Вбивця таксистів. Безпілотник «Яндекса» на дорогах Москви — страхи і особистий досвід

02.10.19166

Сліпуче сонце, крижаний вітер, пил від будівництва нової гілки метро. З парковки виїжджає біло-червона машина, обвішана химерної електронікою. За кермом — нікого. Таксі покірно чекає пасажирів. Звучить футуристично, в дусі Cyberpunk 2077? Але це — реальність. Ми прокотилися по Москві на безпілотник «Яндекса», і ось що він вміє.

На місце водія сідає спеціально навчений інструктор (кермо і педалі він не чіпає), ми — хто куди. Автопилоту задають маршрут і дозволяють почати рух. Включається поворотник, машина акуратно виповзає з прилеглої території — через заправку, сліпий поворот і хитрий в’їзд на Аминьевское шосе. На інтерактивних дисплеях відображається більше інформації, ніж можна побачити в вікна: тут і всі розпізнані об’єкти (на 360 градусів!), і високоточна карта з передбачуваними траєкторіями руху, і логіка поведінки ІІ.

Бортова система малює загальний маршрут і доступні варіанти руху.

Вибирати дії не можна, система лише візуалізує опції: перебудуватися зі смуги «тільки направо», об’їхати тихохода на старій «Оці» або пропустити торопыгу ліворуч. На ній же відображаються передбачувана швидкість руху, перешкоди, що обмежують маневри роботакси, розпізнані знаки, пішохідні переходи, небезпечні ділянки… Зрозуміти наміри цифрового водія легко без інструктажу — досить поспостерігати за поведінкою безпілотника пару хвилин.

Система розумніші, ніж здається на перший погляд. Вона, приміром, знає, що зупинився на правій смузі громадський транспорт — не просто перешкода, але ще відмінний генератор неочікуваних пішоходів, що йдуть на посадку. Живі водії теж здатні передбачити подібні ситуації, однак не кожен раз підстраховуються. Аналогічним чином ШІ розпізнає дрібну живність на дорозі. Білок, кроликів, собак і кішок автомобіль постарається пропустити безпечно для себе і пасажирів.

У перші хвилини поїздки страшнувато — а раптом цифровий мозок почне бешкетувати?

Але потім легка тривожність змінюється кам’яним спокоєм: машина їде по Москві ідеально. Людина здатна забезпечити трохи більший комфорт в частині плавності ходу, але з імовірністю в 99% поступається системі в швидкості реакції на нестандартні ситуації. Та й, зізнатися, не настільки дисциплінований.

На дорозі роботакси тримається впевнено. Але як це чудо техніки функціонує? Екскурсію по внутрішньому устрою авто нам провів Артем Фокін — директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса».

Залізо і мізки

Нейромережі «Яндекса» абсолютно немає різниці, в якій машині функціонувати. Головне, щоб усередині була технологія Drive-by-Wire — цифрового керування акселератором, гальмами і кермом по CAN-шині. Власне, це одна з причин, чому все обкатують на Toyota Prius. По-перше, ці моделі використовують не тільки російський IT-гігант, — а раз є успішний світовий досвід, значить, його неважко перейняти. По-друге, у таких іномарок потужна електрична мережа і великий багажник.

Перші версії автопілота споживали непристойне кількість енергії і займали весь багажник універсалу. Актуальною системі досить серверного юніта, що ховається в ніші для запасного колеса. У тонкому металевому корпусі — блоки живлення, пара серверних Xeon, три відеокарти NVIDIA і багато гігабайт оперативної пам’яті. Але навіть така конфігурація багато в чому надлишкова і не використовується на 100% системою автономного пересування. Запас продуктивності закладено для розробників — дозволяє підключити додаткові аналітичні модулі, на льоту копіювати дані з датчиків автомобіля, стежити за виконанням коду автопілота. А також мати можливість розширювати його, не впираючись в апаратні ресурси, не витрачати час на апгрейди.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

Сьогодні проходять обкатку кілька «Приусов» різних версій — відрізняються як самі машини, так і обладнання на борту, його розташування відносно корпусу. Фахівці намагаються підібрати оптимальний варіант: хочуть, щоб система мала максимальний огляд і при цьому не страждала від несприятливих факторів на кшталт негоди і перешкод від іншого транспорту. Зібрати авто з готових модулів сьогодні можна за кілька днів.

Ціна питання — близько 6 мільйонів рублів.

У вартість включені старі Toyota Prius, доставка, розмитнення, гора дорогого серверного устаткування і необхідна електроніка: радари, лазерні далекоміри, ширококутні камери з функцією нічної роботи і так далі. Рік тому один безпілотник коштував майже 20 млн. Так що не лякайтеся цін, залізо стрімко дешевшає.

Зараз «Яндекс» будує друге покоління роботранспорта. За основу взяли нову Hyundai Sonata. Інженерам не довелося навіть зламувати бортове ПО — представництво корейської марки саме запропонувало документацію та допомога по впровадженню автономного управління. У підсумку все запрацювало по CAN-шині: програму навчили водити незнайоме авто, пояснили, як плавно розганятися і акуратно гальмувати.

Небезпеки і людський фактор

Головна риса автопілота — 100-відсоткова дисципліна. І мова не про безукоснительное дотримання ПДР. Жодна людина не здатна керувати з такою концентрацією, як це вміє ІІ. Справа в фізіології: наш мозок не займається завданнями паралельно, він швидко перемикає контексти. А зір володіє лише невеликою зоною фокусування уваги, все інше — розвинена робота нейромережі в голові, достраивающей картинку. Автопілот ж фіксує все на 360 градусів навколо себе, відстежує сотні факторів, здатний бачити в повній темряві і — що важливо — завжди спокійний.

Коли ми запускали безпілотне таксі в Иннополисе, регулярно виникала наступна дорожня ситуація. Великий автобус, який привозить людей з Казані в Иннополис, стоїть праворуч, дорога — дві смуги. Він просто стоїть праворуч і все. Пішохідного переходу перед ним немає, але іноді люди з-за автобуса вибігають. При цьому сам автобус — він великий і залізний, навіть радаром не прострілюється, так що це сліпа зона. Тому ми зрозуміли дві речі. По-перше, треба запрограмувати автомобіль так, щоб він відрізняв сліпі зони. По-друге, навчити бути готовим до непередбачених наслідків: сліпої зони раптово можуть з’являтися інші учасники дорожнього руху.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

Результат подібної налагодження — надзвичайно відповідальна поведінка ІІ поруч з громадським транспортом. Проїжджаючи чергову сліпу зону, машина скидає швидкість рівно настільки, щоб при екстреному гальмуванні не зачепити потенційних пішоходів. Живий водій, звичайно, теж здогадується, що на дорогу може вискочити чергова «кегля» — але скільки разів дійсно пригальмує? А якщо в салоні ще бадьора музика грає, і всі думки лихача займає майбутня футбольна трансляція? В цьому ключова відмінність людини від автопілота. ІЇ завжди діє за алгоритмом «сліпа зона — знижуй», і не важливо, що грає по радіо.

Друга перевага цифрових мізків — відсутність тунельного зору, характерного для людей. Система однаково добре бачить у всі сторони, зчитує десятки разів в секунду вектори швидкостей всіх об’єктів в радіусі 250-300 метрів. Для неї просто немає неочікуваних сценаріїв: є лише невраховане поведінку в коді. Якщо у безпілотника не вдасться залагодити незвичайну ситуацію загальними методами, фахівці навчать його приватному рішенням. Власне, заради цього машини і намотують мільйони кілометрів в мегаполісі. До речі, в 90% випадків весь «внештат» вирішується зниженням швидкості до безпечної (коли можна негайно зупинитися без скоєння ДТП).

Під час обкатки автопілота в Иннополисе багато цікавих випадків виникало. Тестуємо систему, інженер сидить праворуч, машина їде сама, за кермом нікого немає, дорога — дві смуги в одну сторону. Раптом автомобіль раптово перебудовується з лівою смуги праворуч. Інженер уже тягнеться дістати з бардачка клавіатуру, щоб зробити позначку «Невмотивоване перестроювання, треба розібратися». Але через якийсь час розуміє: по тій смузі, по якій він рухався назустріч їдуть два велосипедиста. По зустрічній, без ліхтарів! Він їх не бачив, на відміну від лідара і радара — в цифрових мізках дані об’єднуються від всіх сенсорів. Таксі оцінила загрозу, спокійно перестроилось і поїхало далі.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

Софт обробляє мільйони подібних випадків, в тому числі різні несправності. Бортова система вміє зчитувати ряд помилок, знає, як їх класифікувати. Чим можна знехтувати, попередивши користувача за кермом. Інші проблеми вимагають або ручного підтвердження від людини, або автоматом переводять транспорт в режим аварійної зупинки — включається відповідна сигналізація, ІІ безпечно скидає швидкість, зупиняється і активує ручний режим.

Якщо вам не подобається дорожня ситуація або поведінку робота — «забрати» кермо легко в будь-який момент — автопілот моментально припиняє будь-яку взаємодію з машиною, варто водієві надати вплив на органи управління. Для позаштатних епізодів передбачені аварійні кнопки, апаратно відключають всі системи автономного водіння. Бах! — та у вас звичайна Toyota. Ну хіба що з дивною штукою на даху і сервером в багажнику. Втім, це саме аварійна система, в повсякденному режимі їй навряд чи доведеться скористатися.

Навчання цифрових мізків

Один з найважливіших елементів автономного водіння — навігаційна система з картами високої чіткості. Покладатися тільки на GPS не можна. Сигнал здатний загубитися у висотках, прірва в тунелі, його, зрештою, можна заглушити або підмінити. Та й точність позиціонування недостатня. Тому ІІ покладається на комплексне рішення: супутникові системи і базові стільникові станції забезпечують загальне розуміння того, де знаходиться автомобіль. А цифрове зір, гіроскопи і акселерометри допомагають автопилоту користуватися 3D-картами «Яндекса».

На жаль, на ринку високоточних тривимірних карт зараз все складно. По всьому світу є близько 200 компаній, які стверджують, що вони роблять карти високої чіткості. Нюанс в тому, що якщо ти сам не розробляєш автопілот, то не зумієш створити для нього відповідну карту. Вийде якийсь абстрактний продукт, якому просто немає застосувань.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

Для створення тривимірної карти «Яндексу» досить обладнання, яке вже встановлено на транспорті з комплексами самостійного управління. Будь-яке авто не тільки вміє їздити самостійно, але і працює сканером простору. Один проїзд вулицями з живим водієм створює масив даних, достатній для подальшої навігації. Будь-який наступний прохід (з людиною за кермом або без) уточнює і доповнює схему орієнтування на місцевості.

Безпілотні автомобілі «Яндекса» тестують не тільки в Москві і Казані. Крім Росії, вітчизняні роботи колесили по Ізраїлю і США. Подібне розмаїття маршрутів йде лише на благо системі. Інженери отримують аналітику про різних випадках на дорозі і навчають нейромережа адекватно реагувати на нетипові ситуації. До прикладу, у Тель-Авіві дуже багато двоколісних ТЗ (велосипеди, скутери, мотоцикли). А ось поведінка людей за кермом там не сильно відрізняється від Росії. У Неваді середньостатистичні водії набагато більш дисципліновані, але вночі машині складніше через засвічення камер.

У січні цього року ми показували свою машину на CES. Відправитися на виставку зважилися пізно — в кінці жовтня 2018, тобто на підготовку залишалося всього два місяці. Спочатку, навіть не було плану колесити там без людини за кермом. Ми просто приїхали і зрозуміли, що дозвіл отримати суперпросто: потрібно заповнити веб-форму. Через два тижні в поштовій скриньці лежали спеціальні номери.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

За цей час інженери купили звичайний «Пріус», необхідне залізо, все обладнання для орієнтування в просторі. Авто фактично зібрав один фахівець. Так, довелося трохи допрацювати ПО. В Америці ПДР відрізняються від міжнародних, причому відрізняються від штату до штату: наприклад, є свої знаки і особливості розмітки. Другу проблему підкинув Лас-Вегас — в мегаполісі на тлі неонових вивісок і строкатих вітрин погано видно світлофори.

Почали їздити і зрозуміли за три дні тест-драйву, що електроніка сама з усім справляється. Тоді ми вирішили, що треба буде в Лас-Вегасі показати технологію все-таки без водія за кермом, а, припустимо, посадити його праворуч. Подзвонили в департамент DMV, що виконує функцію регулювання. Там кажуть: мовляв, у вас в машині буде — садіть його, куди хочете. Тому під час CES ми каталися без людини за кермом — місцеві закони дозволяли. У Москві поки що так не можна.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

Людський фактор

Навчити робота їздити по полігону — справа нехитра. Спеціальні зони є і в Підмосков’ї, і в Иннополисе, де безпілотники накручують мільйони кілометрів, роз’їжджаючи по порожнім треках круглі добу. В їх цифрових мізках то і справа моделюються різні умови, помічені в реальному світі: машини розбираються, як правильно реагувати на позаштатні ситуації. Там же вчать інструкторів — живих випробувачів, які контролюють поведінку системи на дорогах загального користування.

У нас створено полігон під Москвою. Там навчаються водії. У нас є спеціальний режим, він називається Crazy Mode, коли ми переаттестуем всіх наших випробувачів приблизно раз у два тижні. Сенс в тому, що ми випускаємо авто на дорогу, а воно періодично починає чудити. Завдання людини — зберігати контроль і вчасно втручатися в управління. Просто щоб люди не розслаблялися. Багато наші водії відзначали, що коли сідають у власну машину, не розуміють, чому вона не їде сама. Ось наскільки мозок розслаблюється і атрофується навик водіння при користуванні автопілотом. Вони звикли — їздиш, нічого не відбувається. Треба періодично влаштовувати струс, адже випадки бувають різні. А за безпеку відповідає чоловік. Поки що.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

Живий наставник потрібен, щоб навчити цифрові мізки правильно обробляти складні ситуації в місті. Левова частка зусиль команди витрачається на програмування машини адекватно передбачати поведінку людей і реагувати на нього. Будь то інші водії або пішоходи. Людську дурість ніякої симуляцією не передбачиш, тому складні моменти треба просто відпрацьовувати на практиці — їздити по вулицях.

Банальний приклад з неспокійним пішоходом: стоїть на нерегульованому переході чоловік, мнеться, наче збирається на ту сторону, а активних дій не робить. ПДР водій зобов’язаний пропустити його. На практиці людина за кермом оцінює варіанти розвитку подій і або проїжджає, або чекає. Машині потрібно побачити подібні ситуації безліч разів, щоб нейромережа за непрямими ознаками навчилася визначати подальший алгоритм дій інших водіїв, у тому числі і недисциплінованих. Те ж стосується будівельної техніки, транспорту спецслужб і тому подібного.

У нас є ряд завдань, які ми для себе називаємо довгим хвостом. Зараз поясню, що це. Є проблеми, які необхідно вирішити, перш ніж машина буде безпечно справлятися з будь-якими ситуаціями на дорозі. Базове забезпечення орієнтування, розпізнавання дорожніх ситуацій, слідування за маршрутом — очевидні, грубі концепції. Після цього таксі можна випускати на дороги. У цей момент проблеми переходять у нюанси, довгий хвіст.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

Складні умови вже давно не ставлять систему в глухий кут. Електронний розум багато в чому реагує майже як живий, хоч його цього спеціально не вчили. Скажімо, йде сильний дощ або щільний сніг, погіршує видимість. Людина в таких обставинах знижує швидкість, щоб мінімізувати ризики і мати більше часу на прийняття рішення. Так само поступає і автопілот. Скоротилася передбачена дистанція? Треба знизити швидкість, щоб можна було загальмувати у разі нештатної ситуації. Безпека понад усе.

 

Коли ми вирішуємо проблему безпеки, починаємо працювати над оптимізацією. Як маневрувати, якщо рухається колона спецтехніки? Як підтримувати безпечну дистанцію до автомобіля, що йде попереду? Як пропустити швидку? Тобто це моменти, які теж важливі, але не настільки, щоб мати можливість вимкнути машину вчасно. Сюди ж відноситься і спілкування між двома автопілотами в потоці. Навчаться водити самостійно — зробимо модуль, що дозволяє автомобілям заздалегідь домовлятися про маневри, бути передбачуваними один для одного.

Фокін Артем директор з розвитку бізнесу безпілотників «Яндекса»

Підсумки і враження

Багато хто з нас щодня їздять по вулицях, чи то особиста машина, авто з каршеринга, таксі або громадський транспорт. І серед усіх цих водіїв у міському потоці може зустрітися робот. Сьогодні це рідкість. Але, як показав наш невеликий тест-драйв, безпілотник тримається на дорозі куди більш передбачувані та безпечніше, ніж 90% «бомбив» на жовтих іномарках з шашечками на даху.

Так, «Яндексу» є над чим працювати, однак тут відмінно працює ефект масштабу. Чим більше таких робомашин на дорогах, тим краще вони розуміють нас і наш світ. Вчаться плавно рушати, маневрувати в щільному трафіку і акуратно сповільнюватися. Вже сьогодні ясно одне. Якщо ви таксист або ваша професія пов’язана з водінням, пора освоювати щось нове, поки не пізно. Це зараз автопілот — щось дороге, футурістічне і незрозуміле.

До 2025 року він може залишити вас без роботи.

Добавить комментарий