Автономные транспортные средства станут «достаточно хорошими»

Мы приближаемся к переломному моменту, когда автономные транспортные средства станут «достаточно хорошими» с точки зрения безопасности по сравнению с человеческим водителем и будут готовы к широкому внедрению на наших автомагистралях, говорит представитель компании Imagry, занимающейся разработкой автономных технологий на базе камер и искусственного интеллекта.

Более того, Эран Офир, генеральный директор Imagry, считает, что использование массивов датчиков транспортных средств, основанных исключительно на камерах и использующих только зрение, в настоящее время является более безопасным, чем доверие к любому человеку, управляющему транспортным средством.

Он также настаивает на том, что европейские страны рискуют оказаться в конце гонки за использованием преимуществ этой технологии, уступая Китаю, США и, как показывает новое законодательство, Великобритании.

Офир признает, что автономные транспортные средства все еще испытывают трудности в обучении, о чем свидетельствуют недавние сложные испытания роботакси Tesla в Остине, штат Техас, но что они остаются более безопасными с точки зрения общего количества аварий.

Его компания с 2019 года реализует пилотные проекты с автономными транспортными средствами и теперь может похвастаться тем, что ее продукты курсируют по общественным дорогам в США, Европе, Японии и Израиле.

«Мы используем только зрение, все основано на камерах, без лидаров, радаров и тому подобного. Я знаю, что для властей Германии это странно, но в настоящее время это работает довольно хорошо».

Он добавляет, что использование единой системы камерных датчиков также позволяет сэкономить вычислительную мощность, которая потребовалась бы для обработки большего количества «ненужных» данных от более сложных массивов датчиков. «Единая система камерных датчиков экономит вычислительные ресурсы, не требует высокоуровневой связи и не ограничивает вас геозонами», — объясняет он типичный сценарий при тестировании автономных транспортных средств с лидарными или радарными датчиками.

Офир признает, что в реальных коммерческих приложениях технология его компании сейчас используется в медленно движущихся автобусах на заранее определенных маршрутах.

Тем не менее, он говорит, что программное обеспечение системы не зависит от аппаратного обеспечения и используется в нескольких продуктах автопроизводителей, работающих вместе с дополнительными датчиками идентификации объектов, установленными в транспортных средствах.

Эти датчики идентификации объектов будут использоваться в ночное время или в неблагоприятных погодных условиях, но Офир настаивает, что основная часть восприятия автомобилем своего окружения будет осуществляться с помощью данных с камер.

«Наше восприятие работает таким образом, что мы получаем множество небольших нейронных сетей, десятки из них, используя так называемую архитектуру распределенной нейронной сети», — говорит он, добавляя, что данные берутся из видеопотока восьми камер, причем каждая нейронная сеть обучена оптимальному обнаружению и классификации различных типов объектов.

«Одна сеть следит за светофорами, другая — за знаками, третья — за пешеходами, четвертая — за полосами движения, пятая — за припаркованными и за движущимися автомобилями и т. д.», — объясняет Офир.

Он добавляет: «Эта карта похожа на наше восприятие, наши глаза, имитируя работу нашего мозга».

Здесь стоит отметить, что аналогичная система, использующая только камеры, которая применяется Tesla, недавно стала предметом судебного решения во Флориде, обязывающего автопроизводителя выплатить до 243 миллионов долларов в качестве компенсации жертвам смертельной аварии Model S, оснащенной системой Autopilot, в 2019 году.

Тем не менее, Офир говорит, что за последние два года технология быстро продвинулась вперед благодаря вычислительной мощности, доступной сейчас на рынке. Она способна достигать скорости реакции, значительно превосходящей даже лучших водителей-людей.

«Мы достигаем задержки с автомобилем менее 100 миллисекунд», — говорит он, по сравнению с лучшим временем реакции человека на события на дороге, которое составляет 330 миллисекунд.

«Таким образом, наша система реагирует почти в три раза быстрее, чем человек, на все, что происходит на дороге», — утверждает он, добавляя: «Это включает в себя векторы, если движущиеся объекты позади автомобиля находятся в поле зрения 360 градусов, поэтому система безопасна».

Конечно, скорость реакции — это только один из аспектов, которые человек привносит в инцидент, и остаются вопросы, например, будет ли робот с более быстрой реакцией действительно принимать правильные решения.

Офир ссылается на данные, опубликованные Tesla на конец 2024 года, согласно которым клиенты, оплатившие так называемый пакет помощи водителю «Full Self-Driving», проехали 2,4 миллиарда км в автономном режиме.

«Зарегистрированные аварии по-прежнему были на два порядка ниже, чем у других компаний в отрасли», — утверждает он, хотя в настоящее время против Tesla подано около 50 исков в связи с системой FSD.

В компании Imagry полностью поддерживают планы Великобритании по ускорению испытаний автономных транспортных средств, позволяющие предоставлять услуги без водителей безопасности и заказывать поездки через приложения.

Офир говорит, что это может поставить страну в один ряд с США и Китаем, которые опережают Европейский союз в разработке автономных технологий, отличаясь более осторожным подходом.

«Германия, первоначальный пионер этой технологии, сейчас рискует отстать в области автономных технологий по сравнению с США, Китаем и теперь даже Великобританией», — предупреждает он.

В конце интервью Офир показывает автономный тестовый автомобиль компании, который движется по оживленной городской улице и сложному перекрестку.

«Здесь автомобиль ведет себя точно так же, как я», — говорит он и спрашивает: «Можно ли сказать, что этого достаточно, чтобы доказать, что он безопасен и достаточно хорош?»