Как автономные автомобили принимают решения на дорогах

Человек давно научился управлять автомобилем и делает это достаточно успешно даже в сложных ситуациях на дорогах. Такие маневры, как перестройка в ряду, объезды препятствий, повороты и обгоны достаточно просты для водителя-человека. Но самоходные автомобили только учатся этому. Они принимают решения с использованием компьютерных программ, искусственного интеллекта и бортовых систем наблюдения за дорогой, таких как лазеры, видеокамеры и радары.

В настоящее время несколько компаний, таких как стартап из Стэнфода drive.ai, проект Массачуссетского технологического института (MIT) nuTonomy, а также Waymo и Uber, ведут разработки систем управления автономными автомобилями. 

Какие факторы они учитывают при принятии решения о том, как двигаться?. Попробуем разобраться.

Световые сигналы

Световые сигналы других автомобилей и светофоров дают важные подсказки для компьютерной системы автомобиля-робота. Используя стратегию искусственного интеллекта (ИИ) под названием глубокое обучение, система может понять, что автомобиль, стоящий при зеленом свете светофора, просто остановлен водителем, в то время как тот, который стоит во время красного света, находится в общем потоке движения. Алгоритмы ИИ также могут сделать вывод, что мигающие огни аварийной остановки на впереди стоящем автомобиле означают, что он, вероятно, не будет двигаться в ближайшее время.

Анализ обочины

Легковые автомобили и грузовики, стоящие на обочине, часто начинают движение в плотном городском трафике. Для самоуправляемых автомобилей остановленный автомобиль, который только частично находится на полосе, является сигналом к тому, что он может оставаться там некоторое время. Умные автомобили от nuTonomy и drive.ai учитывают этот фактор при принятии решения. Если автомобиль впереди ближе к обочине, чем к центру дороги, самоуправляемый автомобиль может выбрать объезд его.

Знание специфики дорог

NuTonomy, чьи самоуправляемые автомобили ездили по Сингапуру и Бостону, использует знания о специфике дорог города. Например, грузовик остановился в месте, где nuTonomy знает, что это, вероятно, длительная остановка (стоянка) и принимает решение своего автомобиля в пользу объезда. Если же есть сомнения, то самодвижущиеся автомобили считают, что неподвижное транспортное средство впереди остановлено только на мгновение, и поэтому будет ожидать позади него. Такой консервативный подход характерен для всей отрасли самоуправляемых авто.

Совместное уличное движение

Автономный автомобиль может затормозить, если кто-то внезапно совершает маневр. А автомобили Waymo по умолчанию дают велосипедистам более широкую полосу движения, учитывая их бесконечные виляния из стороны в сторону. Бортовые камеры просматривают городской пейзаж вокруг автомобиля, а его вращающийся лазер — инструмент под названием лидар (lidar) — измеряет расстояние между автомобилем и другими объектами. Радиолокационные показания помогают рассчитать скорость других ближайших транспортных средств.

Готовность к изменению маршрута

Навигация, — например, чтобы повернуть налево, — это одна из причин для самодвижущегося автомобиля, чтобы изменить полосу своего движения. Группа передовых технологий Uber программирует автомобиль таким образом, чтобы проверить, есть ли достаточное расстояние между ним и другими автомобилями перед подобным маневром. По сути, его компьютер выполняет версию ручного управления автомобилем, называемого «правилом двух секунд». В расчетах также учитывается комфорт водителей: машины не будут сигналить и пугать их.

Препятствие спереди

Большой автомобиль спереди может блокировать обзор для людей и роботов-водителей, поэтому автономный автомобиль, следующий за таким транспортным средством, не будет совершать маневр, до тех пор, пока не вмешается человек-водитель. Однако, если транспортное средство неподвижно или имеет аварийные мигалки, самоуправляемый автомобиль, скорее всего, попытается обойти его. В конце концов, инженеры ожидают, что транспортные средства смогут общаться друг с другом; таким образом, остановленный грузовик сможет поделиться своим статусом (на картинке выше — синие волны) с соседними автомобилями.