Тест-драйв российского конкурента Tesla

Главный двигатель технического прогресса, как давно известно — это лень. Многие полезные механизмы, без которых давно немыслим современный ритм жизни, были изобретены исключительно из желания сделать что-то быстрее и дешевле, а выгоду и освободившееся от этого время пустить на более приятные для себя вещи.
Первым, как утверждает историческая наука, стал на автомобильном поприще иезуит Фердинанд Вербист, построивший в середине XVII века самобеглую коляску с паровым двигателем для китайского императора. Практического применения эта игрушка не получила, так как с трудом могла передвигать даже саму себя, но начало было положено! Реально пригодный для эксплуатации экипаж с двигателем внутреннего сгорания создал немец Карл Бенц в 1885 году (именно его имя увековечено в названии марки с трёхлучевой звездой на капоте).

И, как ни странно, за прошедшие полтора века больше ничего принципиально не изменилось! Человечество открыло распад атомного ядра, начало осваивать космическое пространство, изобрело интернет, но для управления автомобилем в дороге всё равно требовался водитель. На порядки выросли мощности, скорости, запас хода, количество перевозимых за раз грузов, комфорт в конце концов, но как сел немецкий инженер за штурвал своего первого автомобиля, так до недавнего времени эта вакансия всё равно оставалась открытой.

Если более тщательно углубиться в проблему, станет ясно, что главным незаменимым элементом в связке водитель — машина был человеческий мозг, который оценивает с помощью датчиков (глаза, уши) окружающую обстановку, анализирует её и выдаёт команды исполнительным механизмам (руки, ноги), через которые происходит воздействие уже непосредственно на органы управления автомобилем (нажимаем педали, крутим руль). Успехи на этом поприще были недалеки, разве что изобретение автоматических коробок перемены передач можно с некоторой натяжкой считать автоматизацией процесса.

Но бурное развитие информационных технологий наконец-то даёт возможность победить и этот недостаток. Многие, возможно, не подозревают о том, что современные автомобили уже давно готовы к замене природного интеллекта на искусственный за рулём. Даже в бюджетном классе электроусилителем руля управляет система ESP, самостоятельно дотормаживать умеет ‘Break Assist’, а о количестве камер и сенсорных датчиков в своих аппаратах многие современные автолюбители и вовсе не в курсе.
Дело осталось за малым — создать достаточно развитый искусственный разум, и можно перебираться на заднее сиденье заниматься более приятными вещами. Технологии уже давно позволяют незаметно упрятать центральный процессор необходимой мощности в глубине легкового авто, а не возить его на прицепе, интерес у потенциальных потребителей  высок (а значит и платёжеспособный спрос немалый), но машин с полноценными автопилотами до сих пор никто не выпускает… почему?

Когда программисты только-только начали заниматься разработками алгоритмов, то попытались пойти по наиболее простому пути — классифицировать все возможные типовые варианты дорожной обстановки и на этой основе создать базовую матрицу решений. На полигонах всё начало получаться довольно удачно, и вот Tesla анонсировала автопилот, которым можно пользоваться и на дорогах общего пользования.
Но вскоре случилось несколько тяжёлых аварий, включая и с летальным исходом, не говоря уже о многочисленных жалобах владельцев и по более простым ситуациям, хотя с точки зрения человека обстановка была несложна. Например, автопилот не увидел на шоссе перед собой прицеп с очень высоким дорожным просветом, решил что перед ним пустое пространство и начал разгон — в результате попутное столкновение…

Какие принципиальные ошибки привели к такому печальному результату? Их в целом всего две. Первая заключается в том, что водители, видимо начитавшись фантастических романов, действительно поверили в то, что автопилот может полностью взять на себя управление авто, хотя в инструкциях специально оговаривалось — за дорогой всё равно необходимо следить и быть готовым в любой момент перехватить управление!  
Вторая и основная причина кроется в ошибочности самого подхода к проектированию управляющих алгоритмов на основе готовых шаблонов — даже короткая практика показала, что всего предусмотреть невозможно, а наращивание базы готовых решений принципиально тупиковый вариант, со временем от автопилотов потребуют адекватной работы на спецтехнике в пещерах, джунглях, среди снежных торосов и т.п.

Единственный выход — создание самообучающегося алгоритма, который, подобно человеческому сознанию, постоянно анализирует ситуацию и принимает решения, а базовые шаблоны для него — как для человека инстинкты, не более. Это немного смахивает на фантастику, но подобные разработки проводились ещё в 60-е годы  в Академии наук СССР. Этот задел, а так же разочарование производителей в существующих решениях позволил команде из российской Cognitive Technologies предложить своё решение, во многом являющееся пока уникальным.

Оно основано на компьютерной модели фовеального зрения — виртуального тоннеля, что позволяет тратить меньше вычислительных мощностей на анализ дорожной ситуации и объектов, при этом вычленяя только ключевые из них — дорожное полотно, расположение обочины, дорожных знаков, съездов, пешеходов, движущиеся объекты (всего 5 — 7% против тотального пересчёта).

"Виртуальный тоннель"
Фотография: Cognitive Technologies
Фовеальным зрением называется особенность человеческого восприятия, при котором чёткое видение объектов возможно только в рамках довольно узкого угла зрения. Зона фовеального зрения охватывает пространство, расположенное в центре и немного по сторонам от зрительной оси глаза. Расходящийся угол такого зрения составляет в среднем всего один — два процента. Объекты находящиеся за пределами фовеального восприятия видятся нечеткими и размытыми. Они располагаются в зонах периферического зрения.

Зоны человеческого зрения.
Иллюстрация: Cognitive Technologies
И далее вступают в действие методы антропоморфного анализа и принятия решений, результатом работы которых будут уже готовые команды для исполнительных устройств, а самому "мыслительному ядру" в перспективе будет уже неважно, чем управлять — автомобилем, складским погрузчиком или подводной лодкой…
Антропоморфи́зм (фр. anthropomorphisme от греч. ανθρωπος — человек, μορφή — вид, образ, форма[1][2]) — перенесение человеческого образа и его свойств на неодушевлённые предметы, на явления и силы природы, на абстрактные понятия и др.
На данный момент перед разработчиками стоят две основные цели — совершенствование алгоритмов для поддержки всех функций по системе классификации ADAS и подготовка готового "коробочного" решения с полным комплектом аппаратуры.
 (Advanced Driver Assistance Systems — Современные системы содействия водителю).
Всего существует шесть уровней этой системы — от нулевого (т.е. ручное управление водителем) до пятого — полностью беспилотного. Разработчики заявляют, что представленная система будет к началу промышленной эксплуатации в 2017 году отвечать первому уровню, т.е. уметь проводить анализ дорожной разметки, знаков, видеть пешеходные переходы и отдельно бегущих пешеходов, припаркованный и движущийся транспорт, соблюдение интервалов, нарушения ПДД, оперативно предсказывать опасные ситуации и подавать сигналы водителю и уж точно распознавать все ситуации, плачевно закончившиеся у Tesla.

Второй уровень — это уже начало автоматизации управления, на основе данных первого уровня система сможет уже сама двигаться в заданной полосе, выдерживать безопасные интервалы и дистанции, отрабатывать требования дорожных знаков, реагировать на опасные ситуации с задержкой менее, чем в 0,3 с, распознавая на дороге даже собак и мелких животных. Большой плюс отечественной системы и в том, что в ней изначально учитываются требования к эксплуатации в плохих климатических условиях — морозы, реагенты и грязь, ослепляющие датчики.
Первые "боевые" системы ожидаются летом 2017 года на базе автомобилей КАМАЗ. А полностью автоматизированную систему беспилотного управления разработчики обещают представить к 2020 году, но уже сейчас ясно вырисовываются контуры нового продукта — вся математика будет только отечественного "разлива" и отдельно защищена патентами, с технической составляющей чуть хуже, но и тут почти 60% комплектующих будет нашего производства — в первую очередь датчики, радары и камеры, импортными же будут в основном типовые элементы — экраны, микропроцессоры и т.п.
Уровень математики в разработке опережает зарубежные аналоги на 2 — 3 года, и поэтому гранды мирового автопрома в лице BMW и Mercedes уже обозначили явный интерес, да и Tesla не прочь сменить поставщика, но большой подводный камень кроется в низком уровне проработки законодательства по требованиям на беспилотные автомобили и системы к ним как у нас, так и за рубежом. Весьма вероятна ситуация, что западные разработчики успеют пролоббировать свои ограничения, в результате чего мы не сможем сертифицировать свои системы и останется только продавать лицензии на ПО.
В интервью руководитель компании-разработчика Cognitive Technologies Ольга Ускова рассказала Лайфу о ходе создания беспилотных КАМАЗов, выходе компании на международный рынок и осоебнностях и преимуществах российской разработки перед Tesla и другими конкурентами.