"Техническое зрение станет распознавать объекты не хуже, чем человек"

Производитель автобусов Volgabus в следующем году собирается начать продажи первых беспилотных машин собственной разработки. О том, как в компании решили обогнать крупнейшие автоконцерны, корреспонденту ДМИТРИЮ ПАНОВУ рассказал генеральный директор и владелец предприятия АЛЕКСЕЙ БАКУЛИН.

— Концерны Volkswagen, Renault--Nissan, создавшие целые дивизионы по разработке автопилотов, пока еще не выпустили на рынок ни одного полноценного самоуправляемого автомобиля. А вы уже в следующем году планируете начать поставлять свои полностью автопилотируемые машины клиентам. У вас есть соответствующие ресурсы для этого?

— Наша компания небольшая даже по сравнению с отечественными автопрозводителями, и тем не менее ресурсы и возможности у нас есть. Во-первых, в России много сильных инженеров и программистов, занимающихся разработками в сфере беспилотных транспортных систем. Для создания нашего второго прототипа "Матрешки" я привлек две опытные российские команды, которые уже давно работают над созданием автопилотов, и поставил перед ними очень амбициозные задачи. Автогиганты разрабатывают автопилоты для серийных, массовых автомобилей. Мы же ушли в совершенно другую нишу. Наш компактный автобус-шаттл будет эксплуатироваться на закрытых территориях — инфраструктурных объектах, в парках, в исторических центрах городов... Это новая концепция транспортной системы, для которой мы разработали автомобиль "с нуля". Коммерческие результаты Tesla подтверждают правильность выбора такой стратегии. Главная задача, которая стоит перед разработчиками автопилотов,— это сделать систему недорогой и безопасной. Сегодня эту задачу можно решить для транспорта, который передвигается по заранее хорошо изученным маршрутам и на небольшой скорости — там, где нет потоков машин.

— Как вы решаете эту задачу?

— На прототипах автопилотов, передвигающихся по дорогам общего пользования, в дополнение к камерам устанавливаются лидары. Они занимаются распознаванием объектов и измерением расстояния до них. Эти датчики очень дорогие — от $2 тыс. до более чем $100 тыс. С ними оборудование автопилота стоило в разы больше, чем сама машина. Все проекты создания автомобильных автопилотов начинаются с того, что на прототипы устанавливают как можно большее количество датчиков. Столько, сколько позволяют финансовые ресурсы. Потому что чем больше информации будет собрано системой, тем более продвинутый базовый алгоритм удастся написать для нее. Мы же используем камеры вместо лидаров. Вообще, надо исходить из того, что человеку для управления автомобилем не нужны никакие лидары, высокочастотные радары, ультразвуковые сенсоры. Ему достаточно пары глаз. И сейчас основной тренд в сфере автопилотов — это развитие технического зрения, алгоритмов искусственного интеллекта, распознающих объекты на изображениях, передаваемых с камер. То, как действует эта технология, сравнимо с тем, как у человека мозг взаимодействует с глазами. Существующее программное обеспечение пока не позволяет обрабатывать информацию от камер так же быстро, как поступающую от лидаров. Поэтому на прототипах, передвигающихся по дорогам общего пользования, не обойтись без лидаров. Но на нашем шаттле, который ездит на закрытых территориях на маленьких скоростях — 15-25 км/ч, техническое зрение успевает следить за происходящим вокруг.

— Плохая видимость, появление непредвиденных объектов на пути — это остается проблемой для автопилотов. Как вы решаете их?

— Качество восприятия камеры, как и человеческого глаза, зависит от того, насколько изображение контрастное. Современные камеры имеют высокочувствительную матрицу, позволяющую довольно точно распознавать объекты в сумерках, при ночном уличном освещении, в дождь, в снег. В кромешной темноте камеры могут подсвечиваться инфракрасными излучателями, это давно не проблема. На нашей машине установлены восемь камер — по паре спереди и сзади и по бокам. Их достаточно для того, чтобы на скорости до 25 км/ч в условиях недостаточной видимости обеспечить безопасное комфортное торможение даже в случае, если на дорогу вдруг выбежит человек или собака. У камеры есть недостаток: она, опять же как и человеческий глаз, может не распознавать расстояние до некоторых поверхностей. Например, человек не может различить на белом снегу уклон или подъем, не может определить точное расстояние до столба или лесного массива. Вот лидар, использующий отражающийся лазер, наоборот, плохо распознает объекты, но может точно определять расстояние. Вычислить расстояние до объекта можно при помощи сигнала GPS и подробной карты местности. А на нашей машине ориентироваться в пространстве можно и без навигации. Работает это следующим образом. Первый раз, когда машина еще не знакома с маршрутом, она проезжает по нему в режиме дистанционного управления и с привязкой к изображению с камер записывает так называемый эталонный трек. В нем содержится информация о маршруте — рельефе, дорожном покрытии и прочем. В дальнейшем машина едет под управлением автопилота, руководствующегося эталонным треком. Каждый раз, проезжая по маршруту, автопилот перезаписывает этот трек. Так система адаптируется к изменениям, которые происходят в пространстве.

— Но ведь есть объекты, которые камера распознать не может?

— Есть. Например, при определенном свете могут возникнуть трудности с распознаванием дорожного знака. Но чем больше данных будет проходить через камеры, тем лучше они будут распознавать объекты. Это стало возможным благодаря развитию самообучающихся интеллектуальных программ. Камера сможет различать все больше движущихся, стационарных объектов вплоть до погоды. Скажем, стало пасмурно, должны выпасть осадки, и у камеры, чтобы она могла лучше работать в таких условиях, перенастраивается диафрагма. В общем, все идет к тому, что техническое зрение станет распознавать объекты не хуже, чем человек. Дальнейшее развитие автопилотов зависит преимущественно от работы над созданием более совершенных программных алгоритмов. А для создания таких алгоритмов нужны объемы данных, сборщиком которых являются сами автопилоты. Поэтому чем больше километров мы получим в реальных условия эксплуатации машины, тем больше возможностей у нас будет для дальнейшего развития.