Брэд Тэмплтон (пионер в области автономных авто): Почти каждая команда разработчиков беспилотных автомобилей использует предварительно вычисленные карты в сочетании с тем, что видят датчики, чтобы помочь беспилотнику понять дорогу и ехать по ней правильно и безопасно. Tesla является редким исключением. Они отказались от подробных карт и пытаются использовать для работы в основном навигационные карты. В Tesla надеются, что такой подход позволит им ездить «везде», не затрачивая усилий на создание и обслуживание карт, но поскольку это пока не работает, это означает, что они пытаются ездить везде, но делают это плохо.
Другие команды пришли к выводу, что лучше потратить немного больше усилий, чтобы действительно быть в состоянии выполнить задачу беспилотного вождения, а затем расширить свою территорию, чем не иметь возможности выполнить задачу вовсе. За этим решением стоит целый ряд причин, о которых я рассказываю в новом видео о реальном беспилотном вождении и картографии.
В прошлом месяце, в обзоре прототипа «FSD» компании Tesla версии 10.8, мне пришлось поставить ему неудовлетворительную оценку за удивительно большое количество серьезных ошибок, которые он допустил на коротком расстоянии, включая 3 неправильных поворота, проезд на 2 красных светофора и блокировку движения. Несмотря на это, многие из ошибок, которые делает система, не были бы сделаны, если бы у него были хорошие карты. Некоторые из этих ошибок показаны в видео. Многие ошибки происходят из-за непонимания полос движения и их значения, или светофоров, или того, что должно произойти впереди, чего он еще не видит. Карты помогают понять дорогу, что значительно снижает такой риск.
Учитывая, что все хотят добраться до безопасного результата как можно быстрее, странно, что крупная команда намеренно избегает использования такой ценной техники. Обычно говорят, что в Tesla считают, что когда-нибудь они сделают вождение без карты возможным, и когда они это сделают, усилия по созданию и поддержанию карт будут напрасными. Многие ошибочно полагают, что создание карт — это очень дорого и мешает масштабированию системы. Они также думают, что слишком сложно справиться с тем, как меняются дороги, и карты станут устаревшими из-за строительства новых объектов. В видеоролике и ниже объясняется, почему эти мнения ошибочны. Кроме того, даже если ставка Tesla на то, что она сможет безопасно управлять картографией на лету, оправдается, я объясню, почему даже на полпути к этому можно получить очень полезные карты бесплатно — так что нет причин не делать этого.
Видео содержит наглядные примеры, но для тех, кто предпочитает текст, приводится отредактированная расшифровка. Вы можете прочитать ее и или посмотреть фрагменты видео (которые снабжены главами, чтобы вы могли их найти).
Когда люди сравнивают подход Tesla FSD с другими командами беспилотных автомобилей, они часто обращают внимание на роль карт. Есть много других противоречий, таких как LIDAR, и радар, и что это бета-версия, и многое другое, и у меня есть статьи обо всем этом, но в этом видео я покажу вам, почему Tesla сошла с ума, избегая использования карт, чтобы сделать свой автомобиль безопаснее и быстрее.
Tesla ездит без предварительного построения подробных карт дорог, как это делают почти все другие команды. Фанаты говорят, что это единственный способ, потому что теперь Tesla может ездить везде, а другие ездят только там, где у них есть карты. Они по-прежнему считают, что картография слишком дорога и не масштабируется.
Есть 4 важных момента, которые необходимо учитывать:
Реальность картографии не такая, как вы можете себе представить. Tesla должна строить карту «на лету», но на самом деле это еще не работает. Поэтому Tesla не может проехать везде, она может плохо проехать везде. Другие команды могут ездить хорошо в тех местах, где они тратят быстро сокращающиеся усилия на создание карт. Пока надежда вечна, нет никаких признаков того, что картография на лету скоро заработает. Даже люди не могут хорошо ездить без карт в местности, где они никогда не были, компьютеры не настолько умны, как люди, и они не работают так же, как человеческий мозг. Да и не должны. Если птицы летают, хлопая крыльями, это не значит, что именно так мы строим самолеты.
Построение карт не только значительно улучшает качество вождения, и это совсем не дорого — фактически сейчас это может быть даже фактически бесплатным, и очень хорошо масштабироваться.
Большинство команд полагаются на картографию. Компания Tesla заявила, что не будет использовать карты высокой четкости — карты, содержащие подробную информацию о многих особенностях дороги, включая расположение полос движения, бордюров, знаков, светофоров, некоторых статичных объектов, а иногда и многое другое. Tesla не совсем четко определяет, что они имеют в виду. Как и все, они используют базовые навигационные карты, и даже навигационные карты на уровне полос движения, хотя, похоже, они не имеют полного покрытия. Широко распространено предположение, что они используют более подробные карты определенных участков дороги, где у них возникают проблемы, но не признаются в этом.
Визуализация Tesla FSD показывает, что автомобиль строит карту «на лету» по ходу движения. Эта карта часто бывает правильной, но также очень часто ошибается. Вы часто видите, как она меняется по мере продвижения автомобиля, часто становится лучше, но не всегда. «Часто» не подходит для самодвижущегося автомобиля.
Очевидная привлекательность цели Tesla заключается в том, чтобы когда-нибудь иметь возможность ездить практически везде, не тратя лишних денег на составление карт. Автомобили, использующие карты, обычно ограничиваются теми местами, где они сделали и сертифицировали свои карты. Это неправильно часто называют «геозонированием». Кроме того, все знают, что дорога иногда меняется, и карта устаревает из-за строительных зон или других ситуаций. Те, кто пользуется картой, должны справляться с этими изменениями, в то время как автомобиль без карты вынужден постоянно ездить в этом страшном состоянии.
Люди спрашивают, является ли создание и поддержание карт в актуальном состоянии масштабируемой историей, или это слишком дорого или ограничено. Этот вопрос также зависит от того, какой тип транспортного средства производится. Потребительский автомобиль должен продаваться в очень многих местах. Автомобиль, который ездит сам по себе только в нескольких городах, очень трудно продать любой автомобильной компании, которая должна получать продажи повсюду, чтобы быть прибыльной. С другой стороны, роботакси — вполне жизнеспособный бизнес, даже если его зона обслуживания ограничена. При желании вы могли бы открыть успешную компанию роботакси только на Манхэттене или в Сан-Франциско и развивать ее оттуда.
Поскольку для потребительского автомобиля необходимо ездить практически везде, картографирование должно осуществляться и обслуживаться повсеместно. Люди полагают, что это будет слишком дорого и не сможет масштабироваться. Это не так, потому что на самом деле это может быть бесплатным. Это потому, что автомобиль, который имеет хоть какой-то шанс построить карту во время движения, также является автомобилем, который может построить лучшую карту бесплатно.
Когда вы составляете карту на лету, вам приходится изучать дорогу на расстоянии, пока вы едете по ней. Есть много вещей, которые нельзя увидеть или видно плохо. Вплотную можно увидеть гораздо больше и построить лучшую карту, но может быть уже слишком поздно. Можно узнать еще больше, если посмотреть на все под другим углом или в другое время суток.
Составить карту постфактум гораздо проще. Можно рассмотреть все вблизи. При дневном свете, если хотите. Проехать дважды и увидеть все с другой стороны или с разных полос. Ничто не скрыто от взгляда. После сбора данных у вас есть все ресурсы облака, чтобы задействовать большие мощности ИИ для создания карты. Все можно сделать гораздо лучше, чем на лету ночью, нуждаясь в ответе в реальном времени с помощью крошечного компьютера в автомобиле. Также всегда можно узнать, что ваш или двоюродные братья-автомобили узнали, когда ехали по той или иной дороге.
Вот что такое карта по своей сути. Просто память. Зачем ее постоянно чистить и каждый раз ездить безграмотно?
В видеоролике показано, как моя Tesla, используя FSD 10.8, едет рядом со штаб-квартирой Apple. Она не любит правую полосу, поэтому на этой дороге она обычно оказывается в полосе, где нужно повернуть налево. Чтобы ехать прямо, нужно сместиться вправо. Иногда, когда она так едет, она понимает это, обычно немного поздно, и перестраивается.
Однако несколько раз она оставалась на полосе и в конце оказывалась в безвыходной ситуации. Она не может двигаться направо по правилам, если она едет прямо, то попадает в желтую зону, а слева — ворота безопасности. Однажды она попытался проехать налево на красный свет, и мне пришлось вмешаться.
В другой раз она сама разобралась. Когда она подъезжала ближе к полосам, она могла видеть геометрию дороги. Однако она едва успевала это понять. Увидев все это и разобравшись, она должна загрузить это в карту. Карта, составленная автомобилем, едущим в другую сторону, может добавить перспективы, которые будут объединены в облаке. Этим могут заниматься миллионы Teslas, управляемых людьми с аппаратным обеспечением FSD.
Когда автомобиль FSD едет по этой дороге, сначала он проезжает через мост. Он не видит впереди поворот, поэтому едет по левой полосе. Если бы у него была карта, он бы знал, что это неправильная полоса, чтобы ехать прямо, и перестроился бы в правую полосу, и не было бы никаких проблем, он не стал бы менять полосу в последний момент. Вместо этого на левой полосе он снова пытается понять это издалека и тратит время на то, чтобы разобраться в левых стрелках на дороге. Это приводит его в плохое место, где он совершает плохие ошибки.
Еще один недавний случай на видео связан с правой полосой, которая быстро заканчивается после перекрестка. Когда FSD ехал по ней в умеренно плотном трафике, его карта «на лету» не заметила, что правая полоса заканчивается, и он двигался с полной скоростью. Мне пришлось вмешаться, чтобы предотвратить вероятную аварию.
С картой он мог бы знать, что полоса заканчивается. Он также не пропустил бы знаки. Мы часто говорим, что людям не нужны карты, но многие люди оказываются застигнутыми врасплох внезапно исчезающими полосами, как в этой ситуации. Люди, которые ездили по этой дороге раньше, знают, что нужно попытаться перестроиться на другую полосу или с осторожностью входить в слияние.
Откуда могла взяться эта карта? Ну, по дороге, в сумерках, он проехал через этот участок дороги, сканируя обе стороны. Изучение изображения, полученного во время движения автомобиля по этой же дороге в другом направлении за несколько минут до этого, показывает, что он просканировал и нанес на карту этот участок дороги и увидел, что в этом месте 3 полосы превращаются в 2. Если бы он только помнил карту, составленную ранее, или имел доступ к картам тысячи других автомобилей, построенных на этой дороге в прошлом.
Именно этим и занимаются несколько картографических компаний — «краудсорсингом» картографических данных, полученных от обычных автомобилей, управляемых людьми, по всему миру. Некоторые начинают с одного-двух проездов на специальном автомобиле и полагаются на общество, чтобы подтвердить и обнаружить изменения в карте. Другие делают все вместе с обществом.
Такое картографирование происходит бесплатно. Если, подобно Tesla, у вас есть миллион автомобилей, которые ездят по дорогам, постоянно пытаясь составить карты, вы получаете все эти карты без усилий человека. Именно этим уже занимаются MobilEye и Nvidia DeepMap. У MobilEye еще больший парк машин, чем у Tesla. Он прекрасно масштабируется, чтобы охватить весь мир, когда вам это нужно.
Что, если каким-то образом эти полосы были перекрашены или на них велись строительные работы? Если у вашего автомобиля есть карта с деталями, он быстро увидит, что они не совпадают. Разметка полос находится не в том месте. В этом случае она немного сбавит скорость и поедет как машина без карты.
Вопреки некоторым мнениям, на самом деле строительные работы застают врасплох довольно редко.
Мы беспокоимся, потому что все мы видим строительные зоны каждый день, когда едем на машине. Оказывается, мы почти никогда не бываем первым автомобилем, который видит зону строительства и удивляется ей. Десятки тысяч автомобилей проедут мимо зоны, и только один будет первым. Когда любой автомобиль в парке замечает изменения и обновляет карту, никто больше не удивляется этому. Такие программы, как Waze, обычно знают о строительных зонах до того, как вы до них доберетесь — и для их работы требуется человек, а не искусственный интеллект.
Большинство зон строительства планируются, на них требуется разрешение, и они заносятся в базы данных до начала работ. Вот пример того, как дорожное управление Калифорнии составляет карты строительства на дорогах штата. Все беспилотные транспорты пользуются этой картой, поэтому даже самая первая машина, попавшая на в это место, редко не знает о ситуации. Если изменить несколько законов, то можно сделать так, чтобы строительные бригады не получали денег, если они меняют дорогу, не отметив это в своем смартфоне. Сюрпризы могут быть один на миллион, но никогда нельзя говорить «никогда».
Как только первый автомобиль из вашего автопарка посетит зону строительства, он должен иметь возможность отправить данные для обновления карты. Если в первой машине никого нет, у нее есть несколько вариантов. Он может ехать как автомобиль без карты, и это будет работать так же хорошо, как Tesla FSD, с сегодняшней технологией это возможно. Он может объехать этот участок по маршруту, пока его не просканирует автомобиль, управляемый человеком. Или он может просто не спешить и оставаться в безопасности. Большинство строительных зон в любом случае требуют снижения скорости. Будет ли это раздражать тех, кто едет сзади? Немного. Но помните, что этого почти никогда не происходит. Лучше снизить скорость или даже съехать на обочину один раз в жизни, чем быть небезопасным, если вы можете неправильно понять дорогу.
Чтобы узнать о еще одном трюке, в видеоролике на канале «AI Addict» приведен фрагмент, в котором Tesla FSD более ранней версии справляется с поворотом в Сан-Хосе, штат Калифорния. На этой улице есть рельсы, и автомобилям там ездить запрещено. В течение многих месяцев Teslas на FSD не могли понять этого и продолжали ехать по железнодорожным путям. После многочисленных публичных пристыжений они обучили автомобиль лучше распознавать эту конкретную ситуацию, как они и должны делать, когда сообщают об ошибках. Но даже после того, как машина стала лучше, она переключилась с движения по путям на движение по полосе, предназначенной только для автобусов. Полагаю, это шаг вперед.
Карты легко исправили бы это, как они исправляют, вероятно, более половины ошибок, которые я вижу в видеороликах FSD. Бесплатные карты, возможно, нет, хотя есть вероятность, что картографический компьютер, имея возможность получить данные от многих автомобилей, проезжающих по всей длине дороги, имел бы больше шансов понять, что происходит. Но есть еще одна хитрость.
Некоторые компании использует умную технику составления карт. Они добавляют к своей карте информацию, полученную в результате наблюдения за десятками миллионов обычных автомобилей, проезжающих по этим дорогам. Используя эту информацию, вы быстро заметите, что ни одна машина не въезжает на полосу для трамваев. Вы также узнаете, что большинство (хотя и не все) избегают автобусной полосы. Это очень ясно без чтения каких-либо знаков или понимания того, что такое железнодорожные пути. Наблюдая за тем, как люди ездят по определенной дороге, вы сможете заметить, как они ездят не так, как указано на полосах движения. Вы можете узнать, что они делают, чтобы увидеть встречный транспорт. Иногда на дорогах есть знак «Стоп», который немного сбивает с толку и предназначен для движения в другом направлении. Tesla FSD часто останавливается перед этим знаком, но карта покажет, что обычный водитель не останавливается там. Это неписаные правила дорожного движения, и их полезно иметь на карте.
Повторюсь, вождение без карты работает не везде. Оно работает везде плохо. В случае с беспилотным вождением «работает» не означает «иногда работает» или даже «работает 99,99% времени». Именно это вводит в заблуждение многих людей относительно статуса разработки FSD. Для ADAS, таких как Autopilot, важно то, что он может сделать, потому что человек берет на себя все заботы. В случае с беспилотным автомобилем важно то, что он не может сделать. И если он не может делать это постоянно, значит, он не может этого делать.
Одна вещь, которую можно сделать с помощью денег, — послать более совершенный автомобиль с дополнительными датчиками, чтобы он целенаправленно проехал по дороге и создал базовую карту. Затем вы уточняете и обновляете ее.
Нет никаких признаков того, что вождение без карт появится в ближайшее время. Карты работают сейчас, и они могут работать везде при удивительно низких затратах, но за это приходится платить. С каких пор вы хотите отказаться от такой безопасности, чтобы сэкономить немного денег?
Бесплатные карты, созданные на основе компьютерного сканирования каждой дороги с разных углов и расстояний, могут быть довольно хорошими. Если у вас действительно нулевой бюджет, вы можете остановиться на этом. Поскольку все стремятся к максимальной безопасности и хотят быть первыми, большинство команд все же тратят некоторые деньги на свои карты, но это оправданные траты.
В дополнение к автоматическому составлению карт, если компьютеры не могут разобраться в чем-то, вы можете обратиться к команде контроля качества, чтобы убедиться, что все сделано правильно.
Если вы привлекаете людей для управления дорогой или для контроля качества, это стоит денег и времени. Люди беспокоятся о том, сможет ли это масштабироваться, если вам потребуется слишком много человеческих усилий. Даже если это дорого, стоимость одной мили не так уж плоха. И даже если стоимость одной мили высока, эта карта будет использоваться тысячами автомобилей в день, проезжающих по этому участку дороги. В итоге стоимость одной поездки становится копеечной и едва ли заслуживает внимания.
Если вы все еще мечтаете об автомобиле, который ездит без карты, помните, что такой автомобиль также является автомобилем с бесплатным построением карты. И автомобиль, который плохо ездит без карты, может быть достаточно хорош, чтобы предоставить данные системам в облаке для создания этой бесплатной карты. Карта — это память, и не помнить то, что вы узнали, просто глупо. Это просто издержки обработки данных.
Это важно, потому что помните, что, хотя Tesla надеется ездить без карты, сегодня они не могут это сделать. Сегодня они совершают всевозможные ошибки, и многие из них не произошли бы, если бы у машины была хорошая карта. Составление идеальной карты «на лету» — это достижимая цель, которая еще не достигнута. Конечно, нарисовать хорошую угадываемую карту большую часть времени сегодня вполне возможно, но угадывание — это очень далеко от «ставь свою жизнь».
В будущем это даже не будет проблемой. По мере того, как будет появляться все больше робокаров, люди будут думать о картографии как о неотъемлемой части строительства или изменения любой дороги. Никто не поставит знак, не нанеся его сначала на карту — за это не заплатят. Ни один паровой каток не проедет без телефона, записывающего, где он проехал. Вскоре так будет всегда. Картографирование будет составлять ничтожную часть расходов на строительство и обслуживание дорог, и оно будет полезно гораздо больше, чем робомобили. Это будет просто, и это поможет автомобилям не просто воспринимать дорогу, а понимать ее. Они будут понимать не только то, где находятся полосы движения или знаки, но и то, что они означают. Смысл — это одна из тех вещей, над которыми компьютерам еще нужно работать, и мы хотим оказать им всю возможную помощь". Не сомневайтесь.
Другие команды пришли к выводу, что лучше потратить немного больше усилий, чтобы действительно быть в состоянии выполнить задачу беспилотного вождения, а затем расширить свою территорию, чем не иметь возможности выполнить задачу вовсе. За этим решением стоит целый ряд причин, о которых я рассказываю в новом видео о реальном беспилотном вождении и картографии.
В прошлом месяце, в обзоре прототипа «FSD» компании Tesla версии 10.8, мне пришлось поставить ему неудовлетворительную оценку за удивительно большое количество серьезных ошибок, которые он допустил на коротком расстоянии, включая 3 неправильных поворота, проезд на 2 красных светофора и блокировку движения. Несмотря на это, многие из ошибок, которые делает система, не были бы сделаны, если бы у него были хорошие карты. Некоторые из этих ошибок показаны в видео. Многие ошибки происходят из-за непонимания полос движения и их значения, или светофоров, или того, что должно произойти впереди, чего он еще не видит. Карты помогают понять дорогу, что значительно снижает такой риск.
Учитывая, что все хотят добраться до безопасного результата как можно быстрее, странно, что крупная команда намеренно избегает использования такой ценной техники. Обычно говорят, что в Tesla считают, что когда-нибудь они сделают вождение без карты возможным, и когда они это сделают, усилия по созданию и поддержанию карт будут напрасными. Многие ошибочно полагают, что создание карт — это очень дорого и мешает масштабированию системы. Они также думают, что слишком сложно справиться с тем, как меняются дороги, и карты станут устаревшими из-за строительства новых объектов. В видеоролике и ниже объясняется, почему эти мнения ошибочны. Кроме того, даже если ставка Tesla на то, что она сможет безопасно управлять картографией на лету, оправдается, я объясню, почему даже на полпути к этому можно получить очень полезные карты бесплатно — так что нет причин не делать этого.
Видео содержит наглядные примеры, но для тех, кто предпочитает текст, приводится отредактированная расшифровка. Вы можете прочитать ее и или посмотреть фрагменты видео (которые снабжены главами, чтобы вы могли их найти).
Избегать использование карт — ошибочное решение
Когда люди сравнивают подход Tesla FSD с другими командами беспилотных автомобилей, они часто обращают внимание на роль карт. Есть много других противоречий, таких как LIDAR, и радар, и что это бета-версия, и многое другое, и у меня есть статьи обо всем этом, но в этом видео я покажу вам, почему Tesla сошла с ума, избегая использования карт, чтобы сделать свой автомобиль безопаснее и быстрее.
Tesla ездит без предварительного построения подробных карт дорог, как это делают почти все другие команды. Фанаты говорят, что это единственный способ, потому что теперь Tesla может ездить везде, а другие ездят только там, где у них есть карты. Они по-прежнему считают, что картография слишком дорога и не масштабируется.
Ключевые моменты
Есть 4 важных момента, которые необходимо учитывать:
- Картография позволяет ездить по большему, а не меньшему количеству дорог, решая проблемы безопасности и восприятия.
- Картографирование не требует больших затрат и прекрасно масштабируется — более того, оно может быть бесплатным.
- Хотя карты, конечно, устаревают, удивление от устаревшей карты будет крайне редким.
- Есть много способов справиться с этими редкими ситуациями, особенно если в вашей карте много деталей.
Не ездите плохо везде
Реальность картографии не такая, как вы можете себе представить. Tesla должна строить карту «на лету», но на самом деле это еще не работает. Поэтому Tesla не может проехать везде, она может плохо проехать везде. Другие команды могут ездить хорошо в тех местах, где они тратят быстро сокращающиеся усилия на создание карт. Пока надежда вечна, нет никаких признаков того, что картография на лету скоро заработает. Даже люди не могут хорошо ездить без карт в местности, где они никогда не были, компьютеры не настолько умны, как люди, и они не работают так же, как человеческий мозг. Да и не должны. Если птицы летают, хлопая крыльями, это не значит, что именно так мы строим самолеты.
Построение карт не только значительно улучшает качество вождения, и это совсем не дорого — фактически сейчас это может быть даже фактически бесплатным, и очень хорошо масштабироваться.
Большинство команд полагаются на картографию. Компания Tesla заявила, что не будет использовать карты высокой четкости — карты, содержащие подробную информацию о многих особенностях дороги, включая расположение полос движения, бордюров, знаков, светофоров, некоторых статичных объектов, а иногда и многое другое. Tesla не совсем четко определяет, что они имеют в виду. Как и все, они используют базовые навигационные карты, и даже навигационные карты на уровне полос движения, хотя, похоже, они не имеют полного покрытия. Широко распространено предположение, что они используют более подробные карты определенных участков дороги, где у них возникают проблемы, но не признаются в этом.
Визуализация Tesla FSD показывает, что автомобиль строит карту «на лету» по ходу движения. Эта карта часто бывает правильной, но также очень часто ошибается. Вы часто видите, как она меняется по мере продвижения автомобиля, часто становится лучше, но не всегда. «Часто» не подходит для самодвижущегося автомобиля.
Очевидная привлекательность цели Tesla заключается в том, чтобы когда-нибудь иметь возможность ездить практически везде, не тратя лишних денег на составление карт. Автомобили, использующие карты, обычно ограничиваются теми местами, где они сделали и сертифицировали свои карты. Это неправильно часто называют «геозонированием». Кроме того, все знают, что дорога иногда меняется, и карта устаревает из-за строительных зон или других ситуаций. Те, кто пользуется картой, должны справляться с этими изменениями, в то время как автомобиль без карты вынужден постоянно ездить в этом страшном состоянии.
Карты могут быть почти бесплатными
Люди спрашивают, является ли создание и поддержание карт в актуальном состоянии масштабируемой историей, или это слишком дорого или ограничено. Этот вопрос также зависит от того, какой тип транспортного средства производится. Потребительский автомобиль должен продаваться в очень многих местах. Автомобиль, который ездит сам по себе только в нескольких городах, очень трудно продать любой автомобильной компании, которая должна получать продажи повсюду, чтобы быть прибыльной. С другой стороны, роботакси — вполне жизнеспособный бизнес, даже если его зона обслуживания ограничена. При желании вы могли бы открыть успешную компанию роботакси только на Манхэттене или в Сан-Франциско и развивать ее оттуда.
Поскольку для потребительского автомобиля необходимо ездить практически везде, картографирование должно осуществляться и обслуживаться повсеместно. Люди полагают, что это будет слишком дорого и не сможет масштабироваться. Это не так, потому что на самом деле это может быть бесплатным. Это потому, что автомобиль, который имеет хоть какой-то шанс построить карту во время движения, также является автомобилем, который может построить лучшую карту бесплатно.
Когда вы составляете карту на лету, вам приходится изучать дорогу на расстоянии, пока вы едете по ней. Есть много вещей, которые нельзя увидеть или видно плохо. Вплотную можно увидеть гораздо больше и построить лучшую карту, но может быть уже слишком поздно. Можно узнать еще больше, если посмотреть на все под другим углом или в другое время суток.
Составить карту постфактум гораздо проще. Можно рассмотреть все вблизи. При дневном свете, если хотите. Проехать дважды и увидеть все с другой стороны или с разных полос. Ничто не скрыто от взгляда. После сбора данных у вас есть все ресурсы облака, чтобы задействовать большие мощности ИИ для создания карты. Все можно сделать гораздо лучше, чем на лету ночью, нуждаясь в ответе в реальном времени с помощью крошечного компьютера в автомобиле. Также всегда можно узнать, что ваш или двоюродные братья-автомобили узнали, когда ехали по той или иной дороге.
Вот что такое карта по своей сути. Просто память. Зачем ее постоянно чистить и каждый раз ездить безграмотно?
Примеры, которые могут исправить карты
В видеоролике показано, как моя Tesla, используя FSD 10.8, едет рядом со штаб-квартирой Apple. Она не любит правую полосу, поэтому на этой дороге она обычно оказывается в полосе, где нужно повернуть налево. Чтобы ехать прямо, нужно сместиться вправо. Иногда, когда она так едет, она понимает это, обычно немного поздно, и перестраивается.
Однако несколько раз она оставалась на полосе и в конце оказывалась в безвыходной ситуации. Она не может двигаться направо по правилам, если она едет прямо, то попадает в желтую зону, а слева — ворота безопасности. Однажды она попытался проехать налево на красный свет, и мне пришлось вмешаться.
В другой раз она сама разобралась. Когда она подъезжала ближе к полосам, она могла видеть геометрию дороги. Однако она едва успевала это понять. Увидев все это и разобравшись, она должна загрузить это в карту. Карта, составленная автомобилем, едущим в другую сторону, может добавить перспективы, которые будут объединены в облаке. Этим могут заниматься миллионы Teslas, управляемых людьми с аппаратным обеспечением FSD.
Когда автомобиль FSD едет по этой дороге, сначала он проезжает через мост. Он не видит впереди поворот, поэтому едет по левой полосе. Если бы у него была карта, он бы знал, что это неправильная полоса, чтобы ехать прямо, и перестроился бы в правую полосу, и не было бы никаких проблем, он не стал бы менять полосу в последний момент. Вместо этого на левой полосе он снова пытается понять это издалека и тратит время на то, чтобы разобраться в левых стрелках на дороге. Это приводит его в плохое место, где он совершает плохие ошибки.
Избежать аварии
Еще один недавний случай на видео связан с правой полосой, которая быстро заканчивается после перекрестка. Когда FSD ехал по ней в умеренно плотном трафике, его карта «на лету» не заметила, что правая полоса заканчивается, и он двигался с полной скоростью. Мне пришлось вмешаться, чтобы предотвратить вероятную аварию.
С картой он мог бы знать, что полоса заканчивается. Он также не пропустил бы знаки. Мы часто говорим, что людям не нужны карты, но многие люди оказываются застигнутыми врасплох внезапно исчезающими полосами, как в этой ситуации. Люди, которые ездили по этой дороге раньше, знают, что нужно попытаться перестроиться на другую полосу или с осторожностью входить в слияние.
Откуда могла взяться эта карта? Ну, по дороге, в сумерках, он проехал через этот участок дороги, сканируя обе стороны. Изучение изображения, полученного во время движения автомобиля по этой же дороге в другом направлении за несколько минут до этого, показывает, что он просканировал и нанес на карту этот участок дороги и увидел, что в этом месте 3 полосы превращаются в 2. Если бы он только помнил карту, составленную ранее, или имел доступ к картам тысячи других автомобилей, построенных на этой дороге в прошлом.
Краудсорсинг
Именно этим и занимаются несколько картографических компаний — «краудсорсингом» картографических данных, полученных от обычных автомобилей, управляемых людьми, по всему миру. Некоторые начинают с одного-двух проездов на специальном автомобиле и полагаются на общество, чтобы подтвердить и обнаружить изменения в карте. Другие делают все вместе с обществом.
Такое картографирование происходит бесплатно. Если, подобно Tesla, у вас есть миллион автомобилей, которые ездят по дорогам, постоянно пытаясь составить карты, вы получаете все эти карты без усилий человека. Именно этим уже занимаются MobilEye и Nvidia DeepMap. У MobilEye еще больший парк машин, чем у Tesla. Он прекрасно масштабируется, чтобы охватить весь мир, когда вам это нужно.
Работа со строительными зонами
Что, если каким-то образом эти полосы были перекрашены или на них велись строительные работы? Если у вашего автомобиля есть карта с деталями, он быстро увидит, что они не совпадают. Разметка полос находится не в том месте. В этом случае она немного сбавит скорость и поедет как машина без карты.
Вопреки некоторым мнениям, на самом деле строительные работы застают врасплох довольно редко.
Мы беспокоимся, потому что все мы видим строительные зоны каждый день, когда едем на машине. Оказывается, мы почти никогда не бываем первым автомобилем, который видит зону строительства и удивляется ей. Десятки тысяч автомобилей проедут мимо зоны, и только один будет первым. Когда любой автомобиль в парке замечает изменения и обновляет карту, никто больше не удивляется этому. Такие программы, как Waze, обычно знают о строительных зонах до того, как вы до них доберетесь — и для их работы требуется человек, а не искусственный интеллект.
Большинство зон строительства планируются, на них требуется разрешение, и они заносятся в базы данных до начала работ. Вот пример того, как дорожное управление Калифорнии составляет карты строительства на дорогах штата. Все беспилотные транспорты пользуются этой картой, поэтому даже самая первая машина, попавшая на в это место, редко не знает о ситуации. Если изменить несколько законов, то можно сделать так, чтобы строительные бригады не получали денег, если они меняют дорогу, не отметив это в своем смартфоне. Сюрпризы могут быть один на миллион, но никогда нельзя говорить «никогда».
Как только первый автомобиль из вашего автопарка посетит зону строительства, он должен иметь возможность отправить данные для обновления карты. Если в первой машине никого нет, у нее есть несколько вариантов. Он может ехать как автомобиль без карты, и это будет работать так же хорошо, как Tesla FSD, с сегодняшней технологией это возможно. Он может объехать этот участок по маршруту, пока его не просканирует автомобиль, управляемый человеком. Или он может просто не спешить и оставаться в безопасности. Большинство строительных зон в любом случае требуют снижения скорости. Будет ли это раздражать тех, кто едет сзади? Немного. Но помните, что этого почти никогда не происходит. Лучше снизить скорость или даже съехать на обочину один раз в жизни, чем быть небезопасным, если вы можете неправильно понять дорогу.
Люди не ездят по железнодорожным путям
Чтобы узнать о еще одном трюке, в видеоролике на канале «AI Addict» приведен фрагмент, в котором Tesla FSD более ранней версии справляется с поворотом в Сан-Хосе, штат Калифорния. На этой улице есть рельсы, и автомобилям там ездить запрещено. В течение многих месяцев Teslas на FSD не могли понять этого и продолжали ехать по железнодорожным путям. После многочисленных публичных пристыжений они обучили автомобиль лучше распознавать эту конкретную ситуацию, как они и должны делать, когда сообщают об ошибках. Но даже после того, как машина стала лучше, она переключилась с движения по путям на движение по полосе, предназначенной только для автобусов. Полагаю, это шаг вперед.
Карты легко исправили бы это, как они исправляют, вероятно, более половины ошибок, которые я вижу в видеороликах FSD. Бесплатные карты, возможно, нет, хотя есть вероятность, что картографический компьютер, имея возможность получить данные от многих автомобилей, проезжающих по всей длине дороги, имел бы больше шансов понять, что происходит. Но есть еще одна хитрость.
Учиться у других водителей
Некоторые компании использует умную технику составления карт. Они добавляют к своей карте информацию, полученную в результате наблюдения за десятками миллионов обычных автомобилей, проезжающих по этим дорогам. Используя эту информацию, вы быстро заметите, что ни одна машина не въезжает на полосу для трамваев. Вы также узнаете, что большинство (хотя и не все) избегают автобусной полосы. Это очень ясно без чтения каких-либо знаков или понимания того, что такое железнодорожные пути. Наблюдая за тем, как люди ездят по определенной дороге, вы сможете заметить, как они ездят не так, как указано на полосах движения. Вы можете узнать, что они делают, чтобы увидеть встречный транспорт. Иногда на дорогах есть знак «Стоп», который немного сбивает с толку и предназначен для движения в другом направлении. Tesla FSD часто останавливается перед этим знаком, но карта покажет, что обычный водитель не останавливается там. Это неписаные правила дорожного движения, и их полезно иметь на карте.
Повторюсь, вождение без карты работает не везде. Оно работает везде плохо. В случае с беспилотным вождением «работает» не означает «иногда работает» или даже «работает 99,99% времени». Именно это вводит в заблуждение многих людей относительно статуса разработки FSD. Для ADAS, таких как Autopilot, важно то, что он может сделать, потому что человек берет на себя все заботы. В случае с беспилотным автомобилем важно то, что он не может сделать. И если он не может делать это постоянно, значит, он не может этого делать.
Не бесплатно, но оно того стоит
Одна вещь, которую можно сделать с помощью денег, — послать более совершенный автомобиль с дополнительными датчиками, чтобы он целенаправленно проехал по дороге и создал базовую карту. Затем вы уточняете и обновляете ее.
Нет никаких признаков того, что вождение без карт появится в ближайшее время. Карты работают сейчас, и они могут работать везде при удивительно низких затратах, но за это приходится платить. С каких пор вы хотите отказаться от такой безопасности, чтобы сэкономить немного денег?
Бесплатные карты, созданные на основе компьютерного сканирования каждой дороги с разных углов и расстояний, могут быть довольно хорошими. Если у вас действительно нулевой бюджет, вы можете остановиться на этом. Поскольку все стремятся к максимальной безопасности и хотят быть первыми, большинство команд все же тратят некоторые деньги на свои карты, но это оправданные траты.
В дополнение к автоматическому составлению карт, если компьютеры не могут разобраться в чем-то, вы можете обратиться к команде контроля качества, чтобы убедиться, что все сделано правильно.
Если вы привлекаете людей для управления дорогой или для контроля качества, это стоит денег и времени. Люди беспокоятся о том, сможет ли это масштабироваться, если вам потребуется слишком много человеческих усилий. Даже если это дорого, стоимость одной мили не так уж плоха. И даже если стоимость одной мили высока, эта карта будет использоваться тысячами автомобилей в день, проезжающих по этому участку дороги. В итоге стоимость одной поездки становится копеечной и едва ли заслуживает внимания.
Если вы все еще мечтаете об автомобиле, который ездит без карты, помните, что такой автомобиль также является автомобилем с бесплатным построением карты. И автомобиль, который плохо ездит без карты, может быть достаточно хорош, чтобы предоставить данные системам в облаке для создания этой бесплатной карты. Карта — это память, и не помнить то, что вы узнали, просто глупо. Это просто издержки обработки данных.
Это важно, потому что помните, что, хотя Tesla надеется ездить без карты, сегодня они не могут это сделать. Сегодня они совершают всевозможные ошибки, и многие из них не произошли бы, если бы у машины была хорошая карта. Составление идеальной карты «на лету» — это достижимая цель, которая еще не достигнута. Конечно, нарисовать хорошую угадываемую карту большую часть времени сегодня вполне возможно, но угадывание — это очень далеко от «ставь свою жизнь».
Карты становятся только проще
В будущем это даже не будет проблемой. По мере того, как будет появляться все больше робокаров, люди будут думать о картографии как о неотъемлемой части строительства или изменения любой дороги. Никто не поставит знак, не нанеся его сначала на карту — за это не заплатят. Ни один паровой каток не проедет без телефона, записывающего, где он проехал. Вскоре так будет всегда. Картографирование будет составлять ничтожную часть расходов на строительство и обслуживание дорог, и оно будет полезно гораздо больше, чем робомобили. Это будет просто, и это поможет автомобилям не просто воспринимать дорогу, а понимать ее. Они будут понимать не только то, где находятся полосы движения или знаки, но и то, что они означают. Смысл — это одна из тех вещей, над которыми компьютерам еще нужно работать, и мы хотим оказать им всю возможную помощь". Не сомневайтесь.
- Первая в России серийная система управления двухтопливным двигателем с функциональным разделением контроллеров
- В современном автомобиле строк кода больше чем…
- Бесплатные онлайн-курсы по Automotive, Aerospace, робототехнике и инженерии (50+)
- McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive
Вакансии
НПП ИТЭЛМА всегда рада молодым специалистам, выпускникам автомобильных, технических вузов, а также физико-математических факультетов любых других высших учебных заведений.
У вас будет возможность разрабатывать софт разного уровня, тестировать, запускать в производство и видеть в действии готовые автомобильные изделия, к созданию которых вы приложили руку.
В компании организован специальный испытательный центр, дающий возможность проводить исследования в области управления ДВС, в том числе и в составе автомобиля. Испытательная лаборатория включает моторные боксы, барабанные стенды, температурную и климатическую установки, вибрационный стенд, камеру соляного тумана, рентгеновскую установку и другое специализированное оборудование.
Если вам интересно попробовать свои силы в решении тех задач, которые у нас есть, пишите в личку.
У вас будет возможность разрабатывать софт разного уровня, тестировать, запускать в производство и видеть в действии готовые автомобильные изделия, к созданию которых вы приложили руку.
В компании организован специальный испытательный центр, дающий возможность проводить исследования в области управления ДВС, в том числе и в составе автомобиля. Испытательная лаборатория включает моторные боксы, барабанные стенды, температурную и климатическую установки, вибрационный стенд, камеру соляного тумана, рентгеновскую установку и другое специализированное оборудование.
Если вам интересно попробовать свои силы в решении тех задач, которые у нас есть, пишите в личку.
- Старший инженер программист
- Системный аналитик
- Руководитель группы калибровки
- Ведущий инженер-испытатель
- Инженер по требованиям
- Инженер по электромагнитной совместимости
- Системный аналитик
- Старший инженер-программист ДВС
О компании ИТЭЛМА
Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.
Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.
У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.
Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.
У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.
Список полезных публикаций на Хабре
- Бесплатные онлайн-курсы по Automotive, Aerospace, робототехнике и инженерии (50+)
- [Прогноз] Транспорт будущего (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный горизонты)
- Лучшие материалы по взлому автомобилей с DEF CON 2018-2019 года
- [Прогноз] Motornet — сеть обмена данными для роботизированного транспорта
- Компании потратили 16 миллиардов долларов на беспилотные автомобили, чтобы захватить рынок в 8 триллионов
- Камеры или лазеры
- Автономные автомобили на open source
- McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive
- Очередная война операционок уже идет под капотом автомобилей
- Программный код в автомобиле
- В современном автомобиле строк кода больше чем…
