Дорога впереди для внедрения автономных транспортных средств

Внедрение автономных транспортных средств на глобальном уровне набирает скорость. Великобритания недавно приняла закон об автономных транспортных средствах, чтобы обеспечить безопасную интеграцию полностью и частично автономных транспортных средств в общество в течение следующих нескольких лет. В Китае сейчас тестируется больше автономных транспортных средств, чем где-либо еще в мире. А в Соединенных Штатах крупные метрополитенские районы ввели использование “роботакси” в своих возможностях общественного транспорта. Компании, такие как Cruise, Waymo и, конечно же, Tesla, вложили миллиарды долларов в свои грандиозные планы по созданию самоходных автомобилей и услуг на основе них от побережья до побережья и по всему миру. На данном этапе разработка и внедрение технологии автономных транспортных средств больше не является вопросом “если” или даже “когда”, а просто вопросом “в какой степени”? Что может сделать внедрение автономных транспортных средств, оснащенных искусственным интеллектом, на огромном масштабе, чтобы не только улучшить наши дороги, но и наше общество?

Автоматизация безопасности дорожного движения

Требование автономных транспортных средств и огромные инвестиции в эти технологии свидетельствуют о широко признанном общественном благе, которое может принести внедрение самоходных автомобилей. Во-первых, есть стандарты безопасности самоходных автомобилей по сравнению с водителями-людьми. Недавнее исследование, опубликованное в Nature Communications, и выводы из отчета Tesla за 2022 год подчеркивают потенциал автономных транспортных средств для улучшения безопасности дорожного движения. Автономные транспортные средства были найдены для снижения количества столкновений сзади, спереди и сбоку, а также случаев выезда за пределы дороги, на 20-50%. Учитывая, что Всемирная организация здравоохранения оценивает, что травмы дорожного движения ответственны за смерть 1,35 миллиона человек в год во всем мире, это значительное улучшение безопасности автомобилей будет иметь огромное влияние. Хотя для того, чтобы автономные транспортные средства превзошли водителей-людей во всех обстоятельствах, еще требуется некоторая технологическая доработка (автомобили с водителями-людьми все еще остаются более безопасными в условиях низкой видимости и при поворотах), дальнейшее развитие датчиков, алгоритмов прогнозирования и систем связи V2X будет продолжать улучшать реакции в этих сложных ситуациях вождения и позволит создавать более безопасные дороги.

Избегание пробок

Кроме того, внедрение автономных транспортных средств также окажет значительное влияние на проблему пробок. В исследовании, проведенном Ассоциацией по транспорту пассажиров (ACT) и Министерством транспорта США (USDOT), “час пик” – поездки, которые когда-то были подходящим названием, теперь составляют шесть часов в день и делают поездки в эти часы на 40% длиннее. Один человек, который нажимает на тормоза, может повлиять на трафик во всем городе, вызывая замедление или даже полную блокаду. Однако с помощью датчиков и камер, оснащенных передовым программным обеспечением, автономные транспортные средства тормозят гораздо реже, чем их человеческие аналоги, и, как следствие, гораздо менее вероятно вызовут эти нарушения движения. Даже развертывание нескольких автономных транспортных средств может иметь положительный эффект на пробки, помогая регулировать скорость человеческих водителей, с которыми они делят дорогу.

Топливоэффективность и устойчивость

Автономные транспортные средства также могут улучшить топливоэффективность по сравнению с водителями-людьми, контролируя свою скорость и ускорение, а также путешествуя ближе друг к другу, чтобы улучшить аэродинамическое сопротивление и снизить потребление топлива. Согласно MIT News, если бы все транспортные средства на дороге были автономными, не только увеличились бы скорости движения на 20%, но и потребление топлива снизилось бы на 18%, а выбросы углекислого газа уменьшились бы на 25%. Это развитие будет иметь решающее значение в наших продолжающихся усилиях по внедрению устойчивости в бесчисленные отрасли и бизнес. Исследование, проведенное TuSimple, показало, что их автономные грузовики были на 11% более топливоэффективными, чем те, которые управлялись человеческими водителями. Это повышение топливной экономичности позволит сделать товары и услуги менее дорогими для потребителей, а также поможет компаниям в их усилиях по повышению устойчивости и “зелености” своих операций.

Взгляд под капот

Уровень технологического прогресса, который позволяет этим автономным системам работать, был достигнут за десятилетия. Массивы датчиков, включая камеры, радары и лидары, передают данные в нейронные сети, предназначенные для имитации человеческого мозга и выполнения обнаружения объектов и сегментации изображений. Эти нейронные сети затем обрабатывают это сенсорное входное данные, включая наличие других транспортных средств, дорожных знаков и препятствий, чтобы создать комплексную карту окружения транспортного средства. Следующий шаг – планирование движения, где рассчитываются подробные маршруты и траектории с помощью всестороннего анализа всех ранее собранных данных. Даже после этого эти процессы все еще должны учитывать непредвиденные ситуации и быть способными адаптироваться в реальном времени к этим обстоятельствам. Из-за огромного количества сложных и детальных процессов, которые входят в разработку этих систем и программного обеспечения, ни одна из них не является идентичной, и каждая из этих систем автономных транспортных средств имеет свои плюсы и минусы.

Разветвления на дороге

Существует два основных подхода к разработке автономного вождения: системы с высокодетализированными картами и системы без них. Преимущество использования карт заключается в упрощении обнаружения объектов и планирования движения, но эти системы зависят от постоянной связи для обновления данных и подвержены устареванию. Системы без карт, такие как та, которую разработала компания Imagry, полагаются почти полностью на данные в реальном времени и более соответствуют тому, как работают человеческие водители. Они также более самодостаточны и менее уязвимы для киберугроз, но требуют передовых возможностей восприятия на борту и сложной обработки в реальном времени. После этого первоначального разделения философии существует несколько других, которые были в центре некоторых дискуссий в отрасли. Правила, основанные на правилах или нейронных сетях, являются одним из таких спорных вопросов, и органы безопасности и регулирования предпочитают более определенный подход “если-тогда”, который является характеристикой систем, основанных на правилах. Хотя построение предопределенных сценариев предлагает высокую объяснимость, эти системы испытывают трудности с адаптацией к новым, непредвиденным ситуациям, в которых системы, основанные на нейронных сетях, преуспевают.

Дорога впереди

Основы продолжают закладываться для широкого внедрения автономных транспортных средств по всему миру. Определенно нет недостатка в производителях автомобилей и компаниях, готовых инвестировать миллиарды долларов в разработку автономных транспортных средств и услуг, связанных с ними. Хотя остается много разных систем и процессов, которые входят в создание самоходных автомобилей, все эксперты в некоторой степени согласны с огромным количеством практических преимуществ, которые могут принести автономные транспортные средства и их внедрение для общества. Следующее и, возможно, наиболее важное препятствие, которое необходимо преодолеть, – это построение доверия общественности к этим технологиям. Развитие искусственного интеллекта также началось под облаком скептицизма и недоверия, которое необходимо было преодолеть. Теперь не существует крупной отрасли или компании в мире, которая не использует эти технологии в какой-либо форме или другой. Автономные транспортные средства будут иметь аналогичный путь, но по мере того, как эти системы будут развиваться и становиться более распространенными на наших дорогах, наша комфортность и знакомство с ними также будут только увеличиваться. По мере того, как эти технологии развиваются с быстрой скоростью, отрасль автономных транспортных средств продвинулась дальше на пути к глобальному внедрению, чем некоторые могут подумать.