13:03 / 23 марта 2013

100 км/ч на автопилоте: как «гугломобиль» путешествует по Америке

85fe15

Беспилотная технология от Google научилась аккуратно ездить по скоростным магистралям, но в незнакомой местности пока предпочитает вверять управление машиной человеку

Есть нечто нервирующее в том, чтобы двигаться в плотном потоке на скоростной магистрали с парнем, который управляет автомобилем с помощью голоса. Но Крис Урмсон абсолютно не выглядит встревоженным из-за того, что не держит руки на руле (а ногу — на педали тормоза), пока мы едем по шоссе 101 на юге Кремниевой долины со скоростью выше 100 км/ч, так что я тоже пытаюсь расслабиться.

Урмсон — ключевой инженер проекта создания «беспилотного» автомобиля Google. Он взялся лично продемонстрировать мне возможности технологии, о которой автоиндустрия ожесточенно спорит все последние годы. Наш Lexus RX450h оснащен лазерным сенсором на крыше (цена — $65000), радарами на переднем и заднем бамперах, камерой с высоким разрешением на лобовом стекле и еще одной внутри салона. Общая стоимость оборудования, отвечающего за механику «гугломобиля», приближается к $100000. Техника ежесекундно считывает и анализирует огромные массивы данных. Один только лазерный сенсор в секунду делает 1,5 млн замеров расстояний.

На приборной панели графически, в виде белых прямоугольников, отображаются окружающие нас машины, считывается их расположение по отношению к «лексусу». В поле видимости радаров своевременно попали маневрирующий между рядами мотоциклист и прижавшийся слишком близко автомобиль позади. В последнем случае машина послала нам предупреждающий сигнал.

Пока Урмсон демонстрировал мне мозговой центр «гугломобиля» в виде компьютера размером с лэптоп, водитель в соседней полосе совершил неожиданный маневр, потянувшись за шляпой на пассажирском сиденье. Машина резко ускорилась и въехала в нашу полосу. «Гугломобиль» автоматически сбросил скорость и продолжал двигаться в осторожном темпе, пока не убедился, что опасность столкновения миновала, а неаккуратный водитель не восстановил контроля над управлением. Урмсон в это время спокойно рассказывал мне о начинке устройства и не обратил никакого внимания на инцидент. Руль автоматически корректировал траектирию нашего движения, словно в водительском кресле сидело привидение.

Спустя еще несколько минут тяжелый грузовик встраивается в наш ряд, трафик замедляется, и наша машина тоже аккуратно подстраивается под новый темп. Я по привычке ожидаю увидеть, что Урмсон жмет на педать тормоза, но его ноги там нет. Фантастика.

В целом поездка получилась абсолютно обычной без учета того факта, что совершили мы ее без водителя. «Главный вызов сегодня в том, что мы двигаемся по одной дороге с людьми, — говорит Урмсон. — Так что «гугломобилям» приходится учиться человеческим реакциям».

Мне недавно довелось обучать азам вождения свою дочь. Двигаться по свободной полосе на пустой трассе было относительно легко. Основные проблемы были связаны с моментами выезда и въезда на трассу. То же и с «гугломобилем». В сложные моменты Урмсон все-таки брал управление на себя. Но интеграция человека и автомата происходила практически идеально. По словам Урмсона, конечная цель — в том, чтобы машина сама, без всяких внешних позывов, улавливала момент, когда приходит пора превращаться в водителя.

Автомобили Google уже проехали в автономном режиме по американским дорогам 500 000 миль. Урмсон признает, что пока речь идет о совершенствовании технологии движения по одной полосе на скоростной магистрали. Но в будущем при безошибочном программировании маршрутов «беспилотник» научится управлять машиной в любых обстоятельствах, обещает инженер.

Как только «беспилотник» начинает движение, весь арсенал сенсоров и камер принимается сравнивать записанную ранее информацию с тем, что происходит вокруг в режиме реального времени

Насколько реализуемы эти планы, пока сказать трудно. Даже самая совершенная GPS-система сегодня не обеспечивает 100-процентной уверенности в безошибочной навигации автомобиля без водителя. Перед тем, как выпускать на дорогу машину, инженерам Google предстоит самим проехать по тем же маршрутам, чтобы собрать данные об окружающей среде и рельефе местности и внести их в картографические сервисы (в них компания, к счастью, разбирается отлично). Как только «беспилотник» начинает движение, весь арсенал сенсоров и камер принимается сравнивать записанную ранее информацию с тем, что происходит вокруг в режиме реального времени. Благодаря этому система отличает пешехода на дороге от фонарного столба.

Сохраняются и непреодолимые трудности. По словам Урмсона, «гугломобиль» пока не умеет ездить в сильный дождь и по заснеженным трассам, когда «форма окружающего пространства меняется». «Он перестает понимать, куда двигаться и что делать», — констатирует инженер. Вместе с коллегами он продолжает трудиться над устранением «белых пятен» в системе. Речь, к примеру, идет о подготовке машины к неожиданным встречам — с заглохшим автомобилем или валяющейся посреди дороги шиной.

Бывали случаи, когда «гугломобиль» демонстрировал себя с самой лучшей стороны. Однажды двое инженеров проводили тесты машины на пустынных городских улицах. Несмотря на отсутствие трафика, неожиданно автомобиль резко затормозил. Пока удивленные инженеры пытались понять причину маневра, из-за двух припаркованных поблизости машин на дорогу вышел пешеход, которого человек за рулем увидеть никак не мог.

 

Джоанна Мюллер