23. Автономные автомобили
Текст видео

И вот у нас уже двадцать третье занятие по основам Искусственного Интеллекта, и мы изучаем практические направления. С вами Роман Душкин, и сегодня мы рассмотрим автономные автомобили. Это очень «горячее» на сегодняшний день направление и очень прикладное. Так что давайте немного погрузимся...

Автономные автомобили, или беспилотные автомобили — это транспортные средства, которые оборудованы автоматической системой управления, так что они могут передвигаться по дорогам общего пользования без участия водителя-человека. Честно говоря, это вообще не диковинка, поскольку, например, в рельсовом транспорте автономизация управления произошла давно, и я ещё в начале двухтысячных годов катался на метро в Париже, и там не было машиниста. Но то — рельсовый транспорт, который едет под управлением железнодорожной автоматики с автоматической сигнализацией и блокировкой. А как же быть с автомобилями, не говоря уже о водных и воздушных судах для транспортировки грузов и людей? Давайте кратко изучим этот вопрос.
Вообще говоря, идея автономного автомобиля родилась ещё в самом начале XX века, чуть ли не с рождением самого автомобиля. Но до конца века разработчики прийти к решению не могли. И только вот два десятка последних лет проводятся эксперименты, и на дороги уже выходят автомобили без водителей. Хотя, конечно, отдельные системы, которые заменяли водителя, были в автомобилях давно — круиз-контроль, антиблокировочная поддержка при экстренном торможении, система для автоматической парковки и другие. Само собой разумеется, что все такие системы постепенно собирались в единое решение и дополнялись новыми для получения настоящего автономного автомобиля.

По своей сути, автономный автомобиль это, как обычно, кибернетическая система, которая действует в нашей объективной реальности. Соответственно, у неё есть сенсоры, которыми она «ощупывает» среду вокруг себя; у неё есть система управления, которая принимает решения в режиме реального времени; и у неё есть набор исполнительных устройств, которые используются для перемещения автономного автомобиля в пространстве с учётом поставленной цели и всех ограничений, накладываемых дорожной инфраструктурой, правилами дорожного движения и пользователем. Чего у этой кибернетической машины нет, так это автономного и самостоятельного целеполагания. Ей необходимо указывать цель в виде пункта назначения и, вероятно, срока прибытия или ограничений на него. Как только цель получена, машина начинает свою автономную работу.
В качестве сенсоров в автономных автомобилях используются такие устройства, как радары, лидары, стереокамеры, GPS-приёмники, различные датчики работоспособности критически важных подсистем и элементов самого автомобиля, а также приёмо-передатчики для взаимодействия с другими автомобилями V2V, придорожной инфраструктурой V2I, устройствами у пассажира V2P и центральной системой управления и диспетчеризации транспорта V2C. Первые три типа сенсоров, то есть радары, лидары и стереокамеры, как бы «ощупывают» окружающее автомобиль пространство. Радар основан на постоянном испускании радиоволн и измерения параметров отражённых сигналов от окружающих объектов. Лидар — это то же самое, только вместо радиоволн используется электромагнитное излучение светового диапазона. Стереокамеры как бы моделируют два глаза человека, разнесённые в пространстве, для получения глубины видеопотока. Что там дальше? GPS-навигация используется для геопозиционирования автомобиля на карте и постоянного мониторинга движения к цели и отклонения от маршрута. Мониторинг внутреннего состояния необходим для предотвращения аварий из-за поломок самого автомобиля. Ну и перечисленные мной модные сегодня аббревиатуры V2* — это системы «общения» со всем вокруг автомобиля, с чем можно общаться.

Вся информация, получаемая с сенсоров, в режиме реального времени поступает в систему управления. Она должна постоянно принимать решения в соответствии с исторической информацией о том, что произошло в недавнем прошлом и на основе новых данных, поступаемых с сенсоров. При этом данные с сенсоров часто проходят через фильтрацию специальных подсистем. Так информация с радара, лидара или стереокамер проходит через подсистему машинного зрения, которая сегодня всё чаще основана на технологии глубинного обучения. Тем не менее, решения в системе управления принимаются на основе символьной логики, при этом в работу поступают данные о видимой вокруг автомобиля сцене, о его местоположении на местности, карте и на маршруте, о состоянии подсистем, а также все сообщения от окружающих элементов и из центра. Всё это должно мгновенно анализироваться, после чего выдаётся управляющий сигнал на подсистемы регулирования движения — тормоза, акселератор, клаксон, но и ещё отправляется информация всем устройствам вокруг и в центр. Это всё говорит о том, что перед нами система гибридного Искусственного Интеллекта, а также агент в рамках мультиагентной системы. Однако роевого интеллекта тут, конечно, нет.
Сегодня разработки автономных автомобилей ведутся, наверное, во всех крупных автомобильных концернах, и даже КАМАЗ занимается разработками. Однако вот моду задаёт Корпорация Добра Google, чьи автономные автомобили колесят по дорогам Калифорнии уже долгое время, правда, без пассажиров. Они используют интересные методы для ориентирования автомобилей, которые стоит отметить. Во-первых, это метод SLAM, который применяется для автоматического построения или актуализации карты пространства вокруг автомобиля. Во-вторых, это метод DATMO, который необходим для обнаружения и отслеживания объектов вокруг автомобиля. В комбинации оба метода позволяют держать внутреннее представление окружающего пространства в актуальном состоянии и отслеживать движение всех потенциальных препятствий.

Ну и напоследок замечание, которое я уже делал, но повторить не вредно. Первым автономным автомобилям будет очень тяжело, поскольку вокруг них будут ездить автомобили с живыми водителями, будут шастать пешеходы и бабульки с авоськами, и при этом «умная» инфраструктура будет пока ещё отсутствовать. А вот при постепенном переходе к полной роботизации автомобильного движения новые поколения автономных автомобилей будут проще, поскольку им не надо будет смотреть за бабульками — вся информация будет приходить по V2*-протоколам. То есть даже обзор внешнего окружения может не потребоваться, но при этом безопасность будет практически стопроцентная. Такой вот парадокс.

На этом, пожалуй, закруглимся. Мы рассмотрели автономные автомобили, типы их сенсоров и используемые методы в управляющих системах. Теперь прошу переходить к дополнительным материалам и тесту, после чего жду ваших вопросов. Всем добра.
Интересные вопросы курсантов
(орфография и пунктуация курсантов сохранены)
Что такое V2*-протокол? Система общения с автомобилем? А поподробнее?
Под V2* поднимают семейство протоколов и способов организации взаимодействия автомобиля с различными акторами вокруг него:
1) V2V — автомобиль с автомобилем
2) V2I — автомобиль с инфраструктурой (например, с дорожными знаками)
3) V2P — автомобиль с устройствами у пассажиров (например, с приложением для вызова такси)
4) V2C — автомобиль с центром управления

Самостоятельная работа
Задание 1

Прочесть все материалы по ссылкам выше

Задание 2

Сдать проверочный тест
Есть вопросы? Отлично, задавайте!
Предыдущие уроки
Урок № 1: ИИ и две зимы здесь
Урок № 2: ИИ и междисциплинарные исследования здесь
Урок № 3: Две парадигмы здесь
Урок № 4: Интуитивный подход и тест Тьюринга здесь
Урок № 5: Символьный и логический подходы здесь
Урок № 6: Агенты и роевой интеллект здесь
Урок № 7: Гибридный подход здесь
Урок № 8: Гибридный подход здесь
Урок № 9: Некоторые мифы об ИИ — 1 здесь
Урок №10: Некоторые мифы об ИИ - 2 здесь
Урок №11: Некоторые мифы об ИИ — 3 здесь
Урок №12: Правда об ИИ - 1 здесь
Урок №13: Правда об ИИ - 2 здесь
Урок №14: Правда об ИИ - 3 здесь
Урок №15: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 1 здесь
Урок №16: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 2 здесь
Урок №17: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 3 здесь
Урок №18: Философия ИИ здесь
Урок №19: Прикладное 1: ЭС и СППР здесь
Урок №20: Распознавание образов здесь
Урок №21: Чат-боты здесь
Урок №22: Творчество здесь