Резюме
- Плохая погода является серьезным недостатком из-за помех для датчиков, особенно для системы FSD Tesla.
- Геозонирование ограничивает беспилотные автомобили определенными территориями, что затрудняет повсеместное внедрение и масштабируемость.
- Беспилотные автомобили сталкиваются с трудностями при столкновении с дорожными препятствиями, человеческим взаимодействием, чрезвычайными ситуациями и непредсказуемыми сценариями.
Каждые пару лет, как по часам, какой-нибудь генеральный директор технологической компании обещает, что беспилотные автомобили не за горами (я смотрю на тебя, Илон). Но даже несмотря на то, что у нас есть Tesla и Waymo с уровнем автономности 2 и 4 соответственно, уровень 5 — Святой Грааль автономности — все еще недостижим. Вот все, что все еще сдерживает нас.
Плохая погода все еще остается слабостью
Большинство беспилотных автомобилей полагаются на комбинацию камер, ультразвуковых датчиков, LiDAR и радаров, чтобы «видеть» мир, но точность этих систем может быть скомпрометирована в любую погоду, кроме яркой солнечной. Дождь может вносить шум в данные датчиков, туман может ухудшать видимость камеры, а снег может покрывать разметку полос движения — все это затрудняет безопасное передвижение автономных транспортных средств по дорогам.
Как будто этих проблем было недостаточно, подход некоторых компаний к беспилотному вождению особенно чувствителен к плохой погоде. Генеральный директор Tesla Илон Маск спорно отказался от ультразвуковых датчиков и LiDAR в пользу системы, состоящей только из камер, для полного беспилотного вождения Tesla (FSD). Он назвал LiDAR «костылем» и утверждал, что беспилотные автомобили должны полагаться на камеры и кремниевые нейронные сети, так же как люди используют свои глаза и биологические нейронные сети.
Проблема в том, что такой подход исключает избыточность. Так что же происходит, когда видимость плохая? Или когда камеры ошибаются? В инциденте, о котором сообщил NBC News, эти вопросы приобрели поразительную ясность, когда Tesla с включенной системой FSD не распознала проезжающий поезд в густом тумане, вынудив машиниста взять управление на себя в последнюю секунду, чтобы избежать столкновения.
Однако Tesla — не единственная компания, занимающаяся беспилотными автомобилями, которая борется с плохой погодой. Даже Waymo, одна из немногих компаний, достигших 4-го уровня автономности, пока не решила эту проблему. Вот почему на данный момент ее роботакси работают только в солнечных городах, таких как Финикс, Сан-Франциско и Лос-Анджелес. К их чести, Waymo проводила испытания в заснеженных местах, таких как Нью-Йорк и Мичиган, но пока неизвестно, сможет ли ее система справиться с реальными зимними условиями.
Геозонирование ограничивает их полезность
Ранее я упоминал, что Waymo — одна из немногих компаний, достигших четвертого уровня автономности, и сделать это им удалось во многом благодаря геозонированию.
Прежде чем роботакси Waymo будут развернуты в новой среде, команды со специализированными транспортными средствами ездят по ней и сканируют область, создавая сверхподробную карту окружающей среды. Эта область является их геозоной, и именно в ней их роботакси постепенно развертываются — сначала с водителями безопасности за рулем, а затем, когда машины изучают все тонкости дороги, автономно.
Этот медленный и последовательный подход означает, что Waymo удалось избежать многих инцидентов безопасности, которые преследовали ее конкурентов, но это также означает, что ее роботакси работают только в определенных областях, которые были нанесены на карту, и где ее автомобили были обучены. Масштабирование такой системы — сложная и дорогостоящая задача, что не совсем перспективно для всеобщего развертывания беспилотных автомобилей.
Когда возникают сомнения, они останавливаются — даже в худших ситуациях
Еще одна слабость, которую я заметил у беспилотных автомобилей, заключается в том, что когда они сбиваются с толку — будь то необычная дорожная разметка, непредсказуемые водители-люди или неожиданные препятствия, — их обычная реакция — остановиться и пересмотреть ситуацию. Но иногда остановка — это худшее, что они могут сделать.
Вы, вероятно, видели эти видео на YouTube с самоуправляемыми автомобилями, замерзшими намертво посреди дороги. В одном из них Waymo пытался развернуться, когда столкнулся с кортежем и быстро застыл посреди дороги. В конце концов его пришлось вручную отогнать полицейскому.
Такого рода препятствия на дороге раздражают, но они даже не являются настоящей проблемой. Что происходит, когда беспилотный автомобиль теряется и останавливается в опасной ситуации?
В одном инциденте, опубликованном на YouTube, Tesla с FSD столкнулась с железнодорожным переездом, за которым сразу же последовал знак «стоп». Машина заметила знак «стоп» слишком поздно и остановилась прямо на путях. К счастью, приближающегося поезда не было, но такие ситуации подчеркивают риск.
Помимо опасности на дороге, эта привычка останавливаться может сделать беспилотные автомобили и их пассажиров легкой добычей. В одном слегка тревожном случае двое мужчин встали перед роботакси на красный свет и приставали к пассажиру внутри. Поскольку автомобиль обнаружил препятствие, он отказался двигаться — хотя ситуация могла быстро стать опасной.
Они испытывают трудности с человеческим взаимодействием
Вождение — это не просто следование сигналам светофора и дорожным знакам — между водителями существует слой тонкой, невысказанной коммуникации. Будь то быстрый взмах рукой, чтобы пропустить кого-то влиться в поток, или кивок на перекрестке, водители-люди полагаются на эти сигналы, чтобы плавно двигаться. Однако беспилотные автомобили не всегда их распознают.
Яркий пример — сигналы руками. Дорожные рабочие иногда используют их для регулирования движения, но, хотя беспилотные автомобили и были обучены использовать их, система не идеальна. Видео, размещенное на Reddit, показывает, как роботакси Waymo с трудом понимает указания дорожного рабочего, колеблется и не может должным образом отреагировать.
Беспилотные автомобили не обладают ситуационной осведомленностью
Иногда беспилотные автомобили не в состоянии справиться с элементарными здравыми вещами, которые водитель-человек понимает инстинктивно.
Возьмем, к примеру, аварии. Водитель-человек понял бы, что нужно объехать место происшествия, но, как видно на видео, опубликованном на Reddit, Waymo проехал прямо через место аварии, а не изменил маршрут, как другие автомобили.
В другом случае камера запечатлела, как несколько автомобилей Waymo на полной скорости пронеслись через огромную выбоину, полностью проигнорировав транспортное средство общественных работ, пытавшееся перекрыть дорогу.
А еще есть то, как они справляются с машинами экстренных служб. Водитель-человек знает, что нужно уступить дорогу машинам скорой помощи и пожарным машинам, но беспилотным автомобилям часто не хватает этой осведомленности. В 2023 году пожарная служба Сан-Франциско сообщила, что беспилотные автомобили мешали спасателям не менее 66 раз. Вот некоторые из самых серьезных нарушений:
- Проезд через желтую аварийную ленту и игнорирование предупреждающих знаков.
- Блокирование подъездных путей к пожарной части.
- Остановка без движения на дороге с односторонним движением, заставляющая пожарную машину сдавать назад и выбирать более длинный путь к горящему зданию.
По моему мнению, эта технология не готова к массовому использованию.
Существуют пограничные случаи, которые мы не можем предсказать, пока они не произойдут
Возможно, самая большая проблема с беспилотными автомобилями заключается в том, что они не могут справиться с необычными сценариями, особенно с теми, которым их никогда не обучали. Они могут учиться на данных, но что происходит, когда они сталкиваются с ситуацией, к которой никто не подумал подготовиться?
Авария Cruise 2023 года подчеркнула эту проблему. В том инциденте пешеход был сбит автомобилем, управляемым человеком, и выброшен на путь роботакси Cruise. Роботакси не смог избежать столкновения с пешеходом, но он еще больше усугубил плохую ситуацию, попытавшись остановиться и в процессе протащив пешехода на 20 футов со скоростью почти 8 миль в час, прежде чем окончательно остановиться.
Расследование причины такого поведения показало, что когда женщину сбили с ног на пути AV, она упала, так что из машины были видны только ее ноги. Поскольку она была частично вне поля зрения, машина не смогла классифицировать ее как человека и в итоге нанесла дополнительные повреждения, когда попыталась остановиться.
Этот тип пограничного случая практически невозможно предсказать, и тем не менее, он и несколько других, которые мы даже не рассматривали, существуют. Это как черный лед на дороге — вы не знаете, что он там, пока вас не занесет, а к тому времени может быть слишком поздно.
Самоуправляемые автомобили достигли больших успехов, но у них все еще есть серьезные недостатки, которые делают полную автономность недостижимой целью. Пока они не научатся справляться с плохой погодой, непредсказуемыми людьми и неожиданностями, нам придется держать руки на руле — нравится нам это или нет.
