Беспилотный тигель

По мере приближения 2023 года автономные транспортные средства переживают кризис энтузиазма. Ford и Volkswagen закрыли Argo , которая ранее считалась реальным претендентом, и стоимость большинства публичных AV-компаний упала более чем на 90% по сравнению с их IPO. Технические СМИ предсказывают, что роботакси и автономные грузовые перевозки появятся более чем через десять лет . Даже ведущие разработчики антивирусов уволили значительную часть своего персонала.

И тем не менее, обычные люди могут прямо сейчас прокатиться на полностью беспилотном роботакси через одну из круглосуточных служб, работающих в трех крупных городах США. И автономные грузовики уже пересекают межштатные автомагистрали США (хотя по-прежнему в основном с безопасными водителями). Существует огромный спрос — учитывая рекордно высокие цены на транспорт, нехватку водителей, забастовки на железнодорожном транспорте и непрекращающиеся опасения, связанные с распространением COVID-19 в воздушном пространстве, беспилотные перевозки нужны как никогда и могут принести сотни миллиардов долларов созданной стоимости. Как мы можем разобраться в этих явно разрозненных реальностях, в которых AV функционируют и необходимы, но, по-видимому, постоянно неспособны к коммерческой жизнеспособности?

Безопасность является причиной, но это не двоичный код. Хотя это правда, что автономные технологии были ответственны за ряд громких столкновений , они уже безопаснее, чем водители-люди, для определенных моделей поведения и ситуаций. Имеются убедительные доказательства того, что автоматическое экстренное торможение снижает вероятность столкновения с задним ходом, а более 250 видеороликов о том, как автопилот Tesla спасает жизни, избегая столкновений на высокой скорости из мертвой зоны, являются свидетельством технологии, которая почти наверняка положительно влияет на безопасность. Более того, городские пилоты AV в Сан-Франциско, Фениксе и Остине уже имеют более низкую частоту аварий, чем водители-люди. , хотя они могут достигать этих результатов за счет столь консервативного вождения (например, когда беспилотники постоянно останавливают другой трафик ) и в таких ограниченных областях, которые серьезно ограничивают их собственную полезность. Если мы сравним беспилотники с хорошими коммерческими водителями, потребуется совершенно непрактичное количество времени — десятилетия и миллиарды миль — чтобы определить, являются ли они значительно более безопасными при том же уровне производительности. Но что, если бы мы могли сделать AV настолько безопасными, что доказательства были бы неопровержимыми?

Мы считаем, что беспилотники могут устранить практически все дорожно-транспортные происшествия. Для нас это означает, что беспилотники должны обрабатывать 99,999999% вождения — шесть «сигм» вождения, если использовать статистический жаргон. Благодаря своей способности вычислять решение за миллисекунды и своим передовым датчикам, AV обладают потенциалом, позволяющим избежать даже самых сложных аварий. Не хватает только правильного ИИ. Конечно, все еще большая проблема, но решаемая, если вы сосредоточены на борьбе с самыми эфемерными, но самыми рискованными пограничными случаями .

Грубо говоря, крайние случаи — это самые опасные и сложные ситуации для автономного транспортного средства. Хотя существует множество пограничных случаев, с которыми нужно бороться, хорошим начальным примером пограничного случая с очень высоким риском, который все еще чрезвычайно сложен как для AV, так и для людей, является поперечное столкновение. Видео ниже является хорошим примером…

В этом ужасном столкновении, зафиксированном в апреле 2022 года в Миннесоте, мчащийся автомобиль на повороте въезда теряет управление и скользит вверх по склону, чтобы столкнуться с фургоном. Водитель грузовика справился с ситуацией так же хорошо, как и любой водитель-человек после такого небольшого предупреждения, ухитрившись не врезаться в соседний автомобиль слева от него. Хотя он не смог удержать контроль над грузовиком, и начался ужасный пожар, стоит отметить, что все в этой ситуации выжили. Тем не менее, это явно была катастрофа. Все, кто вырос с обычными автомобилями, пришли к пониманию того, что случайные бедствия — это жизненный факт. Но что, если бы беспилотники могли полностью предотвратить несчастные случаи?

Люди не могут реагировать на зрительный стимул быстрее одной пятой секунды (200 мс) . При ограниченной видимости и потенциальном снижении внимания время реакции человека на потенциально фатальное столкновение будет как минимум вдвое больше . Компьютеры, напротив, могут реагировать на стимулы на несколько порядков быстрее — за миллисекунды — и могут удерживать полное внимание во всем визуальном пространстве одновременно. Недорогие CMOS-камеры теперь способны реагировать в миллисекундном масштабе , а некоторые специализированные камеры могут работать еще быстрее . Скорость отклика других методов обнаружения (микроволновой радар и лидар) ограничена только скоростью света, не говоря уже о других преимуществах, таких как способность видеть в полной темноте.

Хотя датчики могут допускать сверхчеловеческие реакции, AV не всегда могут воспринимать то, что они могут ощущать. Чтобы действительно предвидеть высокоскоростные лобовые и поперечные столкновения, AV, вероятно, потребуется более надежное обнаружение движения. Беспилотный летательный аппарат, ожидающий избежать высокоскоростного поперечного столкновения, должен быть в состоянии ощущать быстрое коррелированное движение, даже и особенно если он не может распознать, какой объект представляет собой опасность . Почти все движущиеся животные, от людей до рыб и насекомых, имеют быстрые нейронные цепи, чтобы обнаруживать другие движущиеся объекты вокруг них и выбирать безопасный путь. У людей эти быстрые пути начинаются еще в процессе специализации глаза.. Если вы когда-нибудь ловили себя на том, что уклоняетесь от объекта еще до того, как узнали, что это такое, вы испытываете этот быстрый путь избегания объекта, работающий отдельно от вашего сознательного разума. Эти пути движения лежат в основе любой быстрой навигации человека в сложных средах, но их скорость ограничена их нейронным программным обеспечением. Только представьте, насколько эффективными они будут в AV, с преимуществами высокоскоростных датчиков и вычислений в миллисекундном масштабе.

Но даже с традиционными путями восприятия AV, основанными на кадре за кадром / местоположением, мы все еще можем иметь более безопасные AV, чем сейчас , просто сосредоточив разработку в первую очередь на предотвращении столкновений. Среди десятков популярных тестов производительности AV ни один не оценивает предотвращение столкновений — это необходимо изменить, и правительства, ориентированные на будущее, начали финансировать исследования тестов крайних случаев (например, CCAV Великобритании, с проектом D-RISK ). . Решая в первую очередь крайние случаи, разработчики AV все равно могли получить центральные случаи бесплатно.. Т.е. набора навыков, необходимых для того, чтобы избежать всех возможных столкновений, также достаточно для нормального вождения, но не наоборот. Некоторые из собственных клиентов dRISK, разработчики автономных транспортных средств следующего поколения, добиваются таких улучшений производительности прямо сейчас.

Между тем, прежде чем будет развернуто следующее поколение беспилотных технологий, они также должны пройти всестороннюю оценку безопасности третьей стороны (например, GenAV от Stantec ), чтобы в пять раз проверить, что они действительно превзойдут людей на 1 или 2 порядка в скорости. домен, в котором они развернуты.

Мы считаем, что если бы цели автономии изменились с постепенных улучшений обычного вождения на демонстрацию полностью надежного предотвращения столкновений, мы бы увидели, что автономные технологии окупаются раньше и распространяются быстрее. Вместо того, чтобы ждать, пока третьи стороны продемонстрируют риски уже развернутых систем, а затем НАБДД объявит об отзыве, разработчики антивирусных решений, OEM-производители и компании уровня 1 должны продемонстрировать всестороннюю безопасность до выпуска новых технологий.Потребитель, а также транспортная администрация должны ожидать, что разработчики AV продемонстрируют исключительную производительность, избегая сотен тысяч фатальных столкновений в рамках высокореалистичных сенсорных симуляций с полным представлением всех возможных агентов, за которыми следуют сотни тестов на треке. С этим изменением в философии разработки, dRISK считает, что безаварийный AV не за горами.