Самоуправляемый автомобиль

Эта статья о типе дорожного транспортного средства. Общее понятие см. в разделе «Автоматизация транспортных средств» . Для более широкого применения см. «Беспилотный наземный транспорт» .

, Беспилотный автомобиль также известный как автономный автомобиль ( AC ), беспилотный автомобиль , роботакси , автомобиль-робот или автомобиль-робот . Это автомобиль , который способен работать с минимальным участием человека или вообще без него . Беспилотные автомобили отвечают за все действия, связанные с вождением, такие как восприятие окружающей среды, мониторинг важных систем и управление транспортным средством, включая навигацию от пункта отправления до места назначения.

По состоянию на начало 2024 года ни одна система не достигла полной автономности ( уровень SAE 5 ). В декабре 2020 года Waymo первой предложила поездки на беспилотных такси населению в ограниченных географических районах ( уровень SAE 4 ), и по состоянию на апрель 2024 г. предлагает услуги в Аризоне (Финикс) и Калифорнии (Сан-Франциско и Лос-Анджелес). В июне 2024 года, после того как беспилотное такси Waymo врезалось в опору электропередачи в Фениксе, штат Аризона , все 672 его Jaguar I-Pace были отозваны после того, как было обнаружено, что они склонны к врезанию в столбы, и их программное обеспечение было обновлено. В июле 2021 года DeepRoute.ai начал предлагать поездки на беспилотных такси в Шэньчжэне, Китай. Начиная с февраля 2022 года Cruise предлагает услуги беспилотного такси в Сан-Франциско. но обслуживание было приостановлено в 2023 году. В 2021 году Honda стала первым производителем, продавшим автомобили уровня 3 по SAE , за ним последует Mercedes-Benz в 2023 году.

Jaguar Waymo управляемый I-Pace, , в Сан-Франциско, 2023 год. Эта модель была отозвана после столкновения со столбом.

Автономный гоночный автомобиль Roborace на выставке ePrix в Нью-Йорке 2017

Беспилотный автомобиль Baidu в Ухане, Китай

История

Основная статья: История беспилотных автомобилей

(ADAS) проводятся Эксперименты с усовершенствованными системами помощи водителю как минимум с 1920-х годов. Первой системой ADAS был круиз-контроль , который был изобретен в 1948 году Ральфом Титором .

Испытания начались в 1950-х годах. Первый полуавтономный автомобиль был разработан в 1977 году японской машиностроительной лабораторией Цукуба. Для этого потребовались специально размеченные улицы, которые интерпретировались двумя камерами на автомобиле и аналоговым компьютером. Транспортное средство достигло скорости 30 км/ч (19 миль в час) при поддержке надземного рельса.

Карнеги-Меллона Университета Навлаб и ИВЛ полуавтономные проекты, запущенные в 1980-х годах и финансируемые Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA), начиная с 1984 года, и университета Mercedes-Benz и Бундесвера Мюнхенского проектом «ЭВРИКА Прометей» в 1987 году. К 1985 году скорость ALV достигла 31 км/ч (19 миль в час) на двухполосных дорогах. Уклонение от препятствий появилось в 1986 году, а дневное и ночное вождение по бездорожью — в 1987 году. В 1995 году Navlab 5 совершил первое автономное путешествие от побережья США к побережью. При путешествии из Питтсбурга , штат Пенсильвания, и Сан-Диего, штат Калифорния, 98,2% поездки было автономным. Он завершил поездку со средней скоростью 63,8 миль в час (102,7 км/ч). До второго Гранд-вызова DARPA в 2005 году исследования автоматизированных транспортных средств в США в основном финансировались DARPA, армией и военно-морским флотом США, что приводило к постепенному прогрессу в скорости, компетентности вождения, средствах управления и сенсорных системах.

В 1991 году США выделили 650 миллионов долларов США на исследование Национальной автоматизированной системы автомобильных дорог. который продемонстрировал автоматизированное вождение, сочетающее встроенную в шоссе автоматизацию с автомобильными технологиями, а также кооперативную сеть между транспортными средствами и дорожной инфраструктурой. Программа завершилась успешной демонстрацией в 1997 году. Частично финансируемая Национальной автоматизированной системой шоссейных дорог и DARPA, Navlab проехала 4584 км (2848 миль) по США в 1995 году, 4501 км (2797 миль) или 98% автономно. В 2015 году компания Delphi пилотировала Audi на базе технологии Delphi, проехав более 5472 км (3400 миль) через 15 штатов, 99% в автономном режиме. В 2015 году Невада , Флорида, Калифорния, Вирджиния , Мичиган и Вашингтон разрешили тестирование автономных автомобилей на дорогах общего пользования.

С 2016 по 2018 год Европейская комиссия финансировала разработку подключенного и автоматизированного вождения через программы координации действий CARTRE и SCOUT. Дорожная карта Стратегических транспортных исследований и инноваций (STRIA) для подключенного и автоматизированного транспорта была опубликована в 2019 году.

В ноябре 2017 года Waymo объявила о тестировании автономных автомобилей без водителя-безопасника. Однако в машине находился сотрудник для оказания экстренной помощи.

В декабре 2018 года Waymo первой запустила в продажу услугу роботакси в Финиксе, штат Аризона. В октябре 2020 года Waymo запустила услугу роботакси в ( геозоне ) части территории. За автомобилями следили в режиме реального времени, а удаленные инженеры вмешивались, чтобы справиться с исключительными условиями.

В марте 2019 года, опередив Roborace , Robocar установил мировой рекорд Гиннеса как самый быстрый в мире автономный автомобиль. Робокар достиг скорости 282,42 км/ч (175,49 миль в час).

В марте 2021 года Honda начала сдавать в аренду в Японии ограниченную серию из 100 седанов Legend Hybrid EX, оснащенных технологией вождения Level 3 «Traffic Jam Pilot», которая по закону позволяет водителям отводить взгляд от дороги, когда автомобиль едет со скоростью менее 30 километров в час. час (19 миль в час).

В декабре 2020 года Waymo стала первым поставщиком услуг, предложившим населению поездки на беспилотных такси в части Финикса, штат Аризона . Nuro начала автономные коммерческие операции по доставке в Калифорнии в 2021 году. DeepRoute.ai запустил сервис роботакси в Шэньчжэне в июле 2021 года. В декабре 2021 года Mercedes-Benz получил одобрение на автомобиль 3-го уровня. В феврале 2022 года Cruise , предлагающим услуги беспилотного такси для широкой публики стала вторым поставщиком услуг в Сан-Франциско . В декабре 2022 года несколько производителей свернули планы по внедрению технологий беспилотного вождения, в том числе Ford и Volkswagen . В 2023 году Cruise приостановила работу службы роботакси. Нуро был одобрен для уровня 4 в Пало-Альто в августе 2023 года.

По состоянию на август 2023 г. транспортные средства, работающие на уровне 3 и выше, являлись незначительным рыночным фактором ; По состоянию на начало 2024 года Honda арендует автомобиль 3-го уровня в Японии, а Mercedes продает два автомобиля 3-го уровня в Германии, Калифорнии и Неваде.

Определения

Такие организации, как SAE, предложили стандарты терминологии. Однако большинство терминов не имеют стандартного определения и используются по-разному поставщиками и другими лицами. Предложения о применении терминологии авиационной автоматизации для автомобилей не возобладали.

Такие названия, как AutonoDrive, PilotAssist, Full-Self Driving или DrivePilot, используются даже несмотря на то, что продукты предлагают набор функций, которые могут не соответствовать названиям. Несмотря на предложение системы под названием Full Self-Driving , Tesla заявила, что ее система не справляется со всеми задачами вождения автономно. В Соединенном Королевстве полностью беспилотный автомобиль определяется как автомобиль, зарегистрированный таким образом, а не как автомобиль, поддерживающий определенный набор функций. Ассоциация британских страховщиков заявила, что использование слова «автономный» в маркетинге опасно, поскольку автомобильная реклама заставляет автомобилистов думать «автономно», а «автопилот» подразумевает, что водитель может рассчитывать на то, что автомобиль будет контролировать себя, хотя на самом деле это не так.

Автоматизированная система вождения

ADS — это система SAE J3016 уровня 3 или выше.

Усовершенствованная система помощи водителю

Основная статья: Усовершенствованная система помощи водителю

ADAS — это система , которая автоматизирует определенные функции вождения, такие как удержание автомобиля в пределах полосы движения, круиз-контроль и экстренное торможение. Для ADAS требуется водитель-человек для выполнения задач, которые ADAS не поддерживает.

Автономия против автоматизации

Автономность подразумевает, что система автоматизации находится под контролем автомобиля, а не водителя. Автоматизация зависит от конкретной функции и решает такие вопросы, как контроль скорости, но оставляет водителю более широкие возможности принятия решений.

Euro NCAP определяет автономность как «система действует независимо от водителя, чтобы избежать или смягчить последствия аварии».

В Европе слова «автоматизированный» и «автономный» могут использоваться вместе. Например, Регламент (ЕС) 2019/2144 предусматривает:

• «автоматизированное транспортное средство» означает транспортное средство, которое может передвигаться без постоянного присмотра водителя, но вмешательство водителя по-прежнему ожидается или требуется в некоторых ODD;
• «полностью автоматизированное транспортное средство» означает транспортное средство, которое может передвигаться полностью без присмотра водителя;

Кооперативная система

Удаленный водитель — это водитель, который управляет транспортным средством на расстоянии, используя соединение для видео и передачи данных.

Согласно SAE J3016 ,

Некоторые системы автоматизации вождения действительно могут быть автономными, если они выполняют все свои функции независимо и самодостаточно, но если они зависят от связи и/или сотрудничества с внешними объектами, их следует рассматривать как совместные, а не автономные.

Область эксплуатационного проектирования

Этот раздел представляет собой отрывок из области оперативного проектирования . [ редактировать ]

Область эксплуатационного проектирования (ODD) — это термин, обозначающий конкретный рабочий контекст автоматизированной системы, часто используемый в области автономных транспортных средств . Контекст определяется набором условий, включая экологические, географические, время суток и другие условия. Для транспортных средств учитываются характеристики дорожного движения и проезжей части. Производители используют ODD, чтобы указать, где и как их продукт работает безопасно. Данная система может работать по-разному в зависимости от непосредственного ODD.

Концепция предполагает, что автоматизированные системы имеют ограничения. Связывание функций системы с поддерживаемыми ею ODD важно для разработчиков и регулирующих органов для установления и информирования о безопасных условиях эксплуатации. Системы должны работать в рамках этих ограничений. Некоторые системы распознают ODD и соответствующим образом изменяют свое поведение. Например, беспилотный автомобиль может распознать, что движение интенсивное, и отключить функцию автоматической смены полосы движения.

Поставщики использовали различные подходы к проблеме беспилотного вождения. Подход Tesla заключается в том, чтобы позволить использовать свою систему «полного самоуправления» (FSD) во всех ODD в качестве ADAS 2-го уровня (руками/включено, глаза/включены). Waymo выбрала определенные ODD (городские улицы в Финиксе и Сан-Франциско) для своей службы роботакси 5-го уровня. Mercedes Benz предлагает сервис 3-го уровня в Лас-Вегасе в пробках на шоссе на скорости до 40 миль в час (64 км/ч). Система SuperVision от Mobileye обеспечивает вождение без участия рук и наблюдения на всех типах дорог на скорости до 130 километров в час (81 миль в час). Система Super Cruise от GM без помощи рук работает на определенных дорогах в определенных условиях, останавливая или возвращая управление водителю при изменении ODD. В 2024 году компания объявила о планах расширить покрытие дорог с 400 000 миль до 750 000 миль. Система автоматического управления Ford BlueCruise работает на 130 000 милях разделенных автомагистралей США.

Самостоятельное вождение

Союз обеспокоенных ученых определил беспилотное вождение как «легковые автомобили или грузовики, в которых водителям-человекам никогда не требуется брать на себя управление для безопасного управления транспортным средством. Также известные как автономные или «беспилотные» автомобили, они сочетают в себе датчики и программное обеспечение для управления, навигации, и управлять автомобилем».

Закон Великобритании об автоматизированных и электромобилях 2018 года определяет транспортное средство как «самоуправляющееся», если транспортное средство «не контролируется и не нуждается в контроле со стороны человека».

В другом определении британского правительства говорится: «Беспилотные транспортные средства — это транспортные средства, которые могут безопасно и законно управлять собой».

Британские определения

В британском английском слово «автоматизированный» само по себе имеет несколько значений, например, в предложении: «Тэтчем также обнаружил, что автоматизированные системы поддержания полосы движения могут соответствовать только двум из двенадцати принципов, необходимых для обеспечения безопасности, и далее говорит, что они не могут, поэтому можно отнести к категории «автоматизированное вождение», отдавая предпочтение «вождению с помощью». Первое появление слова «автоматизированный» относится к автоматизированной системе UNECE, а второе относится к британскому юридическому определению автоматизированного транспортного средства. Британское законодательство интерпретирует значение «автоматизированного транспортного средства» на основе раздела толкования, касающегося транспортного средства, «самоуправляющегося» и застрахованного транспортного средства.

В ноябре 2023 года британское правительство представило законопроект об автоматизированных транспортных средствах. Он предложил определения родственных терминов:

• Самостоятельное вождение: «Транспортное средство «удовлетворяет тесту на самостоятельное вождение», если оно спроектировано или адаптировано с намерением, чтобы какая-либо особенность транспортного средства позволяла ему передвигаться автономно, и оно способно делать это посредством этой функции. безопасно и легально».
• Автономность: Транспортное средство движется «автономно», если оно контролируется транспортным средством, и ни транспортное средство, ни его окружение не контролируются человеком, который может вмешаться.
• Управление: контроль движения автомобиля.
• Безопасный: транспортное средство, соответствующее приемлемому стандарту безопасности.
• Легально: транспортное средство, которое предлагает приемлемо низкий риск нарушения правил дорожного движения.

Классификация SAE

Tesla Autopilot классифицируется как система SAE Level 2.

Шестиуровневая система классификации — от полностью ручной до полностью автоматизированной — была опубликована в 2014 году SAE International под названием J3016, «Таксономия и определения терминов, относящихся к автоматизированным системам вождения автотранспортных средств на дорогах» ; детали время от времени пересматриваются. Эта классификация основана на роли водителя, а не на возможностях транспортного средства, хотя они взаимосвязаны. После того, как SAE обновило свою классификацию в 2016 году (J3016_201609), Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) приняло стандарт SAE. Классификация является предметом дискуссий, предлагаются различные изменения.

Классификации

«Режим вождения», также известный как сценарий вождения , сочетает в себе ODD с соответствующими требованиями вождения (например, слияние скоростных автомагистралей, пробка). Автомобили могут переключать уровни в соответствии с режимом вождения.

Выше уровня 1 различия в уровнях связаны с тем, как ответственность за безопасное движение распределяется между ADAS и водителем, а не с конкретными функциями вождения.

J3016 Уровни автоматизации скрывать

Уровень	Имя	Повествование		Направление и контроль скорости	Мониторинг	Ответственность за резерв	Режим покрытия
0	Нет автоматизации	Постоянное выполнение водителем всех аспектов вождения, даже если оно «усилено системами предупреждения или вмешательства».		Водитель	Водитель	Водитель	н/д
1	Помощь водителю	Управление рулевым управлением или скоростью с помощью ADAS в зависимости от режима вождения.	Использует информацию об условиях вождения и ожидает, что водитель выполнит все остальные задачи вождения.	Драйвер и система			Некоторый
2	Частичная автоматизация	Выполнение конкретного режима вождения с помощью одной или нескольких систем помощи водителю как в рулевом управлении, так и в скорости.		Система
3	Условная автоматизация	Управление всеми аспектами вождения с помощью ADAS в зависимости от режима вождения.	Водитель должен соответствующим образом отреагировать на просьбу о вмешательстве.		Система
4	Высокая автоматизация		Если водитель не отреагирует должным образом на просьбу вмешаться, автомобиль может безопасно остановиться.			Система	Много
5	Полная автоматизация		Система контролирует автомобиль в любых условиях.				Все

Уровни автоматизации SAE подвергались критике за их технологическую направленность. Утверждалось, что структура уровней предполагает, что уровень автоматизации увеличивается линейно и что чем больше автоматизации, тем лучше, но это может быть не так. Уровни SAE также не учитывают изменения, которые могут потребоваться в инфраструктуре. и поведение участников дорожного движения.

Система Мобилай

Mobileye Генеральный директор Амнон Шашуа и технический директор Шай Шалев-Шварц предложили альтернативную классификацию систем автономного вождения, заявив, что необходим более дружественный к потребителю подход. Его категории отражают степень необходимого участия водителя. Некоторые производители автомобилей неофициально приняли часть используемой терминологии, хотя формально не взяли на себя обязательства по ее соблюдению.

На глаз/на руки

Первый уровень, практический/зрительный, подразумевает, что водитель полностью вовлечен в управление транспортным средством, но находится под контролем системы, которая вмешивается в соответствии с поддерживаемыми функциями (например, адаптивный круиз-контроль, автоматическое экстренное торможение). . Водитель несет полную ответственность: руки на руле, а глаза на дороге.

Взгляды/руки прочь

Функция «глаза включены/невмешательства» позволяет водителю отпустить руль. Система водит машину, водитель наблюдает за ней и готов возобновить управление при необходимости.

Глаза прочь/руки прочь

Функция «глаза/невмешательство» означает, что водитель может прекратить наблюдение за системой, оставив систему под полным контролем. Функция «глаза прочь» требует, чтобы никакие ошибки не были воспроизводимыми (не вызванными экзотическими переходными условиями) или частыми, чтобы скорости были контекстуально приемлемыми (например, 80 миль в час на дорогах с ограниченным доступом) и чтобы система обрабатывала типичные маневры (например, подрезание на другом автомобиле). Уровень автоматизации может варьироваться в зависимости от дороги (например, наблюдение на автомагистралях, наблюдение на переулках).

Нет водителя

Самый высокий уровень не требует присутствия человека-водителя в автомобиле: мониторинг осуществляется либо удаленно (телеприсутствие), либо не осуществляется вообще.

Безопасность

Важнейшим требованием для двух верхних уровней является способность транспортного средства выполнять маневр с минимальным риском и безопасно останавливаться вне дорожного движения без вмешательства водителя.

Технология

Основная статья: Автомобильная автоматизация

Архитектура

Система восприятия обрабатывает визуальные и аудиоданные снаружи и внутри автомобиля для создания локальной модели транспортного средства, дороги, дорожного движения, органов управления движением и других наблюдаемых объектов, а также их относительного движения. Затем система управления предпринимает действия по перемещению автомобиля с учетом местной модели, дорожной карты и правил дорожного движения.

Для описания технологии ADAS было предложено несколько классификаций. Одно из предложений состоит в том, чтобы принять следующие категории: навигация, планирование пути, восприятие и управление автомобилем.

Навигация

Основная статья: Гибридная навигация

Навигация предполагает использование карт для определения пути между пунктом отправления и пунктом назначения. Гибридная навигация — это использование нескольких навигационных систем . Некоторые системы используют базовые карты, полагаясь на восприятие для борьбы с аномалиями. Такая карта понимает, какие дороги ведут к каким другим, является ли дорога автострадой, шоссе, односторонним и т. д. Другие системы требуют очень подробных карт, включая карты полос движения, препятствий, регулирования дорожного движения и т. д.

Восприятие

AC должны иметь возможность воспринимать окружающий мир. Поддерживающие технологии включают в себя комбинации камер, LiDAR , радаров , аудио и ультразвука . GPS и инерциальные измерения . Глубокие нейронные сети используются для анализа входных данных от этих датчиков для обнаружения и идентификации объектов и их траекторий. Некоторые системы используют байесовские алгоритмы одновременной локализации и отображения (SLAM). Другой метод — обнаружение и отслеживание других движущихся объектов (DATMO), используемый для преодоления потенциальных препятствий. Другие системы используют технологии придорожной системы определения местоположения в реальном времени (RTLS) для облегчения локализации. Система Tesla «только для видения» использует восемь камер без лидара или радара для создания обзора окружающей среды с высоты птичьего полета.

Планирование пути

При планировании пути определяется последовательность сегментов, которые транспортное средство может использовать для перемещения от пункта отправления к пункту назначения. Методы, используемые для планирования пути, включают методы поиска на основе графов и методы вариационной оптимизации. Методы, основанные на графах, могут принимать более сложные решения, например, как объехать другое транспортное средство/препятствие. Методы оптимизации на основе вариаций требуют более строгих ограничений на траекторию движения транспортного средства для предотвращения столкновений. Крупномасштабный путь транспортного средства можно определить с помощью диаграммы Вороного , карты занятости или алгоритма коридора движения. Последнее позволяет транспортному средству определять местонахождение и двигаться на открытом пространстве, ограниченном полосами движения или барьерами.

Карты

Карты необходимы для навигации. Сложность карт варьируется от простых графиков, показывающих, какие дороги соединяются друг с другом, с такими подробностями, как одностороннее или двустороннее движение, до очень подробных, с информацией о полосах движения, регулировании дорожного движения, дорожных работах и ​​т. д. Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) разработали систему под названием MapLite, которая позволяет беспилотным автомобилям управлять автомобилем с помощью простых карт. Система объединяет данные о местоположении транспортного средства по GPS, «разреженную топологическую карту», ​​такую ​​как OpenStreetMap (которая имеет только двухмерные характеристики дороги), с датчиками, которые наблюдают за дорожными условиями. Одна из проблем с очень подробными картами — их обновление по мере изменения мира. Транспортные средства, которые могут работать с менее подробными картами, не требуют частых обновлений или геозонирования.

Датчики

Датчики необходимы для того, чтобы автомобиль правильно реагировал на окружающую среду вождения. Типы датчиков включают камеры, LiDAR , ультразвук и радар . Системы управления обычно объединяют данные от нескольких датчиков . Несколько датчиков могут обеспечить более полное представление об окружающей среде и могут использоваться для перекрестной проверки друг друга для исправления ошибок. Например, радар может отображать сцену, например, во время ночной метели, что превосходит камеры и LiDAR, хотя и с меньшей точностью. После экспериментов с радаром и ультразвуком Тесла принял подход, основанный только на зрении, утверждая, что люди водят машину, используя только зрение, и что автомобили должны быть в состоянии делать то же самое, ссылаясь при этом на более низкую стоимость камер по сравнению с другими типами датчиков. Напротив, Waymo использует датчики LiDAR с более высоким разрешением и ссылается на снижение стоимости этой технологии.

Привод по проводам

Основная статья: Поездка по проводам

Электропривод — это использование электрических или электромеханических систем для выполнения функций транспортного средства, таких как рулевое управление или контроль скорости, которые традиционно достигаются с помощью механических связей.

Мониторинг водителя

Основная статья: Система мониторинга водителей

Мониторинг водителя используется для оценки внимания и бдительности водителя. Используемые методы включают наблюдение за глазами и требование от водителя поддерживать крутящий момент на рулевом колесе. Он пытается понять статус водителя и выявить опасное поведение при вождении.

Автомобильная связь

Основная статья: Автомобильные системы связи

Транспортные средства потенциально могут получить выгоду от общения с другими людьми для обмена информацией о дорожном движении, дорожных препятствиях, получения обновлений карт и программного обеспечения и т. д.

ISO /TC 22 определяет бортовые транспортные информационные системы и системы управления, в то время как ISO/TC 204 определяет системы информации, связи и контроля в наземном транспорте. Международные стандарты были разработаны для функций ADAS, возможности подключения, взаимодействия людей, бортовых систем, управления/инжиниринга, динамической карты и позиционирования, конфиденциальности и безопасности.

Вместо связи между транспортными средствами они могут взаимодействовать с дорожными системами для получения аналогичной информации.

Обновление программного обеспечения

См. также: Беспроводное программирование.

Программное обеспечение управляет транспортным средством и может предоставлять развлекательные и другие услуги. Беспроводные обновления могут содержать исправления ошибок и дополнительные функции через Интернет. Обновления программного обеспечения — это один из способов отзыва продукции, который раньше требовал посещения сервисного центра. В марте 2021 года были опубликованы правила ЕЭК ООН об обновлении программного обеспечения и системах управления обновлениями программного обеспечения.

Модель безопасности

Модель безопасности — это программное обеспечение, которое пытается формализовать правила, обеспечивающие безопасную работу кондиционеров.

IEEE пытается создать стандарт для моделей безопасности под названием «IEEE P2846: формальная модель для рассмотрения вопросов безопасности при автоматизированном принятии решений о транспортных средствах». В 2022 году исследовательская группа Национального института информатики (NII, Япония) усовершенствовала надежную систему безопасности Mobileye как «RSS с учетом целей», чтобы позволить правилам RSS справляться со сложными сценариями с помощью программной логики.

Уведомление

В США стандартизировано использование бирюзовых огней для информирования других водителей о том, что транспортное средство движется автономно. Он будет использоваться в седанах Mercedes-Benz EQS и S-Class 2026 года с Drive Pilot, системой вождения SAE Level 3.

По состоянию на 2023 год бирюзовый свет не был стандартизирован КНР или ЕЭК ООН.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в разработке и эксплуатации автономных транспортных средств (АВ), позволяя им воспринимать окружающую среду, принимать решения и безопасно перемещаться без вмешательства человека. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют AV интерпретировать сенсорные данные от различных бортовых датчиков, таких как камеры, LiDAR, радар и GPS, чтобы понимать окружающую среду и со временем улучшать свои технологические возможности и общую безопасность.

Проблемы

Автономные средства доставки застряли в одном месте, пытаясь избежать друг друга

Препятствия

Основным препятствием для кондиционеров является современное программное обеспечение и картография, необходимые для обеспечения их безопасной работы в самых разных условиях, с которыми сталкиваются водители. В дополнение к управлению днем/ночью в хорошую и плохую погоду на дорогах произвольного качества АС должны справляться с другими транспортными средствами, дорожными препятствиями, плохими/отсутствующими средствами управления дорожным движением, ошибочными картами и обрабатывать бесконечные крайние случаи, например, следовать инструкциям полицейского, управляющего движением на месте крушения.

Другие препятствия включают стоимость, ответственность, нежелание потребителей, этические дилеммы, безопасность, конфиденциальность, и нормативно-правовая база. Кроме того, беспилотные автомобили могут автоматизировать работу профессиональных водителей, устраняя многие рабочие места, что может замедлить принятие решения.

Обеспокоенность

Обманчивый маркетинг

Tesla называет свой ADAS уровня 2 «полностью автономное вождение (FSD) бета». Сенаторы США Ричард Блюменталь и Эдвард Марки призвали Федеральную торговую комиссию (FTC) расследовать этот маркетинг в 2021 году. наказало Mercedes-Benz В декабре 2021 года в Японии агентство по делам потребителей за введение в заблуждение в описаниях продуктов.

Mercedes-Benz раскритиковали за вводящую в заблуждение американскую коммерческую рекламу моделей E-класса . В то время Mercedes-Benz отверг эти претензии и прекратил действующую рекламную кампанию «беспилотных автомобилей». В августе 2022 года Департамент транспортных средств Калифорнии (DMV) обвинил Tesla в мошеннической маркетинговой практике.

Благодаря законопроекту об автоматизированных транспортных средствах (AVB) производители беспилотных автомобилей могут столкнуться с тюрьмой за вводящую в заблуждение рекламу в Соединенном Королевстве.

Безопасность

В 2020-х годах возникли опасения по поводу уязвимости AC для кибератак и кражи данных.

Шпионаж

В 2018 и 2019 годах бывшим инженерам Apple было предъявлено обвинение в краже информации, связанной с проектом Apple по созданию беспилотных автомобилей. В 2021 году Министерство юстиции США (МЮ) обвинило китайских сотрудников службы безопасности в координации хакерской кампании с целью кражи информации у государственных учреждений, включая исследования, связанные с беспилотными транспортными средствами. Китай подготовил «Положения об управлении безопасностью автомобильных данных (испытательная версия) для защиты своих собственных данных».

Технологии сотовой связи «Автомобиль ко всему» основаны на беспроводных сетях 5G . По состоянию на ноябрь 2022 г. Конгресс США рассматривал возможность того, что импортированные из Китая технологии переменного тока могут способствовать шпионажу.

Испытания китайских автоматизированных автомобилей в США вызвали обеспокоенность по поводу того, какие американские данные собираются китайскими автомобилями для хранения в китайской стране, а также обеспокоенность по поводу какой-либо связи с Коммунистической партией Китая.

Связь с водителем

Кондиционеры усложняют водителям необходимость общаться друг с другом, например, решать, какой автомобиль первым выедет на перекресток. В ВС без водителя традиционные средства, такие как сигналы руками, не работают (нет водителя, нет рук).

Прогнозирование поведения

Чтобы обеспечить безопасность движения, кондиционеры должны иметь возможность прогнозировать поведение возможных движущихся транспортных средств, пешеходов и т. д. в режиме реального времени. Задача становится все более сложной по мере того, как прогноз распространяется на будущее, требуя быстрого пересмотра оценки, чтобы справиться с непредсказуемым поведением. Один из подходов — полностью пересчитывать положение и траекторию каждого объекта много раз в секунду. Другой вариант — кэшировать результаты предыдущего прогноза для использования в следующем, чтобы уменьшить сложность вычислений.

Сдавать

ADAS должна иметь возможность безопасно принимать управление от водителя и возвращать его ему.

Доверять

Потребители будут избегать кондиционеров, если не будут доверять им как безопасным. Роботакси, работающие в Сан-Франциско, получили отпор из-за предполагаемых рисков для безопасности. Автоматические лифты были изобретены в 1900 году, но не получили широкого распространения до тех пор, пока операторы не объявили забастовку, а доверие не было построено с помощью рекламы и таких функций, как кнопка аварийной остановки.

Экономика

Автономность также представляет собой различные политические и экономические последствия. Транспортный сектор имеет значительное влияние во многих политических и экономических сферах. Например, многие штаты США получают значительный годовой доход от транспортных сборов и налогов. Появление беспилотных автомобилей может оказать глубокое влияние на экономику, потенциально изменив потоки налоговых поступлений штата. Кроме того, переход на беспилотные транспортные средства может нарушить структуру занятости и рынки труда, особенно в отраслях, в значительной степени зависящих от профессий водителей. Данные Бюро статистики труда США показывают, что в 2019 году в этом секторе работало более двух миллионов человек в качестве водителей тягачей с прицепами. Кроме того, водители такси и службы доставки представляли около 370 400 должностей, а водители автобусов составляли более 680 000 рабочих мест. В совокупности это означает возможное сокращение почти 2,9 миллиона рабочих мест, что превосходит потери рабочих мест, произошедшие во время Великой рецессии 2008 года.

Справедливость и инклюзивность

Известность определенных демографических групп в технологической отрасли неизбежно определяет траекторию развития беспилотных транспортных средств (АВ), потенциально закрепляя существующее неравенство.

Этические проблемы

См. Также: Машинная этика.

Обнаружение пешеходов

Исследования Технологического института Джорджии показали, что автономные системы обнаружения транспортных средств в целом на пять процентов менее эффективны при распознавании темнокожих людей. Этот разрыв в точности сохранялся, несмотря на поправки к переменным окружающей среды, таким как освещение и визуальные препятствия.

Обоснование ответственности

Стандарты ответственности еще не приняты для устранения аварий и других инцидентов. Ответственность может нести пассажир транспортного средства, его владелец, производитель транспортного средства или даже поставщик технологии ADAS, возможно, в зависимости от обстоятельств аварии. Кроме того, внедрение технологии ArtificiaI Intelligence в автономные транспортные средства усложняет владение и этическую динамику. Учитывая, что системы искусственного интеллекта по своей сути являются самообучающимися, возникает вопрос, должна ли ответственность возлагаться на владельца транспортного средства, производителя или разработчика искусственного интеллекта?

Проблема с тележкой

Проблема с тележкой — это мысленный эксперимент в области этики . Адаптированный для ВС, он предполагает, что ВС, перевозящий одного пассажира, сталкивается с пешеходом, который встает на его пути. Теоретически ADAS должен выбирать между убийством пешехода или въездом в стену, убивая пассажира. Возможные рамки включают деонтологию (формальные правила) и утилитаризм (снижение вреда).

Один опрос общественного мнения показал, что снижение вреда является предпочтительным, за исключением того, что пассажиры хотели, чтобы транспортное средство предпочитало их, в то время как пешеходы придерживались противоположной точки зрения. Утилитарное регулирование было непопулярным. Кроме того, культурные точки зрения оказывают существенное влияние на формирование ответов на эти этические затруднения. Другое исследование показало, что культурные предубеждения влияют на предпочтения в выборе приоритета спасения одних людей перед другими в сценариях автомобильных аварий.

Конфиденциальность

Некоторым AC для работы требуется подключение к Интернету, что открывает возможность того, что хакер может получить доступ к частной информации, такой как пункты назначения, маршруты, записи с камер, мультимедийные предпочтения и/или модели поведения, хотя это справедливо для устройств, подключенных к Интернету.

Дорожная инфраструктура

AC используют дорожную инфраструктуру (например, дорожные знаки, полосы поворота) и могут потребовать внесения изменений в эту инфраструктуру для полного достижения своих целей в области безопасности и других целей. В марте 2023 года правительство Японии обнародовало план по созданию выделенной полосы для кондиционеров. В апреле 2023 года компания JR East объявила о своей задаче повысить уровень беспилотного (BRT) линии Кесеннума автобусного скоростного транспорта в сельской местности с нынешнего уровня 2 до уровня 4 со скоростью 60 км/ч.

Тестирование

Подходы

AC можно тестировать с помощью цифрового моделирования, в контролируемой тестовой среде, и/или на дорогах общего пользования. Дорожные испытания обычно требуют разрешения той или иной формы. или обязательство придерживаться приемлемых принципов работы. Например, в Нью-Йорке в автомобиле должен находиться водитель-испытатель, готовый при необходимости отключить ADAS.

2010-е и размежевания

Прототип Маунтин беспилотного автомобиля Waymo, передвигающегося по улицам города -Вью, Калифорния , 2017 год.

В Калифорнии производители беспилотных автомобилей обязаны предоставлять ежегодные отчеты с описанием того, как часто их транспортные средства самостоятельно отключаются от автономного режима. Это один из показателей надежности системы (в идеале система никогда не должна отключаться).

В 2017 году Waymo сообщила о 63 отключениях на протяжении 352 545 миль (567 366 км) испытаний, среднее расстояние между отключениями составило 5 596 миль (9 006 км), что является самым высоким (лучшим) показателем среди компаний, сообщивших о таких цифрах. Waymo также набрала больше автономных миль, чем другие компании. Их показатель в 2017 году, составлявший 0,18 отключений на 1000 миль (1600 км), был улучшением по сравнению с 0,2 отключениями на 1000 миль (1600 км) в 2016 году и 0,8 в 2015 году. В марте 2017 года Uber сообщил в среднем о 0,67 мили (1,08 км). за разъединение. За последние три месяца 2017 года Cruise (принадлежащий GM ) проезжал в среднем 5224 миль (8407 км) за раз на расстояние более 62689 миль (100888 км).

Данные о разъединении

Производитель автомобилей	Калифорния, 2016 г.		Калифорния, 2018 г.		Калифорния, 2019 г.
	Расстояние между разъединение	Общий пройденный путь	Расстояние между разъединение	Общий пройденный путь	Расстояние между разъединение	Общий пройденный путь
Веймо	5128 миль (8253 км)	635 868 миль (1 023 330 км)	11 154 миль (17 951 км)	1 271 587 миль (2 046 421 км)	11 017 миль (17 730 км)	1 450 000 миль (2 330 000 км)
BMW	638 миль (1027 км)	638 миль (1027 км)
Ниссан	263 миль (423 км)	6056 миль (9746 км)	210 миль (340 км)	5473 миль (8808 км)
Форд	197 миль (317 км)	590 миль (950 км)
Дженерал Моторс	55 миль (89 км)	8156 миль (13126 км)	5205 миль (8377 км)	447 621 миль (720 376 км)	12 221 миль (19 668 км)	831 040 миль (1 337 430 км)
Аптив	15 миль (24 км)	2658 миль (4278 км)
Тесла	3 мили (4,8 км)	550 миль (890 км)
Mercedes-Benz	2 мили (3,2 км)	673 миль (1083 км)	1,5 мили (2,4 км)	1749 миль (2815 км)
Бош	7 миль (11 км)	983 миль (1582 км)
Зокс			1923 миль (3095 км)	30 764 миль (49 510 км)	1595 миль (2567 км)	67 015 миль (107 850 км)
Только			1028 миль (1654 км)	24 680 миль (39 720 км)	2022 миль (3254 км)	68 762 миль (110 662 км)
Pony.ai			1022 миль (1645 км)	16 356 миль (26 322 км)	6476 миль (10422 км)	174 845 миль (281 386 км)
Байду ( Аполонг )			206 миль (332 км)	18 093 миль (29 118 км)	18 050 миль (29 050 км)	108 300 миль (174 300 км)
Аврора			100 миль (160 км)	32 858 миль (52 880 км)	280 миль (450 км)	39 729 миль (63 938 км)
Яблоко			1,1 мили (1,8 км)	79 745 миль (128 337 км)	118 миль (190 км)	7544 миль (12141 км)
Убер			0,4 мили (0,64 км)	26 899 миль (43 290 км)		0 миль (0 км)

2020-е годы

Определения разъединения

Отчетные компании используют различные определения того, что квалифицируется как отстранение, и такие определения могут со временем меняться. Руководители компаний, производящих беспилотные автомобили, раскритиковали размежевание как обманчивый показатель, поскольку он не учитывает различные дорожные условия.

Стандарты

В апреле 2021 года WP.29 GRVA предложила «Метод испытаний автоматизированного вождения (NATM)».

В октябре 2021 года европейский пилотный тест L3Pilot продемонстрировал ADAS для автомобилей в Гамбурге , Германия, в рамках Всемирного конгресса ITS 2021 . Функции SAE уровня 3 и 4 были протестированы на обычных дорогах.

международный стандарт ISO 34502 « Структура оценки безопасности на основе сценариев ». В ноябре 2022 года был опубликован

Предотвращение столкновений

В апреле 2022 года испытания по предотвращению столкновений продемонстрировала компания Nissan . Waymo опубликовала документ о тестировании предотвращения столкновений в декабре 2022 года.

Моделирование и проверка

В сентябре 2022 года Biprogy выпустила платформу проверки данных Driving Intelligence (DIVP) в рамках японского национального проекта «SIP-adus», которая совместима с открытым интерфейсом моделирования (OSI) ASAM .

Тойота

В ноябре 2022 года компания Toyota продемонстрировала один из своих тестовых автомобилей GR Yaris , прошедший обучение с участием профессиональных раллийных водителей. Toyota использовала свое сотрудничество с Microsoft в чемпионате мира по ралли FIA с сезона 2017 года.

Реакция пешеходов

В 2023 году Дэвид Р. Лардж, старший научный сотрудник Исследовательской группы человеческого фактора Ноттингемского университета , замаскировался под автокресло в ходе исследования по проверке реакции людей на беспилотные автомобили. Он сказал: «Мы хотели изучить, как пешеходы будут взаимодействовать с беспилотным автомобилем, и разработали эту уникальную методологию для изучения их реакции». Исследование показало, что в отсутствие кого-либо за рулем пешеходы больше доверяют определенным визуальным подсказкам, чем другим, принимая решение о переходе дороги.

Инциденты

Тесла

См. Также: Автопилот Tesla § Известные аварии

Tesla ADAS (бета-версия) был классифицирован как ADAS 2-го уровня. По состоянию на 2023 год автопилот /полное автономное вождение

20 января 2016 года в китайской провинции Хубэй произошла первая из пяти известных катастроф Tesla с автопилотом со смертельным исходом. Первоначально Tesla заявила, что автомобиль был настолько сильно поврежден в результате удара, что их регистратор не смог определить, находился ли автомобиль в тот момент на автопилоте. Однако автомобилю не удалось предпринять действия по уклонению.

Еще одна фатальная авария с автопилотом произошла в мае во Флориде на автомобиле Tesla Model S. который врезался в тягач с прицепом . В гражданском иске между отцом убитого водителя и Теслой Тесла документально подтвердила, что автомобиль находился на автопилоте. По словам Теслы, «ни автопилот, ни водитель не заметили белую сторону тягача с прицепом на фоне ярко освещенного неба, поэтому тормоз не был задействован». Тесла заявил, что это была первая известная смерть Теслы на автопилоте за более чем 130 миллионов миль (210 миллионов километров) с включенным автопилотом. Тесла заявил, что в среднем один смертельный случай происходит каждые 94 миллиона миль (151 миллион километров) для всех типов транспортных средств в США. Однако в это число также входят смертельные случаи среди мотоциклистов и пешеходов. В окончательном отчете NTSB сделан вывод о том, что Тесла не виноват; Расследование показало, что после установки автопилота количество аварий на автомобилях Tesla снизилось на 40 процентов.

Гугл Веймо

См. Также: Waymo § Сбои

Собственный автоматизированный автомобиль Google

В июне 2015 года Google подтвердил, что на тот момент в столкновениях попали 12 транспортных средств. Восемь из них были связаны с наездами сзади на знак остановки или светофор, в двух из которых автомобиль был сбит в сторону другим водителем, в одном другой водитель перевернул знак остановки, а в одном водитель управлял автомобилем вручную. В июле 2015 года трое сотрудников получили легкие травмы, когда в их машину сзади врезался автомобиль, водитель которого не затормозил. Это первое столкновение, в результате которого есть травмы.

Согласно отчетам Google Waymo по состоянию на начало 2016 года, их тестовые автомобили попали в 14 столкновений, из которых 13 раз были виноваты другие водители, хотя в 2016 году программное обеспечение автомобиля вызвало аварию. 14 февраля 2016 года автомобиль Google попытался объехать мешки с песком, преграждавшие ему путь. Во время маневра он врезался в автобус. В Google заявили: «В этом случае мы явно несем некоторую ответственность, потому что, если бы наша машина не двигалась, столкновения бы не произошло». Google охарактеризовал аварию как недоразумение и полезный опыт. О травмах не сообщалось.

Группа передовых технологий Uber (ATG)

В марте 2018 года Элейн Херцберг умерла после того, как ее сбил автомобиль переменного тока, протестированный группой передовых технологий Uber (ATG) в Аризоне. В машине находился водитель-охранник. Герцберг переходил дорогу примерно в 400 футах от перекрестка. Некоторые эксперты полагают, что избежать аварии мог водитель-человек. Губернатор Аризоны Дуг Дьюси приостановил способность компании тестировать свои кондиционеры, сославшись на «несомненную неспособность» Uber защитить общественную безопасность. Uber также прекратил тестирование в Калифорнии до получения нового разрешения в 2020 году.

В окончательном отчете NTSB установлено, что непосредственной причиной аварии было то, что водитель безопасности Рафаэла Васкес не смогла следить за дорогой, потому что была отвлечена своим телефоном, но этому способствовала «неадекватная культура безопасности» Uber. жертвы был «очень высокий уровень» метамфетамина . В отчете отмечается, что в организме Совет призвал федеральные регулирующие органы провести проверку, прежде чем разрешать автоматизированным испытательным автомобилям работать на дорогах общего пользования.

В сентябре 2020 года Васкес признал себя виновным в убийстве по неосторожности.

NIO Navigate в пилотном режиме

12 августа 2021 года 31-летний китаец погиб в результате столкновения его NIO ES8 со строительной машиной. Функция самостоятельного вождения NIO находилась в стадии бета-тестирования и не могла преодолевать статические препятствия. В инструкции к машине четко указано, что водитель должен взять на себя управление вблизи строительных площадок. Адвокаты семьи погибшего поставили под сомнение частный доступ NIO к транспортному средству, который, по их мнению, не гарантирует целостности данных.

Pony.ai

В ноябре 2021 года Департамент транспортных средств Калифорнии (DMV) уведомил Pony.ai о приостановке действия разрешения на испытания после сообщения о столкновении во Фремонте 28 октября. В мае 2022 года DMV отозвало разрешение Pony.ai за неспособность контролировать записи вождения своих водителей-безопасников.

Круиз

См. Также: Круиз (автономный автомобиль) § Происшествия.

Сообщалось, что в апреле 2022 года испытательный автомобиль Круза заблокировал пожарную машину при вызове службы экстренной помощи, что вызвало вопросы о его способности справляться с непредвиденными обстоятельствами.

Опросы общественного мнения

2010-е годы

В онлайн-опросе 2006 потребителей в США и Великобритании, проведенном в 2011 году, 49% заявили, что им было бы комфортно пользоваться «беспилотным автомобилем».

Опрос 17 400 владельцев транспортных средств, проведенный в 2012 году, показал, что 37% изначально заявили, что были бы заинтересованы в покупке «полностью автономного автомобиля». Однако эта цифра упала до 20%, если бы сказали, что технология будет стоить на 3000 долларов США дороже.

В опросе, проведенном в 2012 году среди около 1000 немецких водителей, 22% имели положительное отношение, 10% не определились, 44% были настроены скептически и 24% были настроены враждебно.

Опрос 1500 потребителей в 10 странах, проведенный в 2013 году, показал, что 57% «заявили, что они, скорее всего, будут ездить на автомобиле, полностью управляемом технологией, не требующей участия человека-водителя», при этом Бразилия, Индия и Китай больше всего готовы доверять автоматизированным технологиям.

По данным телефонного опроса, проведенного в США в 2014 году, более трех четвертей лицензированных водителей заявили, что рассмотрят возможность покупки беспилотного автомобиля, причем этот показатель вырос до 86%, если бы страхование автомобиля было дешевле. 31,7% заявили, что не будут продолжать водить машину, когда появится автоматизированный автомобиль.

В 2015 году опрос 5000 человек из 109 стран показал, что средние респонденты считают ручное вождение наиболее приятным. 22% не хотели платить больше денег за автономию. Было обнаружено, что респонденты больше всего обеспокоены взломом/злоупотреблением, а также юридическими вопросами и безопасностью. Наконец, респонденты из более развитых стран были менее удовлетворены данными о совместном использовании транспортных средств. Опрос показал интерес потребителей к покупке кондиционера, заявив, что 37% опрошенных нынешних владельцев были либо «определенно», либо «вероятно» заинтересованы.

В 2016 году опрос 1603 человек в Германии, который контролировал возраст, пол и образование, показал, что мужчины чувствуют меньше беспокойства и больше энтузиазма, тогда как женщины показали обратное. Разница была выражена между молодыми мужчинами и женщинами и уменьшалась с возрастом.

В опросе 1584 человек, проведенном в США в 2016 году, «66 процентов респондентов заявили, что, по их мнению, беспилотные автомобили, вероятно, умнее среднего водителя-человека». Люди беспокоились о безопасности и риске взлома. Тем не менее, только 13% опрошенных не увидели преимуществ в новом виде автомобилей.

Опрос 4135 взрослых американцев, проведенный в 2017 году, показал, что многие американцы ожидали значительного воздействия различных технологий автоматизации, включая широкое распространение автоматизированных транспортных средств.

В 2019 году были опубликованы результаты двух опросов общественного мнения среди 54 и 187 взрослых американцев соответственно. Анкета была названа моделью принятия беспилотных транспортных средств (AVAM), включая дополнительное описание, которое поможет респондентам лучше понять последствия различных уровней автоматизации. Пользователи меньше воспринимали высокий уровень автономности и демонстрировали значительно меньше намерений использовать автономные транспортные средства. Кроме того, частичная автономия (независимо от уровня) воспринималась как требующая одинаково более активного участия водителя (использование рук, ног и глаз), чем полная автономия.

В 2020-е годы

Исследование 2022 года показало, что только четверть (27%) населения мира будет чувствовать себя в безопасности в беспилотных автомобилях.

В 2024 году исследование Saravanos et al. в Нью-Йоркском университете сообщили, что 87% их респондентов (из выборки в 358 человек) считают, что условно автоматизированные автомобили (уровня 3) будут простыми в использовании.

Опросы общественного мнения могут иметь мало значения, учитывая, что лишь немногие респонденты имели личный опыт использования AC.

Регулирование

Основная статья: Регулирование беспилотных автомобилей

См. Также: Регулирование алгоритмов.

Регулирование беспилотных автомобилей касается ответственности, разрешений и международных конвенций.

В 2010-х годах исследователи открыто беспокоились, что задержка с принятием правил может задержать развертывание. В 2020 году был выпущен WP.29 GRVA ЕЭК ООН, посвященный регулированию автоматизированного вождения уровня 3.

Коммерциализация

См. Также: История беспилотных автомобилей § 2020-е годы.

Транспортные средства, работающие ниже 5-го уровня, по-прежнему имеют множество преимуществ.

По состоянию на 2023 год большинство коммерчески доступных автомобилей ADAS имеют уровень SAE 2. Несколько компаний достигли более высоких уровней, но только в ограниченных (геозонированных) местах.

Уровень 2 – Частичная автоматизация

См. также: Центрирование полосы движения § Образец автоматизированных автомобилей уровня 2 и Список поставщиков систем беспилотного вождения § Дата первой эксплуатации беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования.

Функции SAE уровня 2 доступны как часть систем ADAS во многих автомобилях. В США 50% новых автомобилей обеспечивают помощь водителю как в рулевом управлении, так и в скорости.

Ford начал предлагать услугу BlueCruise для некоторых автомобилей в 2022 году; система называется ActiveGlide В автомобилях Lincoln . Система обеспечивала такие функции, как центрирование полосы движения, распознавание дорожных знаков и вождение по шоссе без помощи рук на более чем 130 000 миль разделенных автомагистралей. В версии 1.2 2022 года добавлены функции, включая смену полосы движения без помощи рук, изменение положения в полосе движения и систему прогнозирования скорости. В апреле 2023 года BlueCruise был одобрен в Великобритании для использования на некоторых автомагистралях, начиная с моделей электрического внедорожника Ford Mustang Mach-E 2023 года .

Автопилот Tesla и его комплекты ADAS для полного самостоятельного вождения (FSD) доступны на всех автомобилях Tesla с 2016 года. FSD обеспечивает вождение по шоссе и улицам (без геозон), навигацию/управление поворотами, рулевое управление и динамический круиз-контроль, предотвращение столкновений, управление полосой движения. удержание/переключение, экстренное торможение, объезд препятствий, но при этом требует от водителя оставаться готовым к управлению транспортным средством в любой момент. Его система управления водителем сочетает в себе отслеживание взгляда с контролем давления на рулевое колесо, чтобы гарантировать, что водитель одновременно смотрит и держит руки.

Переписанная Tesla FSD V12 (выпущенная в марте 2024 года) использует единую модель преобразователя глубокого обучения для всех аспектов восприятия, мониторинга и управления. В качестве системы восприятия только для зрения он использует восемь камер, без использования LiDAR, радара или ультразвука. По состоянию на апрель 2024 года система FSD установлена ​​на двух миллионах автомобилей Tesla. По состоянию на январь 2024 года Tesla не инициировала запросы на получение статуса уровня 3 для своих систем и не раскрыла причину этого.

Разработка

General Motors разрабатывает систему ADAS «Ultra Cruise», которая станет значительным улучшением по сравнению с существующей системой «Super Cruise». По данным компании, Ultra Cruise будет охватывать «95 процентов» сценариев вождения на 2 миллионах миль дорог в США. Системное оборудование внутри и вокруг автомобиля включает в себя несколько камер, радар ближнего и дальнего действия, а также датчик LiDAR и будет работать на платформе Qualcomm Snapdragon Ride. Роскошный электромобиль Cadillac Celestiq станет одним из первых автомобилей с функцией Ultra Cruise.

В Европе разрабатываются новые правила «Системы помощи водителю» (DCAS) уровня 2, которые больше не будут ограничивать использование систем смены полосы движения дорогами с двумя полосами движения и физическим отделением от движения в противоположном направлении .

Уровень 3 – Условная автоматизация

По состоянию на апрель 2024 г. Два автопроизводителя продали или сдали в аренду автомобили третьего уровня: Honda в Японии и Mercedes в Германии, Неваде и Калифорнии.

Mercedes Drive Pilot доступен на седанах EQS и S-класса в Германии с 2022 года, а также в Калифорнии и Неваде с 2023 года. Подписка стоит от 5000 до 7000 евро на три года в Германии и 2500 долларов на один год в США. Drive Pilot можно использовать только тогда, когда автомобиль движется со скоростью менее 40 миль в час (64 км/ч), впереди находится автомобиль, читаемая разметка, днем, в ясную погоду и на автострадах, нанесенных Mercedes на карту вплоть до сантиметр (100 000 миль в Калифорнии). По состоянию на апрель 2024 года в Калифорнии был продан один автомобиль Mercedes с такой возможностью.

Разработка

Honda продолжала совершенствовать свою технологию уровня 3. По состоянию на 2023 год было продано 80 автомобилей с поддержкой уровня 3.

В начале 2023 года Mercedes-Benz получил разрешение на пилотирование своего программного обеспечения уровня 3 в Лас-Вегасе. Калифорния также разрешила использование Drive Pilot в 2023 году.

BMW вывела на рынок свой кондиционер в 2021 году. В 2023 году BMW заявила, что ее технология Level-3 близка к выпуску. Это будет второй производитель, предлагающий технологию Уровня 3, но единственный производитель, предлагающий технологию Уровня 3, которая работает в темноте .

В 2023 году в Китае компании IM Motors , Mercedes и BMW получили разрешение на испытания автомобилей с системами уровня 3 на автомагистралях.

В сентябре 2021 года Stellantis представила результаты пилотных испытаний уровня 3 на итальянских автомагистралях. Шофер Stellantis's Highway Chauffeur заявил о возможностях уровня 3, что было проверено на прототипах Maserati Ghibli и Fiat 500X .

Polestar , бренд Volvo Cars , объявил в январе 2022 года о своем плане предложить систему автономного вождения уровня 3 во внедорожнике Polestar 3, преемнике Volvo XC90 , с технологиями Luminar Technologies , Nvidia и Zenseact.

В январе 2022 года Bosch и Volkswagen Group, дочерняя компания CARIAD, объявили о сотрудничестве в области автономного вождения до уровня 3. Эта совместная разработка нацелена на возможности уровня 4.

Hyundai Motor Company повышает кибербезопасность подключенных автомобилей , предлагая беспилотный Genesis G90 3-го уровня . Корейские автопроизводители Kia и Hyundai отложили реализацию планов уровня 3 и не будут поставлять автомобили уровня 3 в 2023 году.

Уровень 4 – Высокая автоматизация

Waymo предлагает услуги роботакси в некоторых частях Аризоны (Финикс) и Калифорнии (Сан-Франциско и Лос-Анджелес) в виде полностью автономных транспортных средств без водителей-безопасников.

В апреле 2023 года в Японии протокол уровня 4 стал частью измененного Закона о дорожном движении. привод ZEN Pilot Level 4 производства АИСТ . Здесь работает

Разработка

В июле 2020 года Toyota начала публичные демонстрационные поездки на TRI-P4 на базе Lexus LS (пятого поколения) с возможностями уровня 4. В августе 2021 года Toyota предоставила услугу потенциально 4-го уровня с использованием электронной палитры вокруг Олимпийской деревни Токио-2020 .

В сентябре 2020 года компания Mercedes-Benz представила первую в мире коммерческую систему автоматизированной парковки (AVP) 4-го уровня под названием Intelligent Park Pilot для своего нового S-класса . В ноябре 2022 года Федеральное управление автомобильного транспорта Германии (KBA) одобрило систему для использования в аэропорту Штутгарта .

В сентябре 2021 года Cruise, General Motors и Honda начали совместную программу испытаний с использованием Cruise AV. В 2023 году деятельность Origin была приостановлена ​​на неопределенный срок из-за потери разрешения на эксплуатацию Cruise.

В январе 2023 года Холон анонсировала автономный шаттл во время выставки Consumer Electronics Show (CES) 2023 года. Компания заявила, что это первый в мире шаттл 4-го уровня, построенный по автомобильным стандартам.

См. также

• Вождение

Дальнейшее чтение

СМИ, связанные с беспилотными автомобилями, на Викискладе?

• О'Тул, Рэндал (18 января 2010 г.). Тупик: почему мы застряли в пробках и что с этим делать . Институт Катона. ISBN  978-1-935308-24-9 .
• Макдональд, Иэн Дэвид Грэм (2011). Имитация автономного автомобиля (PDF) (дипломная работа). Эдинбургский университет . Проверено 17 апреля 2013 г.
• Найт, Уилл (22 октября 2013 г.). «Будущее беспилотных автомобилей» . Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 22 июля 2016 г.
• Тайебат, Мортеза; Браун, Остин; Саффорд, Ханна; Цюй, Шен; Сюй, Мин (2019). «Обзор последствий подключенных и автоматизированных транспортных средств для энергетики, окружающей среды и устойчивого развития». Экологические науки и технологии . 52 (20): 11449–11465. arXiv : 1901.10581 . Бибкод : 2019arXiv190110581T . дои : 10.1021/acs.est.8b00127 . ПМИД   30192527 . S2CID   52174043 .
• Глэнси, Дороти (2016). Взгляд на правовую среду для беспилотных транспортных средств (PDF) (Отчет). Дайджест юридических исследований Национальной программы совместных исследований в области автомобильных дорог. Том. 69. Вашингтон, округ Колумбия: Совет по транспортным исследованиям. ISBN  978-0-309-37501-6 . Проверено 22 июля 2016 г.
• Ньюболд, Ричард (17 июня 2015 г.). «Движущая сила будущей революции в секторе грузоперевозок» . Лоадстар . Проверено 22 июля 2016 г.
• Берген, Марк (27 октября 2015 г.). «Познакомьтесь с компаниями, создающими беспилотные автомобили для Google и Tesla (и, возможно, Apple)» . повторно/код .
• Национальный центр транспортных систем Джона А. Вольпе (март 2016 г.). «Обзор Федеральных стандартов безопасности транспортных средств (FMVSS) для автоматизированных транспортных средств: выявление потенциальных препятствий и проблем для сертификации автоматизированных транспортных средств с использованием существующих FMVSS» (PDF) . Национальная транспортная библиотека . Министерство транспорта США . Архивировано из оригинала (PDF) 16 июня 2017 года . Проверено 6 апреля 2016 г.
• Слоун, Шон (август 2016 г.). «Законы штата об автономных транспортных средствах» (PDF) . Capitol Research – Транспортная политика . Совет правительств штатов . Архивировано из оригинала (PDF) 28 февраля 2021 года . Проверено 28 сентября 2016 г.
• Хенн, Стив (31 июля 2015 г.). «Вспоминая, когда беспилотные лифты вызывали скептицизм» .
• Андерсон, Джеймс М.; и др. (2016). «Технология автономных транспортных средств: руководство для политиков» (PDF) . Корпорация РЭНД .
• Мейер, Гереон; Бейкер, Свен, ред. (2014). «Автоматизация дорожного движения» . Конспекты лекций по мобильности . дои : 10.1007/978-3-319-05990-7 . ISBN  978-3-319-05989-1 . ISSN   2196-5544 .
  • Мейер, Гереон; Бейкер, Свен, ред. (2015). «Автоматизация дорожного транспорта 2» . Конспекты лекций по мобильности . дои : 10.1007/978-3-319-19078-5 . ISBN  978-3-319-19077-8 . ISSN   2196-5544 .
  • Мейер, Гереон; Бейкер, Свен, ред. (2016). «Автоматизация дорожного транспорта 3» . Конспекты лекций по мобильности . дои : 10.1007/978-3-319-40503-2 . ISBN  978-3-319-40502-5 . ISSN   2196-5544 .
  • Мейер, Гереон; Бейкер, Свен, ред. (2018). «Автоматизация дорожного транспорта 4» . Конспекты лекций по мобильности . дои : 10.1007/978-3-319-60934-8 . ISBN  978-3-319-60933-1 . ISSN   2196-5544 .
  • Мейер, Гереон; Бейкер, Свен, ред. (2019). «Автоматизация дорожного транспорта 5» . Конспекты лекций по мобильности . дои : 10.1007/978-3-319-94896-6 . ISBN  978-3-319-94895-9 . ISSN   2196-5544 . S2CID   168659939 .
  • Мейер, Гереон; Бейкер, Свен, ред. (2019). «Автоматизация дорожного транспорта 6» . Конспекты лекций по мобильности . дои : 10.1007/978-3-030-22933-7 . ISBN  978-3-030-22932-0 . ISSN   2196-5544 .

Эти книги основаны на презентациях и дискуссиях на симпозиуме по автоматизированным транспортным средствам, ежегодно организуемом TRB и AUVSI .

• Кемп, Роджер (2018). «Автономные транспортные средства – кто будет нести ответственность за аварии?» . [15 Обзор закона о цифровых доказательствах и электронной подписи (2018) 33 – 47].