В шаге от будущего: Аурига разрабатывает компьютерное зрение для беспилотного автомобиля

Прошлый, 2016 год стал весьма значимым для развития беспилотных транспортных средств. В этом году многие крупные автопроизводители – от Daimler и BMW до Audi и Hyundai – вкладывали миллиарды долларов в разработку своих беспилотных автомобилей и объединялись с сильными технологическими игроками, чтобы вырваться в лидеры этой гонки. Именно в этом году первые беспилотные и полуавтономные автомобили стали доступны широкой публике – по крайней мере, в пробном режиме. И как раз в это время разгорелись поистине жаркие споры о проблемах и перспективах автоматизации автомобилей.

Около двадцати компаний, включая Tesla, Uber, Google и Baidu, уже продемонстрировали беспилотные автомобили, самостоятельно передвигающиеся в условиях реального уличного движения. Полностью автономный автомобиль Ford будет представлен через 4-5 лет. Nissan, Toyota и Honda выпустят свои беспилотные автомобили на дороги к 2020 году. Беспилотные технологии Tesla будут готовы уже к 2018 году. Илон Маск (Elon Musk), генеральный директор компании Tesla, считающийся наиболее значимой фигурой этой революции, прогнозирует, что всего через десять лет привычные нам автомобили окончательно станут историей.

Дилеммы беспилотников

Предполагается, что автономные транспортные средства будут намного безопаснее, чем традиционные, и снизят количество аварий примерно на 90%. Тем не менее, ни один беспилотный автомобиль пока не продемонстрировал абсолютную надежность: такие машины надежны большую часть времени, но все-таки не всегда. Они по-прежнему плохо справляются с экстремальными погодными условиями и теми редкими ситуациями, когда случается что-то совершенно неожиданное. По этой причине отрасли беспилотных автомобилей необходимо решить ряд трудных, но очень важных этических дилемм.

Прежде всего, необходимо решить, кто будет защищен в случае неизбежной аварии. Другими словами, нам нужно выбрать, сбить ли ребенка, выбежавшего на дорогу, или врезаться в дерево, протаранить группу пешеходов, выехать на встречную полосу или упасть с моста. Представитель Mercedes-Benz Дэвид Маккарти (David McCarthy) признал, что в опасных ситуациях беспилотная технология в первую очередь позаботится о безопасности пассажиров, а не других людей. И тем не менее, этически ситуация далеко не так прозрачна.

Еще один сложный вопрос – кто несет вину и выплачивает убытки, когда беспилотный автомобиль попадает в аварию? Должен ли это быть владелец автомобиля, автопроизводитель или разработчик программного обеспечения? Volvo, одна из многих компаний, стремящихся выйти на рынок автономных машин, ожидает, что ответственность за ДТП перейдет от водителей к производителям, что сделает автомобильную промышленность основной заинтересованной стороной.

Несмотря на трудности решения этих проблем, повышенная безопасность остается одним из самых больших преимуществ автономных транспортных средств. Кроме того, беспилотники значительно разгрузят трафик, повысят эффективность использования топлива и предоставят нам больше свободного времени. На множество вопросов еще нужно найти ответы, но теперь уже очевидно, что беспилотные автомобили не заставят себя ждать, и борьба за место под солнцем на этом рынке становится все оживленнее.

Как мы учим автомобили «видеть»

Наряду с разрешением сложных моральных дилемм, быстрое и точное распознавание объектов окружающего мира является одной из самых сложных задач для создателей беспилотных автомобилей. Большинство автономных транспортных средств используют комбинацию сенсорных технологий, чтобы «видеть» дорогу. Датчики обнаружения расстояния, такие как лазеры и радары, сообщают расстояние до объектов, окружающих транспортное средство. Визуальные датчики, такие как камеры, распознают цвет и детали пейзажа. Многие производители беспилотных автомобилей разработали системы глубокого обучения, которые учатся безопасно вести машину в различных условиях, основываясь на огромном количестве размеченных данных с датчиков.

В рамках большого проекта по автоматизации управления автомобилем Аурига разрабатывает полуавтоматизированный инструмент для разметки видео и формирования стрима данных для машинного обучения. Пользователь сможет загрузить в приложение видеоданные (а также данные с радаров и данные о скорости) и «научить» приложение автоматически распознавать и помечать объекты в соответствии с установленным набором лейблов – к примеру, дорожная разметка, светофоры и дорожные знаки, деревья, другие машины, велосипедисты, пешеходы и т.д. Размеченные данные формируют стрим данных для последующего машинного обучения и автоматизации управления автомобилем. Чем больше данных будет размечено, тем лучше система будет «видеть» дорогу в будущем.

Поскольку камеры очень восприимчивы к погодным условиям, важно учитывать смену дня и ночи, особенности сезонов, дождь, туман, дымку, а также снег, который может полностью скрыть дорожную разметку и даже знаки. Беспилотные автомобили полагаются на четкие правила дорожного движения, поэтому в экстремальных условиях им бывает трудно «понять», что происходит вокруг. Все эти обстоятельства были учтены нашими инженерами: видеозаписи вождения в неблагоприятных погодных условиях составляют значительную часть созданного озера данных.

Елена Баранова, Директор по инжинирингу в Ауриге, поделилась подробностями проекта:

Приложение, которое мы разрабатываем, является важной частью инновационной стратегии нашего Заказчика на рынке беспилотных автомобилей. Данный проект требует от инженеров глубоких знаний и опыта в сфере встроенной разработки, творческого подхода и умения мыслить нестандартно – этими навыками Аурига гордится по праву. Для нас большая честь участвовать в таком сложном проекте, и мы высоко ценим оказанное нам доверие.