Інтелектуальні автомобілі все ще не рятують пішоходів

У 2024 році 7 080 пішоходів загинули та понад 71 000 отримали травми на американських дорогах. Смертельні випадки велосипедистів досягли свого найвищого рівня з至少 1980 року. Загальна кількість загиблих унаслідок дорожньо-транспортних пригод вперше з 2020 року знизилася нижче 40 000. Однак майже весь цей прогрес був досягнутий за рахунок пасажирів транспортних засобів. Пішоходи та велосипедисти все ще гинуть у кількості, близькій до історичної.

Ця різниця є головною історією. Функції допомоги водієві суттєво зменшили кількість загиблих пасажирів транспортних засобів за останні десять років. Однак вони не зробили того ж для уразливих учасників дорожнього руху, і причина полягає в лінії зору, а не в поведінці водія. Сенсорна система, встановлена на транспортному засобі, обмежена геометрією шасі. Ті місця, де пішоходи та велосипедисти найбільш піддаються ризику, є саме тими місцями, де сенсори транспортного засобу є структуровано слабкими. Закриті перехрестя. Перехрестя в середині кварталу. Сліпі кути. Зони школи, де дитина виходить між припаркованими автомобілями. Це обмеження застосовується однаково до людини, яка дивиться через лобове скло, системи автоматичного гальмування, яка читає передню радар, та будь-якої майбутньої автономної системи, яку ми встановимо на транспортному засобі.

Більшу частину останнього десятиліття вся розмова про зв’язані транспортні засоби, автономну мобільність та міську робототехніку була розмовою про зв’язок транспортного засобу з усіма (V2X). Ідея полягає в тому, що транспортний засіб спілкується з іншими транспортними засобами, з дорожнім обладнанням, з телефонами пішоходів та з мережею. Більші сенсорні системи, кращі моделі, більше обчислювальних ресурсів, більше резервування — все це центровано навколо транспортного засобу. Це підхід дало реальний прогрес. Однак він також наклав обмеження на те, що може зробити перцепція, орієнтована на транспортний засіб, для пішоходів та велосипедистів.

Наступний етап цієї роботи має іншу форму. Назовімо це Інфраструктура-до-усіх, або I2X. Перехрестя, коридор та навколишня інфраструктура сприймають та передбачають від імені всього, що рухається через них. I2X — це складніше половина проблеми. Це також місце, де випадок безпеки нарешті закривається.

V2X має безпековий ліміт, і ми зараз до нього добираємося

Підхід, орієнтований на транспортний засіб, був зрозумілим для інвесторів, виробників автомобілів та регулюючих органів тим чином, яким інфраструктура не була. Прогрес можна виміряти кількістю сенсорів, параметрами моделей та швидкістю роз’єднання. Все це поміщається в презентацію. Стек V2X дозрів відповідно. Стандарти V2X на основі стільникових мереж реальні, дорожнє обладнання розгорнуто в десятках коридорів, а великі автомобільні та технологічні компанії вкладають серйозний капітал у кооперативні платформи перцепції.

Цей капітал дав справжні вигоди, знову ж таки в основному для пасажирів транспортних засобів. Він не закрив розрив для уразливих учасників дорожнього руху, і дослідницька спільнота все частіше говорить про те, чому. Недавнє емпіричне дослідження систем кооперативної перцепції V2X визначило шість повторюваних моделей помилок в автономних системах з одним агентом, більшість з яких корениться в тому ж обмеженні: транспортний засіб не може сприймати за межами своєї лінії зору. Закриття, перехрестя поза лінією зору, погіршення погоди, крайні випадки, які не з’явилися в навчальних даних. Відокремлене дослідження, яке зосереджувалося на безпеці уразливих учасників дорожнього руху, дійшло до такого ж висновку з іншого боку: локалізація пішоходів та велосипедистів є режимом відмови, який сенсори транспортного засобу структуровано погано розв’язують.

Більше лідару допомагає. Більше радару допомагає. Кращі моделі допомагають. Однак жодна з цих речей не змінює основну геометрію. Сенсорна система, встановлена на транспортному засобі, завжди матиме обмеження лінії зору, а лінія зору погіршується з підвищенням міської густини. Ті місця, де нам потрібно, щоб автономність була найбезпечнішою, є саме тими місцями, де перцепція, орієнтована на транспортний засіб, структуровано слабка.

I2X змінює полярність

Інфраструктура-до-усіх починається з іншої передумови. Дорога, перехрестя, коридор та зона завантаження не є пасивними поверхнями, які чекають на сприйняття. Вони стають активними шарами інтелекту, які сприймають, інтерпретують та передають умови назовні. Транспортний засіб, який наближається до закритого перехрестя, не потребує власних сенсорів, щоб побачити за ріг. Ріг бачить за нього. Робот, який доставляє вантажі на тротуарі, не потребує передбачення пішохода позаду припаркованого вантажного автомобіля. Вуличний ліхтар уже знає, що пішохід там знаходиться.

Це та частина проблеми, над якою ми працюємо в Surge. Наші розгортання — це вузли перцепції краю лише з лідаром, встановлені на існуючій міській інфраструктурі: вуличні ліхтарі, сигнальні голови та дахи. Не камери, не зображення та жодних особистих даних, які ідентифікують людину в момент сприйняття. Ми називаємо позиціонування «Анонімним за фізикою», оскільки лідар захоплює рух та геометрію, а не обличчя, номерні знаки чи ідентичність. Вихід — це потоковий потік місцезнаходження, швидкості та траєкторії. Той самий потік корисний для міського інженера з дорожнього руху, стека автономного транспортного засобу, логістичного маршрутизатора та дослідника безпеки, усіх з одного сенсорного сліду.

Два дизайнерських вибори мають значення для випадку безпеки. Перший полягає в тому, що перцепція інфраструктури є багатовимірною за замовчуванням. Сенсорна система, встановлена на транспортному засобі, працює від точки до точки та обслуговує одного клієнта за раз. Вузол лідару на вуличному ліхтарі обслуговує всі транспортні засоби, всі безпілотні апарати та всі програми безпеки пішоходів, які потребують цих даних, одночасно. Економіка виглядає більше, як вежа зв’язку, ніж нафтовидобувна свердловина. Другий полягає в тому, що покриття коридору важливіше, ніж покриття перехрестя. Ізольовані вузли корисні. Мережеві коридори захищені, оскільки безпека пішоходів, навчання автономних транспортних засобів та реагування на надзвичайні ситуації всі залежать від безперервності, а не знімків.

Сприйняття в реальному часі — це підлога. Прогнозування — це стеля.

Глибша можливість полягає не в шарі реального часу. Сприйняття в реальному часі розв’язує очевидні випадки безпеки, і це вже цінно. Глибше відкриття відбувається, коли моделі штучного інтелекту тренуються на безперервних даних інфраструктури протягом місяців та років, а не на епізодичних знімках, які захоплюють транспортні засоби.

Дані транспортного засобу, своєю природою, розріднені та не безперервні. Автомобіль проїжджає через перехрестя кілька разів на день. Він бачить шматок. Вузол інфраструктури спостерігає за тим самим перехрестям 24 години на добу, кожен день, протягом років. Він бачить повний розподіл. Те саме місце через годину пік, шторми, будівництво, відключення, заходи та сезонні зрушення. Це фундаментально інший тип навчальних даних, і він дає фундаментально інший тип моделі.

Якщо ці дані накопичуються, система припиняє бути реактивною та стає прогнозованою. Шаблон ходи людини, яка ось-ось вийде на тротуар, не подивившись. Профіль гальмування транспортного засобу, який ось-ось проїде червоне світло. Геометрія збігу, яка передує майже аварії між поворотом автобуса та велосипедом на велосипедній дорозі. Це попередні сигнали. Вони статистично спостережувані. Вони не існують у звітах про аварії, оскільки це не аварії. Це попередні події та відбуваються на кілька порядків частіше, ніж аварії самі. Аварії статистично розріднені.几乎-аварії багаті. Системи інфраструктури спостерігають за попередніми поведінками, яких ніколи не захоплюють бази даних про аварії. Транспортний засіб, який проїжджає через перехрестя, ніколи не побачить їх у масштабі. Інфраструктура, яка живе на перехресті, бачить їх постійно.

Це справжнє відкриття безпеки. Обіцянка зв’язаної мобільності завжди полягала в тому, що ми могли б втрутитися до аварії, а не задокументувати її після. Сенсори транспортного засобу плюс реактивна комунікація «транспортний засіб-до-усіх» частково розв’язують цю проблему. Прогнозований шар, тренований на безперервних, багатомодальних, інфраструктурних даних, — це те, що дає нам решту шляху. Та сама логіка, інцидентально, застосовується на енергетичному боці, де компанії, такі як HEVO, демонструють, що повністю автономні флоти потребують інфраструктури для доставки енергії, а не лише перцепції. Інший домен, той самий висновок: світ повинен виконувати роботу, яку транспортний засіб не може зробити самостійно.

Нервова система для міської середовища

Якщо ви відступите від будь-якого окремого розгортання, то ця робота насправді будує те, чого міста ніколи не мали: нервову систему. Міста вже мають бетон, сталь, енергетичні мережі та волокно. Що їм бракує, — це шар, який сприймає, пам’ятає та передбачає в реальному часі по всьому фізичному середовищу.

I2X — це той шар. Вузол лідару на вуличному ліхтарі функціонує, як сенсорний нейрон. Обчислення краю поводяться, як місцевий рефлекс, досить швидко, щоб діяти без очікування централізованих систем. З часом мережа вузлів будує інституційну пам’ять у міському масштабі: як перехрестя поводяться, де відбуваються майже аварії, як потоки змінюються під час штормів, відключень, будівництва чи надзвичайних ситуацій.

Застосування слідують природно. Сигнал про безпеку пішохода в зоні школи — це рефлекс. Коригування сигналу руху на основі спостережуваних потоків — це вивчена реакція. Прогнозована рекомендація маршруту для транспортного засобу екстреної служби залежить як від сприйняття, так і від пам’яті. Логістика, управління надзвичайними ситуаціями, кліматична стійкість та навчання автономних транспортних засобів стають легшими, коли місто може безперервно спостерігати та вивчати з власної діяльності. Метою не є додати більше камер чи панелей. Метою є надати міському середовищу можливість, якої воно завжди бракувало: можливість сприймати, пам’ятати та реагувати в реальному часі.

Інфраструктура змінює економіку автономності

Коли шар інтелекту мігрує від транспортного засобу до інфраструктури, економіка автономності та міських операцій зсувається трьома важливими способами.

По-перше, крива витрат апаратного забезпечення транспортного засобу нарешті має місце, куди можна піти. Сьогодні кожен автономний транспортний засіб просякнути нести весь проблему перцепції та більшу частину проблеми безпеки на своє шасі. Це пояснює, чому рахунок матеріалів для автономного транспортного засобу виглядає так, як він виглядає. Коли інфраструктура доставляє перцепцію за останні сто метрів та передбачення поверх неї, транспортний засіб стає легшим, дешевшим та легшим для сертифікації. Та сама логіка застосовується до безпілотних апаратів, роботів на тротуарі та будь-якої іншої автономної конструкції, яка чекає на те, щоб її економіка закрилася.

По-друге, адресований ринок для будь-якого окремого розгортання інфраструктури розширюється суттєво. Вузол лідару на вуличному ліхтарі, який обслуговує команду інженерів з дорожнього руху міста, національного логістичного перевізника, оператора автономного шатла, дослідника безпеки та страхового підwritersа, є фундаментально іншим активом, ніж сенсор, який обслуговує одного орендаря. Інфраструктура з спільним доступом зростає тим чином, яким розв’язання з одним орендарем не роблять.

По-третє, історія фінансування стає зрозумілою для інституційного капіталу, який історично фінансував порти, вежі, волокно та комунальні послуги. Між нами, ми приносимо керівництво операцій розгортання зв’язаної інфраструктури та понад два десятиліття досвіду фінансування інфраструктурних проєктів в компаніях, таких як Integrated Roadways, Black & Veatch та Diode Ventures. Шаблон знайомий. Як тільки клас активів виробляє кілька, укладених, довгострокових потоків доходів від одного фізичного сліду, вартість капіталу знижується, тривалість розширюється, а розгортання прискорюється. Це той момент, до якого ми наближуємося з інтелектуальною інфраструктурою. Капітал чекав на зрозумілість, а не на технологію.

Дорога вчиться думати назад

Тверді цифри смертності не будуть суттєво змінені, поки ми не перестанемо просити транспортний засіб робити всю роботу. Десятиліття інвестицій, орієнтованих на транспортний засіб, дало стандарти, розгортання та суттєві вигоди для пасажирів транспортних засобів. Однак воно не зсунуло стрілку для людей, які найбільш піддаються наслідкам помилок транспортних засобів, а структурована причина закладена в геометрію проблеми.

Наступний розділ — інфраструктура. Дороги, які сприймають. Перехрестя, які передбачають. Коридори, які вчаться та втручаються до того, як відбуваються аварії. Додайте енергетичний бік пізніше, на тій самій фізичній основі, і ви отримаєте субстрат для автономності як системи, а не продукту. Що ще важливіше, ви отримаєте інфраструктуру, яку міста можуть використовувати для всього іншого, над чим вони намагалися впоратися за останні двадцять років.

V2X навчив транспортні засоби розмовляти. I2X — це місто, яке вчиться відчувати, думати назад, а потім думати вперед.