Компания Waymo официально запускает парк беспилотных автомобилей в городе Финикс
Waymo — компания по производству беспилотных автомобилей, вышедшая из Google в 2016 году, наконец выполнит своё обещание о выпуске своих по-настоящему самоуправляемых автомобилей на городские улицы.
В четверг, 8 октября, компания заявила, что в ближайшем будущем любой человек в радиусе 50 миль от Финикса, штат Аризона, сможет увидеть полностью беспилотный автомобиль.
Это, несомненно, большой прорыв. Согласно изданию Business Insider, только от 5 до 10% поездок компании Waymo были полностью автономны и доступны для определённой группы пассажиров, которые подписали NDA. Остальные 90–95% поездок были выполнены при участии опытного водителя, находящегося на переднем сидении, откуда он мог бы остановить машину от совершения ошибок.
Правда, большой прорыв идёт вкупе с большой оговоркой: работа полностью беспилотных автомобилей ограничена лишь в пределах 50 миль, которую компания задокументировала вдоль и поперёк. В прошлом году Waymo выпустила новый набор данных, сравнимый с тем, сколько собрал бы автомобиль, едущий в течение 5,5 часов, и эта информация составила около 2 терабайт. По данным TechCrunch, компания тестирует в Финиксе около 300 или 400 автомобилей, что означает, что она потенциально получила уже петабайты информации о городском ландшафте.
“Точно так же, как и человек, проезжавший по одной и той же дороге уже много раз и фокусирующийся лишь на отдельных меняющихся частях — то есть на других автомобилях и пешеходах — , так и наша встроенная система Waymo точно знает все особенности дороги из наших высокоточных карт и затем использует бортовые системы, чтобы точно воспринимать окружение, больше фокусируясь на движущихся объектах”, — написала Waymo в своём блоге в сентябре.
Переход на полную автономность в совокупности со стремлением Waymo разработать универсальный алгоритм может стать средством для решения проблемы угрозы здоровья для водителей такси, которых заставляют работать в потенциально небезопасных условиях в период пандемии и лесных пожаров, как сообщает The Verge. Хоть и без особого вмешательства, водители всё равно будут участвовать во всех тестовых поездках Waymo, с пассажирами или без них.
Waymo, конечно, не станет публиковать все свои исследования в сфере ИИ и не приписывает себе все статьи, опубликованные за стенами компании. Но руководители исследовательских лабораторий Waymo, такие как Драгомир Анжелов, всё же обычно приписываются в качестве авторов наиболее внушающих работ лаборатории. Таким образом, отслеживая публикации Анжелова за этот год, можно выстроить картину того, что происходит в лабораториях Waymo. Всё ещё очевидно, что самые простые и в то же время сложные задачи при создании беспилотного автомобиля ещё не были решены. Исследователи до сих пор бьются над вопросом, как лучше отслеживать объекты вокруг автомобиля, например пешеходов, а также, как предугадать траекторию объектов и как получить ещё больше данных, которые помогут их автомобилям понимать окружающую среду.
Беспилотные автомобили, готовые путешествовать на более дальние дистанции, нельзя разработать всего за один конкретный технологический прорыв. Отнюдь, медленное усовершенствование базовых, ключевых систем — это очень важная и комплексная цель универсальных автомобилей.
Вот более подробный список того, чем занимается Waymo:
Прогнозирование траектории движущихся объектов
Беспилотным автомобилям необходимо уметь предугадывать, куда направляются другие машины, велосипеды, скутеры и пешеходы. В одной из своих статей Waymo рассказывает, как ей удаётся генерировать потенциальные траектории для объектов, а затем ранжировать, насколько высока вероятность, что они реальны, чтобы автомобиль смог безопасно проложить свой маршрут так. Там также говорится и о восприятии окружения, то есть об анализе знаков и светофоров, которые могут повлиять на то, куда будет двигаться пешеход или другой автомобиль.
Отслеживание нескольких объектов
Чтобы предсказать, куда пойдёт или поедет пешеход или автомобиль, для начала автопилот должен быть в состоянии отслеживать и все другие окружающие его транспортные средства и пешеходов. Исследователи утверждают, что эта проблема настолько сложна, потому что машины и пешеходы постоянно мелькают в поле зрения и постоянно взаимодействуют друг с другом множеством способов. В другом своём исследовании Waymo уделяет внимание не только распознаванию пешеходов и автомобилей в нагромождённых сценах, но и распознаванию их повторно, когда они исчезают и вновь появляются в поле зрения.
Синтезирование ещё большего количества обучающих данных
Кажется, петабайтов данных о вождении может быть уже недостаточно. Исследователи Waymo изучают способы повышения эффективности уже используемых данных, применяя их для получения новых, сгенерированных данных. Исследователи проводят такие манипуляции для обработки и построения 3D-моделей и сценариев, которые потом рассматриваются с разных сторон, например, если бы автомобиль находился на другом участке дороги. Такие новые данные могут быть внесены в алгоритмы, предназначенные для обнаружения объектов, прогнозирования их поведения и планирования собственного движения автомобиля. Применение этой технологии по максимуму также позволит Waymo эффективнее масштабировать свои операции на новой местности, быстро перенастраивая имеющиеся данные для получения ещё лучшего опыта вождения.
Читайте также:
- Креативное программирование: методы и инструменты для JavaScript, Python и других языков
- К подготовке и публикации первого пакета Python готовы!
- Почему мы создали платформу для инженерии машинного обучения, а не науки о данных
Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен
Перевод статьи Dave Gershgorn: Actual Self-Driving Taxis Are Hitting City Streets
