Проблематика разработки современных систем управления беспилотных автомобилей
В. К. Ремизов *1, А. В. Григорьев *2
*1студент, Донецкий национальный технический университет, vsevolod.remizov@gmail.com
*2 к.т.н, доцент, Донецкий национальный технический университет, grigorievalvl@gmail.com
Аннотация
В статье описаны ключевые моменты разработки систем управления беспилотных автомобилей. Выполнен обзор существующих систем. Проанализированы проблемы, возникающие при разработке, определены возможные пути их решения.
Введение
Беспилотные автомобили уже сегодня стали частью нашей жизни. Они применяются в совершенно разных областях – сервисы такси, перевозки грузов и даже наблюдение за важными объектами [1].
Разработкой беспилотных автомобилей занимаются многие крупные автопроизводители, выпуская все более совершенные прототипы. Однако в этой области все еще есть ряд проблем, которые необходимо решить для обеспечения эффективного и безопасного функционирования описанных устройств. Этим и обусловлена актуальность данной работы.
Цель предлагаемой статьи – выполнить обзор проблем разработки систем управления беспилотных автомобилей и способов их решения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- описать основные бизнес-процессы разработки систем управления беспилотных автомобилей;
- провести анализ функциональных возможностей современных систем управления;
- выявить основные проблемы разработки систем управления беспилотных автомобилей и определить пути их решения.
Импульсом для написания данной статьи послужила публикация «Анализ функциональных возможностей современных систем управления беспилотных автомобилей и перспективы развития» Аксенова С.А. и Григорьева А.В. [2].
Однако со времени написания статьи многие проблемы, описанные в ней, были решены, например, системы научились распознавать сигналы светофоров и даже начали ездить на дорогах общего пользования, но появились и некоторые другие проблемы – их мы рассмотрим в данной статье. Т.о., второй задачей данной статьи является отслеживание динамики развития систем управления беспилотных автомобилей.
Описание основных бизнес-процессов разработки систем управления беспилотных автомобилей
Беспилотный автомобиль – это транспортное средство, оборудованное системой автоматического управления, которое может передвигаться без участия человека [3]. Процесс движения беспилотного автомобиля – это непрерывное выполнение следующих подзадач в реальном времени [4]:
- локализация – определение местоположения автомобиля;
- восприятие – идентификация окружающих объектов;
- предсказание – прогнозирование движения других участников дорожного движения;
- планирование – определение собственных действий автомобиля.
Принцип работы беспилотного автомобиля представлен на рис. 1.
Основные компоненты системы представлены на рис. 2.
Структура системы представлена на рис. 3.
Проанализировав структуру современной системы управления беспилотного автомобиля, можно таким образом определить алгоритм ее работы (см. рис. 4).
Анализ функциональных возможностей современных систем управления беспилотных автомобилей
На сегодняшний день существует множество систем управления беспилотных автомобилей: «Waymo Driver», «Tesla Motors», «Ford Autonomous Vehicles», «Яндекс», «SberAutoTech» и другие. Рассмотрим функциональные возможности некоторых из перечисленных систем.
Так, самой совершенной системой управления беспилотных автомобилей является «Waymo Driver» (см. рис. 5). Беспилотные автомобили, оснащенные данной системой, могут увидеть и проанализировать дорожную обстановку на 500 метров вперед, а интерфейс системы спроектирован так, чтобы пользователь доверял автомобилю. «Waymo Driver» содержит в себе информацию, которая была собрана технологиями «Google», например – «Google карты» и «Google Street View». Однако данная система прокладывает неоптимальные маршруты, т.к. избегает потенциально опасные левые повороты.
На отечественном рынке разработкой подобных систем занимается компания «Яндекс» (см. рис. 6). Их беспилотные автомобили способны сканировать пространство вокруг себя, распознавать другие автомобили, дорожные знаки, разметку, различные препятствия, людей, животных и другие элементы окружающей среды. Однако эта система имеет следующие недостатки: ошибочное прогнозирование поведения людей на пешеходных переходах, отсутствие адаптации под погодные условия.
Проблематика разработки систем управления беспилотных автомобилей и возможные методы их разрешения
После проведенного анализа функциональных возможностей современных систем управления беспилотных автомобилей было выявлено ряд проблем:
Основной проблемой является «слепота» беспилотных автомобилей в плохую погоду. Во время плохих погодных условий точность датчиков снижается, что может вызвать опасные последствия.
Успешным решением данной проблемы может стать использование сверточных нейронных сетей, объединение датчиков в единую систему, а также использование алгоритмов мультимодальной геометрической реконструкции и взаимного обучения нейронных сетей для обнаружения проходимого пути.
Также решить проблему может помочь «умная» дорога, которая может взаимодействовать с автомобилями, контролировать их и давать команды, например, снизить скорость или сгруппироваться в колонну [5].
Следующей проблемой является сложность левых поворотов. Беспилотные автомобили избегают потенциально опасные левые повороты на нерегулируемых перекрестках, из-за чего маршруты прокладываются неоптимально.
Чтобы решить данную проблему, следует использовать радиолокационные радары, которые позволят автомобилю «заглянуть за угол» и облегчат левый поворот. Сигнал от радара будет отражаться от различных объектов, находящихся за углом, и частично возвращаться к источнику. По характеру вернувшегося сигнала можно будет классифицировать объект, измерить его скорость и направление движения [6].
Также серьезной проблемой является сложность взаимодействия с людьми на пешеходных переходах. Это связано с тем, что люди ждут зрительного контакта с водителем для подтверждения того, что он их видит и остановится. Понятно, что беспилотные автомобили подобный зрительный контакт осуществить не могут.
Одной из идей по решению данной проблемы является установка на беспилотном автомобиле громкоговорителя и дисплея – это поможет подавать пешеходу понятные графические и звуковые сигналы.
Выводы
В статье описаны и проанализированы основные бизнес-процессы разработки систем управления беспилотных автомобилей. Выполнен анализ функциональных возможностей существующих систем. В ходе исследования выявлены и сформулированы проблемы, возникающие при разработке, а также предложены решения по устранению данных проблем. Перспективным направлением исследования является разработка нейронной сети, которая бы анализировала лица прохожих и выдавала графическое изображение глаз для установления аналога зрительного контакта.
Литература
- Шаошань Лю, Лиюнь Ли, Цзе Тан, Шуаш Ву, Жан-Люк Годье Л91 Разработка беспилотных транспортных средств / науч. ред. В. С. Яценков; пер. с анг. П. М. Бомбаковой. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 246 с.: ил.
- Аксенов, С. А. Анализ функциональных возможностей современных систем управления беспилотных автомобилей и перспективы развития / С. А. Аксенов, А. В. Григорьев // Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2016): Сборник научных трудов I научно-практической конференции (студенческая секция), Донецк, 16–17 ноября 2016 года. – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2016. – С. 7-11. – EDN PQNGGG.
- Беспилотный автомобиль [Электронный ресурс] / Википедия. Свободная энциклопедия. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Беспилотный_автомобиль. – Загл. с экрана.
- 4. Как устроены беспилотные автомобили и кто их делает [Электронный ресурс] / Auto.ru Журнал. – Режим доступа: https://mag.auto.ru/article/selfdrivingsetup/. – Загл. с экрана.
- Павловский, В. Е. Задачи управления беспилотным автомобилем в проекте "АвтоНИВА" / В. Е. Павловский, В. Н. Огольцов, И. А. Спиридонова // Второй Всероссийский научно-практический семинар "Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта": Труды семинара, Санкт-Петербург, 09 октября 2015 года / Российская ассоциация искусственного интеллекта. – Санкт-Петербург: Политехника-сервис, 2015. – С. 107-114. – EDN UXHKMH.
- New automotive radar spots hazards around corners [Электронный ресурс] / Tech Explore. – Режим доступа: https://techxplore.com/news/2020-06-automotive-radar-hazards-corners.html. – Загл. с экрана.