Автономные транспортные средства постепенно преодолевают один из самых сложных барьеров — работу в экстремальных погодных условиях. Waymo рассказывает, как удалось создать универсальную систему, способную справляться с дождем, туманом, метелями и, что особенно важно, снежными зимами.
Понимание вызова
Снег представляет собой не единое явление, а целый спектр условий, которые по-разному влияют как на человека за рулем, так и на автономную систему. Атмосферные условия варьируются от легкого снежного покрова до полной белой мглы, а дорожное покрытие может быть покрыто снегом или иметь ледяные участки. Дополнительную сложность создают факторы окружающей среды, такие как снежные заносы вдоль обочин.
В течение нескольких лет компания тестировала свою систему в одних из самых снежных регионов страны — регулярно проводя испытания в северной части штата Нью-Йорк, на Верхнем полуострове Мичигана и в горах Сьерра. За это время было пройдено десятки тысяч миль в различных снежных условиях. Это позволило искусственному интеллекту Waymo Driver обучаться на реальном опыте вождения и тренироваться для навигации в широком диапазоне зимних погодных условий.
Определение различных типов зимних дорожных условий: от обледенелых улиц (справа) и хорошо расчищенных дорог (второй справа) до следов от шин и легкого снежного покрова, падающего снега и слякотных улиц (справа).
Разработка универсальных решений
В Waymo создают единую автономную систему, работающую в различных условиях — тот же Waymo Driver, который перемещается по туманному Сан-Франциско, может ездить по заснеженному Денверу. 6-е поколение Driver основано на опыте более 100 миллионов полностью автономных миль, сочетая передовое оборудование и искусственный интеллект для адаптации к суровым погодным условиям.
Waymo Driver использует камеры, радары и лидары для восприятия окружающего мира, причем каждый датчик обеспечивает дополнительное поле зрения, особенно полезное в ненастную погоду. Его автоматизированная система очистки — с использованием интеллектуальной инженерии и нагревательных элементов — поддерживает чистоту датчиков, позволяя транспортному средству продолжать обслуживать пассажиров без необходимости останавливаться.
Система предоставляет контекст не только о месте работы, но и об условиях, в которых она работает. Создавая передовой ИИ, разработчики строят на основе существующих моделей с более богатыми входными данными и расширенными возможностями, предназначенными для навигации в зимних условиях. Например, ИИ может различать, где находится снег, слякоть, лед и обычная поверхность дороги.
Waymo Driver затем использует эту информацию для корректировки своего поведения вождения в режиме реального времени в соответствии с дорожными условиями, позволяя навигации основываться на том, что он видит (и чувствует), а также делать выводы из поведения других участников дорожного движения — адаптируясь к заблокированным дорогам, объездам и изменяющимся условиям поверхности. Когда система обнаруживает снижение сцепления, она автоматически регулирует скорость, ускорение и торможение.
Каждое транспортное средство по сути действует как мобильная метеостанция, собирая данные для информирования собственных решений о вождении и обмена с остальным парком в городе. Эти реакции последовательны и тщательно протестированы, обеспечивая предсказуемую и безопасную навигацию в сложных условиях.
Тщательная проверка возможностей
Универсальная система проверяется через реальное вождение, испытания на закрытых трассах и масштабное моделирование. С расширением операций в снежных городах, таких как Детройт, Денвер и Вашингтон, а также с визитами в другие районы, компания углубляет понимание зимних погодных условий и проверяет свои возможности.
На испытательных объектах с закрытыми трассами система доводится до пределов в контролируемых условиях, обучаясь распознавать и реагировать на экстремальные сценарии, такие как потеря сцепления на льду. Затем обучение продолжается круглый год с помощью моделирования, задолго после того, как растаяла последняя снежинка, чтобы Waymo Driver был подготовлен к редким и необычным событиям, таким как столетний снегопад, который пережил Новый Орлеан прошлой зимой.
Waymo тестирует свое оборудование и ИИ с помощью комбинации структурированного тестирования (слева), моделирования (в центре) и реального вождения (справа).
Ответственное масштабирование
После проверки технологии и операций в соответствии с рамками безопасности и высокими стандартами качества обслуживания пассажиров, компания расширяет свой сервис с четкими правилами о том, когда транспортные средства будут работать в зависимости от местных условий. При масштабировании также совершенствуются операции для поддержки зимнего сервиса — от поддержания чистоты и заряда парка в морозные температуры до оптимизации опыта пассажиров.
Интересно наблюдать, как автономные системы постепенно осваивают те условия, которые раньше считались исключительно человеческой компетенцией. Способность адаптироваться к изменяющимся дорожным условиям — это именно то, что отличает зрелую автономную систему от простого автопилота. Правда, остается открытым вопрос: сможет ли ИИ когда-нибудь развить то самое «чувство дороги», которое есть у опытных водителей, или ограничится строгими алгоритмами безопасности.
Зимняя погода сложна, но компания намерена предоставлять надежный сервис, когда пассажиры нуждаются в нем больше всего. По мере продолжения расширения в большее количество городов по всему миру, прогресс направляется безопасностью, и пассажиры могут доверять, что Waymo Driver готов, когда открываются двери.
По материалам Waymo.