, чтобы отказываться в дождь или зимой от автомобиля. Увы, для беспилотного транспорта осадки могут быть непреодолимой проблемой — так, снежинки и капли искажают сигналы датчиков. Они могут создать иллюзию, что препятствия существуют везде вокруг транспортного средства.

Алгоритмы работают лучше при использовании лазеров — с их помощью можно нарисовать 3D-карту окружающей среды с высоким разрешением, на которой различаются вода и твердые объекты, но все еще зима остается одной из самых больших проблем для беспилотных автомобилей. Снег и лед на дороге пока плохо различаются сенсорами, что может привести к авариям из-за неверного расчета тормозного пути. «Во многих [холодных] регионах потребуется намного больше времени, чем хотят большинство людей, прежде чем мы увидим автономные транспортные средства», — говорит Сэм Абуэлсамид из Navigant research. «У вас не будет автономных автомобилей, способных работать в Торонто в зимнее время, и к 2020 году».

Чайки

Птицы тоже могут запутать компьютеры. В Бостоне NuTonomy пришлось перепрограммировать свои машины, чтобы они могли разгонять упрямых чаек. «Для борьбы с местной породой невозмутимых чаек, которые могут останавливать автономные автомобили, просто стоя на улице и не обращая никакого внимания на тихие электромобилями NuTonomy, инженеры запрограммировали машины медленно ползти вперед, чтобы немного напугать птиц», — сообщает Bloomberg.

Пена

Исследователи из Университета Южной Каролины дезориентировали Tesla S, покрыв препятствия звукопоглощающей пеной, из-за чего ультразвуковые датчики автомобилей не могли их обнаружить. Аналогичным образом, используя компьютер Arduino стоимостью 40 долларов и ультразвуковой датчик (для генерации звуковых волн), можно обмануть Tesla, показав что место на парковке занято, или заклинить ультразвуковые датчики, чтобы заставит автомобиль не реагировать на препятствия на близком расстоянии.

Излишнее полагание на другие автомобили

Беспилотные автомобили зачастую ориентируются с помощью других машин. Это вполне нормально при высоких скоростях на шоссе, но может привести к неожиданному повороту, поскольку автономные автомобили могут начать следовать за другим автомобилем на съездах. «Когда беспилотник едет слишком медленно, чтобы отслеживать линии полосы движения, активные системы удержания полосы используют транспортное средство впереди в качестве маркера», — заявляет IIHS. «Если ведущее транспортное средство свернет, то за ней последует и ведомая машина».

Холмы

Водители-испытатели IIHS на треках в холмах Центральной Вирджинии обнаружили, что даже передовые системы помощи водителю могут пропустить разметку полосы движения, поскольку транспортные средства теряют ее из-за разницы высот. Из-за этого автомобили начинают сворачивать то влево, то вправо, чтобы найти центр полосы движения, зачастую заставляя водителя взять на себя управление транспортным средством.

Мосты

Мосты — это черный ящик для автономных автомобилей, по словам Electronic Component News. Это происходит из-за того, что на мостах большая часть датчиков банально перестают работать: «представьте, что вы начали идти из угла большой комнаты к двери на другой ее стороне, и в какой-то момент гаснет свет. Пока вы ничего не видите, у вас есть очень общее представление о том, куда двигаться дальше, и вас может сбить с пути все что угодно». 

Кенгуру



Когда исследователи из Volvo приехали тестировать свои автомобили в Австралию, они столкнулись с весьма забавной проблемой. Так, сенсоры их машин могут распознавать «родных» для Volvo лосей и оленей, но вот с кенгуру была проблема: прыгающие животные путают датчики, так как те считают, что пока кенгуру находится в прыжке — он далеко, а когда приземляется — то уже близко. Более того, эти милые создания в прыжке и стоя выглядят по-разному, что опять же мешает научить компьютер их идентифицировать.

Тени деревьев

Tesla Model 3 сделала «ненужные или чрезмерно осторожные» тормозные маневры 12 раз за 250 километров. Семь из них были там, где деревья отбрасывали тень на дорогу, в то время как остальные возникали из-за встречных автомобилей на другой полосе или машин, пересекающих дорогу далеко впереди. «Торможения, которые мы наблюдали, не создавали опасных ситуаций, потому что замедления были мягкими и достаточно короткими, чтобы автомобиль не тормозился слишком сильно», — заявляет IIHS. «Тем не менее, ненужное торможение может создать риск аварии при интенсивном движении, особенно если оно будет более сильным ... Кроме того, водители, замечая, что их автомобиль тормозит хаотично, могут не использовать адаптивный круиз-контроль и упустить выгоду от систем безопасности».

Как видите, проблем хватает, и все их нужно решать — и если раньше бытовало мнение, что достаточно «натренировать» беспилотную систему при помощи видео, на которых человек водит машину, после чего с этой задачей справится и компьютер, то теперь становится понятно, что «обучить» последнего не так-то и просто, и сбои происходят в самых неожиданных ситуациях. Но, тем не менее, прогресс в этой области достаточно серьезен, так что уже в не самом далеком будущем можно ожидать появления полностью автономных транспортных средств.