Введение

Беспилотные автомобили уже давно захватывают воображение автомобилистов и инженеров по всему миру. Они стали еще более популярной темой для разговоров с появлением алгоритмов искусственного интеллекта. По мере того, как мир приближается к появлению по-настоящему автономных автомобилей, остаются вопросы и опасения по поводу их возможностей и ограничений.

Один из наиболее частых вопросов касается работы беспилотных автомобилей в суровых погодных условиях. Вот взгляд на последние события.

Как погода влияет на беспилотные автомобили

Любой водитель знает, что погода оказывает огромное влияние на безопасность дорожного движения. Водителям-людям, безусловно, легче ориентироваться по сухим и чистым дорогам, чем по залитым дождем или даже затопленным улицам. Любой, кому когда-либо приходилось ездить в заснеженных условиях, поймет неудобство царапания стекол автомобиля и наблюдения за обледенелыми дорогами и ледяными пятнами.

Но что погода делает с беспилотными транспортными средствами? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно поближе взглянуть на то, как работают беспилотные автомобили. Беспилотные автомобили перемещаются по дорогам с помощью датчиков, которые позиционируют автомобиль относительно других объектов вокруг них, включая дорожные знаки, дорожную разметку, другие автомобили или пешеходов. Они используют сенсоры, которые помогают им видеть.

Здесь начинаются ограничения. В снежную погоду датчики могут быть покрыты снегом и льдом, что делает их фактически слепыми. Принцип аналогичен датчикам заднего хода в большинстве современных автомобилей. Если они покрыты грязью, грязью или снегом, они просто не смогут дать изображение. Без надежных изображений окружающей среды технология автономного автомобиля может быть небезопасной.

Что такое дорожный риск?

Согласно Американское метеорологическое общество, более 200 миллионов легковых и грузовых автомобилей используют национальную систему автомагистралей Америки. На их безопасность и безопасность пассажиров сильно влияют неблагоприятные погодные условия. По оценкам организации, около 7000 смертей на дорогах и около 800 000 травм так или иначе вызваны вождением в плохих погодных условиях.

Ненастная погода включает туман, дождь, мокрый снег и снег. Помимо ограничения безопасности, эти условия также снижают пропускную способность дорог и сводят к минимуму эффективность системы автомагистралей.

Министерство транспорта США Федеральное управление автомобильных дорог (FHWA) разделяет влияние неблагоприятных погодных условий на дорожную ситуацию в целом, на движение транспорта и на дорожные операции. Помимо дождя, заснеженных дорог и тумана при оценке характеристик безопасности дорожного движения FHWA также учитывает скорость ветра и температуру дорожного покрытия. Последнее может привести к повреждению дорожного покрытия как из-за слишком высоких, так и из-за слишком низких температур.

Дорожные риски влияют на поведение водителя и работу транспортного средства. Сильный ветер может дестабилизировать автомобиль и сделать дороги недоступными, например, из-за падающих деревьев. Дождь, мокрый снег, снег и туман ограничивают видимость и могут значительно увеличить расстояние, необходимое автомобилям для остановки. Снижение этих рисков часто означает снижение ограничений скорости, хотя ограниченная видимость может затруднить водителям чтение дорожных знаков и соблюдение новых ограничений. Короче говоря, суровые условия увеличивают дорожный риск.

Читайте также: Как ИИ улучшает прогноз погоды?

Оптимизация с учетом погоды на любом маршруте

Управление дорожным движением направлено на оптимизацию дорог с учетом погодных условий. Регулировка ограничений скорости, а также открытие и закрытие полос движения в зависимости от погодных условий помогают оптимизировать условия вождения для традиционных и беспилотных автомобилей.

Цель — повысить безопасность всех автомобилей, включая электромобили, даже в самых плохих условиях.

Лучшие датчики

Как и водители-люди, беспилотные автомобили борются в трудную погоду. Их ограничения вызваны датчиками, которые с трудом распознают близко расположенные объекты, полосы движения и дорожные знаки во время проливного дождя. Снежный покров на дорогах может блокировать разметку полос, что еще больше усложняет управление беспилотными автомобилями.

Чтобы превратить автономные технологии из воображения в реальность, необходимы более совершенные датчики, способные справляться со сложными погодными условиями. Им необходимо уметь распознавать разметку полосы движения в условиях имитации тумана и применять трехмерную геометрию для получения изображения на 360 градусов.

ЛИДАР

Большинство автоматических автомобилей сегодня используют комбинацию радиолокационных изображений и лазерной системы под названием LiDAR. Оба предназначены для улучшения видимости и навигации, что они и делают, но не без ограничений. Ультразвуковые датчики являются еще одним вариантом.

LiDAR означает обнаружение света и определение дальности. Его применение выходит далеко за рамки вождения. Эта технология используется, среди прочего, для геодезии, геологии, сейсмологии и лазерного наведения. Вертолет Ingenuity использовал LiDAR при полете над поверхностью Марса.

LiDAR работает, отражая ультрафиолетовый, видимый или ближний инфракрасный свет для создания изображений объектов. В беспилотных автомобилях лазеры нацелены на объекты, окружающие автомобиль, и измеряют скорость, с которой лучи возвращаются к источнику.

Эта концепция возникла еще в 1930 году и с тех пор обновлялась и развивалась. НАСА считает, что LiDAR является ключевой технологией для поддержки будущих высадок на Луну. При использовании в технологии автономных транспортных средств LiDAR помогает обнаруживать препятствия и избегать их, а также безопасно перемещаться в различных средах.

Читайте также: Что такое лидар? Как оно используется в роботизированном зрении?

3D-изображение

Датчик LIDAR создает трехмерные изображения высокого разрешения вокруг беспилотных транспортных средств. В ясные дни технология работает очень хорошо и позволяет получать изображения с высоким разрешением. Его самым большим недостатком является неспособность видеть в тумане, при движении по пыльной местности или при движении под дождем и снегом.

Используя только LiDAR, беспилотный автомобиль не может хорошо видеть в плохих погодных условиях. Ученые из Калифорнийского университета в Сан-Диего считают, что LiDAR сам по себе не является решением проблемы. По мнению исследователей, LiDAR — это не что иное, как вращающийся лазер, который ищет объекты, от которых он может отскочить. При использовании под дождем или в густом тумане лазер будет отражаться от тумана и, таким образом, создавать искаженное изображение окружения автомобиля.

Технологии недостаточно, чтобы обеспечить необходимое восприятие автомобиля для безопасного вождения. Помогать беспилотным автомобилям ориентироваться в ненастную погоду, когда они не могут чувствовать дорогу под собой или объекты вокруг, остается сложной задачей.

Радарное изображение сквозь туман

Однако команда инженеров-электриков Калифорнийского университета в Сан-Диего считает, что они приближаются к решению. Их цель — улучшить возможности формирования изображений существующих радиолокационных датчиков, что фактически приведет к созданию радара, подобного LiDAR. Это должно помочь датчикам точно предсказать форму и размер объектов в «поле зрения» автомобиля.

Радарная технология передает радиоволны и позволяет видеть в любых погодных условиях, в том числе в густом тумане. По сравнению с лазерными технологиями у него есть один недостаток. Радар для визуализации фиксирует лишь частичную картину дороги вокруг транспортного средства. Цель исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Диего — улучшить зрение радара.

Они пытаются объединить сильные стороны LiDAR с преимуществами радара. Плюс у радара есть еще одно преимущество. Как существующая технология, она намного дешевле, чем LiDAR. Если команде удастся объединить эти технологии, потенциальные покупатели беспилотных автомобилей смогут увидеть выгоду в виде снижения цен и повышения безопасности.

И LiDAR, и радар работают с помощью датчиков. Чтобы улучшить зрение радиолокационной технологии, ученые разместили на капоте автомобиля два датчика, а не полагались на один. Удвоение датчиков позволяет системе наблюдать за большим пространством и регистрировать больше деталей, чем один датчик. В каком-то смысле это так же просто, как сказать, что два глаза видят больше, чем один.

Ученые из Сан-Диего ищут датчики, которые смогут предоставлять обширные данные. Кадрам радара недостаточно заметить автомобиль, приближающийся к автономному транспортному средству. Кроме того, они должны иметь возможность определять скорость приближающегося автомобиля, его размеры и положение по сравнению с датчиками. Записывая самые разные точки данных, ученые стремятся создать безопасное и экономически эффективное решение.

Использование одного радарного датчика ограничивает объем данных, которые получает датчик. Лишь часть отражений радиоволн отражается от объекта, который «видит» датчик, чего недостаточно для оценки точных размеров. Использование двух датчиков решает проблему.

Многообещающие начальные испытания

Тест-драйвы в ясные дни и ночи показали, что метод на основе радара работает так же хорошо, как и эквивалент LiDAR, когда дело доходит до определения размеров другого автомобиля. Но настоящей проблемой будет оценка радиолокационных датчиков в плохих условиях.

Чтобы смоделировать сложные условия, ученые добавили в свой тестовый сценарий туманную погоду. Их машина показала себя так же хорошо, как и в идеальную погоду, и предоставила трехмерное изображение приближающегося автомобиля. С другой стороны, автомобиль LiDAR фактически провалил испытание, не сумев различить вторую машину сквозь туман.

Команда Калифорнийского университета в Сан-Диего считает, что их решение может не только работать, но и улучшить зрение водителей. Радарные датчики позволяют автомобилю видеть сквозь туман или снег, что ставит их не только на один уровень с человеческим зрением, но и опережает его.

Читайте также: Автономные автомобили: как на самом деле работают беспилотные автомобили?

Заключение

Беспилотные автомобили больше не являются плодом воображения энтузиастов искусственного интеллекта. По мере развития сенсорных технологий, в том числе на основе радаров и лазеров, автономное вождение становится все более надежным, независимо от погоды.