Автономные испытания автомобилей: умны они или безрассудны?

Проект называется HumanDrive, поскольку одной из его целей является разработка системы управления транспортным средством, которая имитирует естественный стиль вождения человека с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. Чтобы помочь инженерам, была создана подробная визуализация окружающей среды, в которой были разработаны автономные испытательные машины. «Визуализация создается мощным игровым движком и основана на детальном сканировании среды», - говорит Эдвард Мейо, руководитель программы в Catapult, организации, управляющей HumanDrive. «Мы используем инструменты, которые извлекают данные из реального мира; например, точное положение осевых линий, краев дороги и выбоин, а также точные углы дорожных знаков ».

Поскольку автономный автомобиль с водителем безопасности находится в реальной тестовой среде, он генерирует множество данных о производительности. Это используется для воссоздания его траектории и поведения в цифровой визуализации.

Затем автомобиль, управляемый человеком, повторяет путешествие. Полученные данные позволяют инженерам-разработчикам визуализировать и сравнивать характеристики двух автомобилей.

«Мы обнаружили, что одной из ключевых проблем с автономным автомобилем является столкновение с велосипедистами и их безопасный обгон», - говорит Мейо.

Он называет это проблемой, но для одной пешеходной дорожки, которая в марте 2018 года толкала свой велосипед через дорогу, столкновение с автономным испытательным автомобилем , не связанным с HumanDrive, оказалось фатальным. Элейн Херцберг ехала на велосипеде, загруженном сумками с покупками, по шоссе с четырьмя полосами движения в Темпе, штат Аризона, когда ее сбила испытательная машина Uber .

Расследование показало, что машина неправильно опознала Герцберга и ее велосипед, что привело к ложным предположениям. Видеозапись изнутри показала, что водитель безопасности видел Герцберга только тогда, когда было слишком поздно.

Симуляция лучше

Херцберг был первым пешеходом, которого убил автономный автомобиль, но Майкл ДеКорт, бывший системный инженер из США с большим опытом моделирования защиты и полета и член целевой группы Общества инженеров-автомобилестроителей, отвечающей за автономные транспортные средства, считает, что она не будет последней.

«Процессы, которые большинство автопроизводителей используют для создания автономных транспортных средств, никогда не спасут большую часть жизней, которые они хотят, и вместо этого бесполезно унесут тысячи жизней, пытаясь нанести непоправимый ущерб», - говорит он.

DeKort ссылается на практику использования дорог общего пользования для разработки автономных автомобилей, метод, с помощью которого транспортное средство передает управление бортовому водителю, которому присуща безопасность, - так называемая передача - и тип технологии, основанной на играх, которую он утверждает они используют для развития.

По словам ДеКорта, использование дорог общего пользования для испытаний никогда не подвергнет автономные системы управления автомобилем достаточному количеству сценариев, чтобы сделать автомобиль безопасным - состояние, которого, по его словам, оно может достичь только в случае множественных аварий. Кроме того, по его словам, испытания показали, что передача транспортного средства небезопасна, поскольку у человека-водителя недостаточно времени для получения необходимой ситуационной осведомленности. «Движение по дорогам общего пользования с водителем безопасности и спотыкание на дорогах - это не тот путь», - говорит ДеКорт. «У нас еще не было смерти ребенка или семьи, но люди уже были убиты в или на автономных машинах».

Он говорит со мной по телефону из своего офиса в Dactle, компании, которую он недавно основал в США. Согласно его веб-сайту, его цель состоит в том, чтобы обеспечить безопасную, этичную и эффективную разработку и проверку автономных транспортных средств с использованием аэрокосмических и военных технологий моделирования .

Такие технологии, как утверждается, позволят избежать финансовых, социальных и временных воздействий общественной безопасности вождения.

Учитывая его бизнес, было бы легко отклонить критику DeKort's конкурирующих подходов, за исключением того, что в 2008 году он был награжден государственными наградами за его усилия по выявлению, как он утверждает, серьезных недостатков в оборудовании, которое устанавливал его тогдашний работодатель, Lockheed Martin. на судах береговой охраны США.

Он стреляет из бедра, в одном месте описывая Университет Крэнфилда и других, которые тестируют автономные автомобили на дорогах общего пользования, как «безрассудных».

«Они ждут крушения», - говорит он. «Промышленность должна прекратить то, что она делает, и использовать больше моделирования».

Но не, говорит он, игровое моделирование, которое имеет серьезные проблемы с точностью в реальном времени и точностью модели, связанные с такими переменными, как особенности автомобиля, состояние шин и дорожного покрытия, возможности датчиков и окружающая среда.

«Использование этого типа симуляции приведет к ложной уверенности и реальным трагедиям, а на десятилетия затянет внедрение безопасной четвертой и пятой автономии», - говорит ДеКорт. «Только аэрокосмическое моделирование имеет возможность испытаний и верификации для обеспечения полной автономии».

Затем DeKort поворачивает огонь на ограничения автономных датчиков. Он говорит: «Сенсоры сталкиваются с многочисленными проблемами, включая идентификацию сложных объектов, таких как, например, велосипед Герцберга, нагруженный сумками для покупок, или интерпретацию различных тканевых переплетений и узоров.

«Представьте, что британский турист, посещающий Аризону, носит одежду с неузнаваемой тканью. Датчик будет в замешательстве. Он должен подвергаться воздействию тысяч различных текстур и тканей в разное время суток и в разных погодных условиях, чтобы быть достаточно хорошо «образованным».

«Не тратьте время на вождение теней для разработки датчиков. Вместо этого потратьте его на правильное моделирование, основанное на данных из реального мира, которые были идентифицированы, классифицированы и деградированы, и результаты которых поддаются проверке ».

Это не будет дешево. ДеКорт говорит, что сотням людей потребуется провести необходимое количество симуляций с использованием симуляторов, подобных его, стоимостью до 2 миллионов фунтов стерлингов каждый.

«Нет выбора», - говорит он. «Без этого полная автономия станет мечтой».

Автономность может быть безопасной

В ответ д-р Стефано Лонго, старший преподаватель Cranfield и член Многопользовательской среды для автономных инноваций транспортных средств (MUEAVI), где проводится большая часть исследовательской работы HumanDrive, говорит: «Я не уверен, что Майкл [делает что угодно] отличается от того, как я работаю ».

Лонго, который также работает в Embotech, ведущем разработчику программного обеспечения для принятия решений для автономных технологий, говорит: «В Cranfield мы узнаем, что реальные сценарии бесконечны, и чтобы проверить их, мы проводим больше симуляции. Мы должны быть в состоянии предсказать 99,9% опасностей, иначе люди не будут доверять технологии, и я считаю, что на данный момент мы достигли 80%. Последние 10% будут самыми сложными.

«Вначале было много ажиотажа в индустрии, но теперь стало ясно, каковы проблемы. Например, люди думали, что передача транспортного средства была отсортирована, но это не так. Это не хорошее решение, и было доказано, что оно небезопасно. Уведомление за несколько секунд недостаточно; в идеале вам нужно несколько миль.

«Но автономный автомобиль может быть безопасным. На данный момент одним из решений является ограничение сферы его применения средами, в которых пешеходы и транспортные средства находятся отдельно друг от друга. До полной пятой автономии осталось 50 лет ».