Журнал "Information Security/ Информационная безопасность" #1, 2018

Создатели российских автомобилей-роботов заявляют, что технологии Cognitive Technologies спо- собны работать даже на самых плохих дорогах. В отличие от зарубежных разработчиков, ориентирую- щихся во многом на идеаль- ные условия дорожного дви- жения (качественную размет- ку, отсутствие повреждений дорожного покрытия), а также инфраструктуру умного города, их подход изначально учитывает любые условия, которые могут воз- никнуть во время движения. Робот-автомобиль от Cognitive Technologies будет приоритетно использовать пассивную модель компью- терного зрения, т.е. распо- знавать информацию со своих видеокамер. Собствен- но, по таким же принципам действует и человек. Этот подход применяется в Рос- сии в дополнение к активной (излучающей) модели, на которой базируются многие зарубежные проекты, напри- мер Google Car [4]. Таким образом, вопрос массового ремонта дорог не встает отдельно и будет решаться поэтапно в полном соответствии с Транспортной стратегией РФ до 2030 г. За последние несколь- ко лет в индустрии про- изводства беспилотных автомобилей произошел невероятный прогресс. Все указывает на то, что будущее, в котором мы сможем сесть в машину и заниматься своими делами, а она сама везет нас до места назначения, уже совсем не за горами. Прав- да, до полной автоматизации транспортных средств дело пока не дошло – несмотря на то, что машины становятся все более самостоятельными, участие в процессе водителя все еще необходимо. Существует отдельная клас- сификация для беспилотных автомобилей, которая разрабо- тана Сообществом автомобиль- ных инженеров (SAE) и содер- жит шесть уровней: l уровень 0: система пред- упреждает об опасности и может вмешиваться в управле- ние (например, экстренное тор- можение), но не управляет авто- мобилем постоянно; l уровень 1: водитель должен быть готов в любой момент взять управление на себя. Могут присутствовать следующие автоматизированные системы: круиз-контроль (ACC, Adaptive Cruise Control), автоматическая парковочная система и система предупреждения о сходе с поло- сы (LKA, Lane Keeping Assis- tance) второго типа; l уровень 2: водитель должен реагировать, если система не смогла справиться самостоя- тельно. Система управляет ускорением, торможением и рулением. Система может быть отключена; l уровень 3: водитель может не контролировать машину на дорогах с "предсказуемым" дви- жением (например, автобаны), но должен быть готов взять управление; l уровень 4: аналогичный 3-му уровню, но уже не требует вни- мания водителя; l уровень 5: со стороны чело- века не требуется никаких дей- ствий, кроме старта системы и указания пункта назначения. Автоматизированная система может доехать до любой точки назначения, если это не запре- щено законом [1]. Тестирование беспилотных автомобилей Сейчас беспилотные автомо- били тестируются в довольно "тепличных" условиях: километ- ры идеального дорожного полот- на, имеющего мало общего с реальной ситуацией на дорогах. Так, например, в ноябре 2017 г. в Южной Корее открылась пер- вая секция тестового полигона для самоуправляемых автомо- билей площадью 323 749 кв. м. Площадка, получившая назва- ние K-City, расположена при- близительно в 32 км от южно- корейской столицы – Сеула. Для симуляции реальных южнокорейских дорог и улиц на объекте будут возведены центральные городские и при- городные дороги, городская инфраструктура и множество домов. В США тоже имеется крупный испытательный полигон Castle площадью 404 668 кв. м. [2]. Однако уже сейчас есть отдельные площадки, где про- исходит тестирование в режиме реального времени. В Сингапу- ре, например, работает шесть беспилотных такси, которые вполне уверенно ездят по ули- цам города. Повышение уровня интеллекта автомобиля В настоящий момент состоя- ние дорог в разных странах различно, и у беспилотников, разумеется, есть некоторые проблемы. Хотя уже сейчас автомобили оснащены радаром, лазерными датчиками и каме- рами высокого разрешения; настройка в первую очередь произведена на объекты, лежа- щие на уровне дорожного полотна, а ямы, лежащие ниже, находятся за гранью понимания машины. Темное пятно на доро- ге может быть ямой, рисунком или просто лужей. Например, робомобиль может "в панике" затормозить перед темным пят- ном, которое на самом деле окажется тенью от какого-то объекта. Решение – опять же в уве- личении количества и развитии качества датчиков, в частности лидаров. Лидар не перепутает яму с тенью, поскольку основан на световом принципе восприя- тия информации. Другой вари- ант – умная дорога, которая будет предупреждать автомо- биль о своих недостатках [3]. 32 • ТЕХНОЛОГИИ Регулирование и инфраструктура для транспорта нового поколения первые идея о том, что автомобиль может ездить без водителя, появилась еще в 30-х годах ХХ века. Именно тогда General Motors предложила свое прогрессивное видение будущего индустрии автомобилей. И будущее это было беспилотным. В то время появилось два видения дальнейшего развития: управление автомобилем с помощью радиоволн и полная перестройка дорог наподобие рамп. Само собой, оба варианта оказались нежизнеспособными, однако работа в этом направлении началась. В Алексей Тузов, независимый эксперт транспортной отрасли, экс-первый вице-президент ГК "АвтоСпецЦентр" [1] https://www.sae.org [2] https://hi-news.ru/technology/yuzhnaya-koreya-stroit-celyj-gorod-dlya-testirovaniya-samoupravlyaemyx-avtomobilej.html [3] https://www.popmech.ru/technologies/240195-5-problem-kotorye-ne-pozvolyat-bespilotnym-avtomobilyam-pokorit-mir/ [4] https://rg.ru/2016/09/21/kak-bespilotnye-avtomobili-budut-reshat-voprosy-zhizni-i-smerti.html