Как мы распределяем заказы между водителями в Яндекс.Такси / Хабр
Одна из главных задач в Яндекс.Такси — как сделать так, чтобы к пользователю быстро приезжала машина, а у водителя сокращалось время «холостого пробега» (то есть время, когда он на линии без пассажира). Казалось бы, всё просто: пользователь выбирает тариф, указывает дополнительные пожелания (детское кресло, например). Остаётся отфильтровать водителей на линии по этим критериям, выбрать ближайшего и предложить ему заказ. Однако всё так просто только на первый взгляд.
Сегодня я расскажу сообществу Хабра о том, как мы выбираем наиболее подходящего водителя и как этот процесс эволюционировал со временем. Вы узнаете о двух подходах к решению задачи.
Общая архитектура поиска
Когда пользователь нажимает кнопку «Вызвать такси», в бэкенде создаётся объект заказа и начинается его обработка в соответствии с конечным автоматом. Чтобы заказ перешёл из состояния «В ожидании» в «Водитель назначен» — нужно найти водителя, предложить ему заказ и дождаться подтверждения, что заказ принят.
Жадный (Greedy) подход
Очень долго в Яндекс.Такси работал
жадныйподход. При таком подходе на этапе поиска исполнителя делается запрос в микросервис Tracker, отвечающий за водителей. Tracker знает об автомобилях всё: от цвета и брендирования до
текущего местоположения. В Tracker’e есть локальный геоиндекс по водителям и коннекторы к сервисам маршрутизации (роутерам) для построения маршрутов от точки А до точки Б (и даже через точки В, Г, Д). Поэтому, когда поступает запрос на поиск водителя, Tracker сначала определяет в локальном геоиндексе ближайшие машины по прямому радиусу с учётом «жёстких» ограничений заказа (класс автомобиля, требования — детское кресло, жёлтые номера). Затем уточняется время и длина маршрута подачи автомобиля и с учётом этой информации выбирается лучший вариант.
Позже эта логика эволюционировала: для каждого водителя стали рассчитывать его «скоринг» на заказ — функцию от времени подачи автомобиля. И ранжировали водителей уже по значению скоринга. В функции учитывается не только непосредственно время подачи, но и множество других факторов: от уровня спроса в точках А и Б до «опытности» водителя. Такое жадное назначение называется бонусным.
Буферный (балковый) подход
Однако при жадном подходе ближайшего водителя получит тот, кто первый заказал такси. При этом некоторые пользователи могут вообще остаться без машины.
При повышенном спросе, когда начинается конкуренция за исполнителей, жадный подход не годится. Чтобы максимально удовлетворить спрос даже в самые нагруженные часы, мы используем множество подходов и алгоритмов. Один из них — буферное (балковое) назначение водителей на заказы. В его основе лежит хорошо известная задача из области комбинаторной оптимизации — задача о назначениях. Вкратце её суть: пусть у нас есть N работ и M исполнителей, любой работник может выполнить любую задачу за время p(i,j)[0<=i<N, 0<=j<M]. Нужно назначить каждой задаче такого исполнителя, чтобы сократить суммарное время выполнения всех работ (при этом один исполнитель может взяться только за одну работу).
При решении такой задачи о назначениях наша «стоимость» выполнения работы (заказа) исполнителем (таксопарком и водителем) — значение функции скоринга от времени подачи автомобиля к пользователю. Задачу можно описать в терминах двудольных графов: с одной стороны — заказы, с другой — исполнители. Между заказами и исполнителями есть взвешенные рёбра (скоринг). Таким образом, одна из наших целей — минимизировать суммарное время подачи автомобилей, максимизировав количество выполненных заказов (максимальное паросочетание). Один из наиболее известных способов решить такую задачу — венгерский алгоритм.
Очевидно, что при буферном назначении мы не можем дать водителя по запросу, как при жадном подходе. Сначала нужно положить заказ в очередь, потом разыграть, а после этого сообщить о найденном водителе. Это совсем не вписывалось в конечный автомат обработки заказа, и его пришлось немного усовершенствовать. Чтобы тестировать и создавать новое решение, не влияя на коллег, мы сразу договорились, что всё будем делать в отдельном микросервисе DriverDispatcher. Он станет принимать заказы, класть к себе в очередь, находить водителей и сохранять результаты розыгрышей.
Первым делом нам надо было подготовить Tracker к новому профилю нагрузки. Если при жадном подходе запросы на водителей просто индивидуально попадали на балансировщик Tracker’a и перенаправлялись на его инстансы с распределением нагрузки, то в буферном назначении все запросы были с одной машины: индивидуальные запросы просто забили бы пул соединений. Поэтому мы добавили в трекер возможность батчевой обработки запросов, которые внутри трекера обрабатывались параллельно. Попутно нам также пришлось решить проблему разумного количества запросов на батч-обработку. Со стороны клиента (DriverDispatcher’a) мы разбивали большой батч на несколько маленьких и отправляли на разные инстансы Tracker’a.
Итак, трекер подготовлен, скоринг считается и в Tracker’e (жадное назначение), и в новом сервисе (DriverDispatcher’e), алгоритм решения задачи о назначениях отлажен и корректно работает. Появился вопрос, как интегрировать это всё в конечный автомат обработки заказа. Мы добавили отправку и удаление метаинформации о заказе в DriverDispatcher при переходе заказа из состояния в состояние. И это уже почти работало. Почти — потому что итерации поиска исполнителя на заказ не контролировались извне. Мы могли просто заменить поход в трекер за водителем на поход в наш сервис и отдавать водителя, когда он найден, а до этого просто отдавать 404. Но это плохо, потому что нужно предлагать заказ водителю сразу, как только мы нашли заказ, и даже несколько секунд задержки тут играют роль: водитель может просто повернуть не в ту сторону, и заказ станет неактуален. Для этого мы сделали возможность вызвать процесс поиска исполнителя, не влияя на запланированные задачи. Так мы сохранили логику поиска (с перезапросами) и добавили возможность вызвать его вне планировщика.
Таким образом нам удалось совместить основной конечный автомат обработки заказа с конечным автоматом обработки в буферном диспатче без влияния на работающую логику и без гонок между состояниями. Можно запускать первые эксперименты на живых пользователях.
Это всё очень здорово, но как же время поиска исполнителя, спросите вы. Если поиск происходит не сразу после поступления заказа, значит, время поиска увеличивается и в итоге компенсируется более быстрой подачей? Это не совсем так: с помощью различных методик (в т.ч. с помощью машинного обучения), мы смогли выделить кейсы, когда ожидание имеет смысл, в остальных же случаях время ожидания не меняется.
Розыгрыш на пине
Ещё один способ найти исполнителя быстрее — начать искать его ДО создания заказа. Когда появляется новый
пин(то есть пользователь только вводит данные о заказе в приложение),
алгоритмымашинного обучения оценивают вероятность того, что далее последует заказ, и решают, учитывать ли его при буферном поиске водителей. Мы можем найти машину заранее, а когда пользователь нажмёт кнопку заказа — тут же сделать предложение подходящему водителю.
Заключение
Матчинг заказов и водителей — непростая задача, она требует учитывать множество факторов. Один из них — это контекст перемещений водителей при выборе кандидатов на заказ. Об этом мы расскажем в следующих постах.
Другие посты о технологиях Такси
Премия «Грэмми»: полный список номинантов
31 января 2022 года состоится ежегодная музыкальная церемония «Грэмми». Она пройдет в Стэйплс-центре, в Лос-Анжелесе. Сегодня прошла прямая трансляция, где были объявлены все номинанты. Мы собрали для вас самые главные номинации.
Песня года
BAD HABITS — Ed Sheeran
A BEAUTIFUL NOISE — Brandi Carlile & Alicia Keys
DRIVERS LICENSE — Daniel Nigro & Olivia Rodrigo
FIGHT FOR YOU — H.E.R.
HAPPIER THAN EVER — Billie Eilish
KISS ME MORE — Doja Cat & SZA
LEAVE THE DOOR OPEN — Bruno mars, Anderson.Paak & Silk Sonic
MONTERO (CALL ME BY YOUR NAME) — Lil Nas X
PEACHES — Justin Bieber & Daniel Caesar & Giveon
RIGHT ON TIME — Brandi Carlile
Альбом года
WE ARE — Jon Batiste
LOVE FOR SALE — Tony Bennett & Lady Gaga
JUSTICE (TRIPLE CHUCKS DELUXE) — Justin Bieber
PLANET HER (DELUXE) — Doja Cat
HAPPIER THAN EVER — Billie Eilish
BACK OF MY MIND — H.E.R.
MONTERO — Lil Nas X
SOUR — Olivia Rodrigo
EVERMORE — Taylor Swift
DONDA — Kanye West
Запись года
I STILL HAVE FAITH IN YOU — ABBA
FREEDOM — Jon Batiste
I GET A KICK OUT OF YOU — Tony Bennett & Lady Gaga
PEACHES — Justin Bieber & Daniel Caesar & Giveon
RIGHT ON TIME — Brandi Carlile
KISS ME MORE — Doja Cat Featuring SZA
HAPPIER THAN EVER — Billie Eilish
MONTERO (CALL ME BY YOUR NAME) — Lil Nas X
DRIVERS LICENSE — Olivia Rodrigo
LEAVE THE DOOR OPEN — Silk Sonic
Лучший новый исполнитель
AROOJ AFTAB
JIMMIE ALLEN
BABY KEEM
FINNEAS
GLASS ANIMALS
JAPANESE BREAKFAST
Новая роскошь – Картина дня – Коммерсантъ
Есть такой хэштег в Инстаграм – #carfree. Каждый, кто сопровождает им свои фотографии, вкладывает в него что-то свое. Например, есть категория людей, которые под словосочетанием «car free» подразумевают, что они теперь свободны от автомобиля – не в том смысле, что пересели, скажем, на велосипед, а в том, что продали свою машину и теперь у них ее нет. Но потребность осталась. Избавляя себя от транспортного налога, техосмотра, страховки, покупки бензина и оплаты парковки, они направляют высвободившуюся денежную массу на оплату сервиса Ultima Яндекс Go, и у них при этом еще остается немалая сдача. По крайней мере, именно такой вывод напрашивается после листания фотографий в Инстаграм.
Аcя Волочнева
Читаю душераздирающий пост Галы Борзовой, одной из самых известных российских фэшн-стилистов. «Моей первой машиной была Mazda3, потом была Mazda6. Потом был Lexus IS 250, очень резвый и такой низкий, что я пару раз зимой не смогла выехать из двора! Далее начались мои десять лет с BMW, я меняла „пятерку“ на „трешку“ купе-кабриолет и потом опять на „пятерку“. Последним был представительский Jaguar, с белым замшевым салоном и панорамной крышей! Ах, как я его любила! И… с прошлой недели я свободна! У меня больше нет машины в Москве – я устала от парковок, пробок и дурацких персональных водителей и отдала предпочтение #yandexultima, я теперь официально #carfree».
Помню, несколько лет назад на экскурсии по Стокгольму москвичи, оглядывая уютные улочки центра шведской столицы и слушая, почем там квартиры, удивлялись: а где же те, у кого хватило средств на эти дорогие апартаменты, держат свои не иначе как «Майбахи» и «Бентли»? Экскурсовод как-то буднично произнес, что богатый швед может себе позволить не иметь автомобиль, личные машины – удел тех, то живет на окраинах. С этим вполне себе оценочным суждением можно было бы поспорить. Но сегодня у меня запала на этот спор гораздо меньше, чем тогда. Именно потому, что в Москве теперь есть сервис Ultima Яндекс Go.
Поддадим джазу
А ситуация ситуации рознь. Вот и пример. Каждый пост писателя Александра Цыпкина, даже самый мимолетный, – отдельное литературное произведение. Читаю с заранее предвкушаемым удовольствием текст, отмеченный хэштегом #yandexultima.
«Живем на даче. Вечером я зачем-то вскрыл подаренный коньяк. Утром на всякий случай вызвал такси. Сажусь и понимаю, что водитель тот же, что и почти всегда. „О, свои!»
„Чужие здесь не ездят, Александр».
А еще я знаю, что он слушает джаз, а он знает, что я слушаю техно. Поэтому я говорю первым.
„Сегодня давайте послушаем джаз».
„Договорились, сегодня джаз».
И настроение мое улучшилось».
Изменять и не изменять
Хотя, подразумеваю, обычно для улучшения настроения достаточно и просто мелочи. Бутылочки питьевой воды, нужного шнурка для зарядки мобильного телефона, зонта в салоне на случай дождливой погоды. Или доступа при заказе машины к ряду специальных функций. Среди них – возможность указывать промежуточные точки маршрута, возможность заказать машину заранее, даже за несколько дней, возможность заказать машину другому человеку, обеспечив ему комфорт и безопасность, а себе – уверенность в том, что все идет по плану: приложение позволяет быть в курсе передвижений заказанного автомобиля.
Среди вереницы откликов и впечатлений всплывает пост Игоря Верника, тоже с хэштегом #yandexultima. «Изменять или не изменять – что думаете?! Прости меня, мой преданный друг – мой автомобиль, я начал изменять тебе. Я езжу за рулем много лет. Мне нравится управлять автомобилем и, значит, своим временем. И мне всегда казалось, что в этом заключается мой внутренний комфорт. Но последнее время я открыл для себя удовольствие ни о чем не думать, ни за что не отвечать, а просто быть пассажиром. Ни пробки, ни парковка, ни контроль скорости, ни заправка, ничего… Не моя забота».
Кстати, о заботе. Автомобили в премиальных классах Ultima оборудованы детскими креслами для детей в возрасте от года до 12 лет. Используются одни из самых лучших моделей в мире – Aura и Pallas от немецкой марки Cybex, чья продукция выполнена с учетом новейших разработок, обладает высоким уровнем безопасности и стильным внешним видом. А в классе Cruise и вовсе можно заказать сразу два кресла. И это все без ущерба комфорту: в Cruise подается минивэн Mercedes-Benz V-Класс, чей просторный кожаный салон вмещает до шести пассажиров, но водитель – не стоит переживать на этот счет – будет, конечно же, в деловом костюме. Так что этот класс подходит не только для семейного формата, но и делового.
Время неумолимо
«Ну что, двигаемся вперед? Какие бы новости ни приносил нам 2020-й, главное – не останавливаться. Впереди открытие двух ресторанов, перемещаюсь между площадками на ЯндексGo @ultima.yandex. Сам всегда в маске, и водители – тоже. Иногда выключаю телефон, пока еду на заднем сиденье, и просто ловлю тишину. Как у вас настроение в этом ноябре, друзья?» – спрашивает своих инстаграм-подписчиков Владимир Мухин, один из лучших шеф-поваров России. Настроение? За ноябрем пришел декабрь. Скоро наступит Новый год, который, надеюсь, принесет нам всем куда больше счастья. Хотя порой не так уж многого и хочется. Просто прийти в ресторан и знать, что шеф, который создает для тебя кулинарные шедевры, доехал до работы, успев по дороге побыть с самим собой и своими мыслями, перевести дух, просто посмотреть на город за окном автомобиля, и теперь он полон вдохновения.
Время – это новая роскошь. Фраза красивая. Но так оно и есть. И таков манифест Ultima Яндекс Go, где настоящей роскошью провозгласили именно время, которым нужно грамотно управлять и тратить которое нужно на самое важное и дорогое. И если вам еще не хватает смелости отказаться от владения личным дорогим автомобилем и личным водителем, чье время, стоит признаться, на такой работе тоже не используется с умом, вы вполне можете просто попробовать Ultima. В конце концов, это ни к чему не обязывает. И уж точно это не обязывает продавать автомобиль, который из источника стресса вы можете перевести исключительно в источник водительского наслаждения, садясь за руль тогда, когда вам этого действительно хочется. А для всех прочих случаев у вас есть Ultima.
«Яндекс» в России делает успехи в самоуправлении
Идет загрузка.Беспилотные автомобили еще не стали повседневной реальностью в Европе, но один европейский технологический гигант соревнуется с Waymo и Uber от Google на автономных транспортных средствах.
Российский Яндекс разрабатывает автономные транспортные средства с 2016 года и за четыре года, прошедшие с тех пор, заявил, что наработал 5 миллионов миль без водителя на своих операционных рынках в России, Израиле и, наконец, в США, с 4 миллионами только в этом году.
Давний инженер Яндекса Дмитрий Полищук руководит подразделением самоуправления в компании и рассказал Business Insider, почему он стал пионером в создании этого подразделения внутри Яндекс. «Стало очевидно, что будущее транспорта — за автономными автомобилями», — сказал он.«И даже будучи относительным новичком, Яндекс с его большими талантами и богатой технологической базой может попытаться присоединиться к этой гонке».
Подразделение изначально создавалось как часть совместного предприятия Яндекса и американского гиганта такси Uber, которое в основном включало доставку еды и такси. Uber отдельно запускает собственную программу беспилотного вождения в США.
«Мы начали разработку в начале 2017 года», — сказал Полищук.«Несколькими месяцами позже мы уже показали наш первый прототип, к концу года начали наши испытания на дорогах общего пользования, а через полгода мы запустили первый в Европе сервис роботакси без никого за рулем».
Рост ЯндексаЯндекс — один из немногих доморощенных технологических гигантов Европы, котирующийся в США в 2011 году и выросший до 23,1 миллиарда долларов. Рыночная капитализация .Фирма в основном сосредоточилась на своей родной России — рынке, который конкуренты традиционно считают жестким.
Яндекс, возглавляемый генеральным директором и соучредителем Аркадием Воложом, начинал как поисковая система, ориентированная на Россию. Однако, как и ее коллеги из Кремниевой долины, охват компании расширился и теперь охватывает беспилотные автомобили, электронную почту, электронную коммерцию, доставку еды, услуги по вызову пассажиров и многие другие области. Теперь это больше похоже на Google, Uber и Amazon в одном лице.
Существуют как практические, так и политические причины, по которым Яндекс опровергает конкуренцию на своем внутреннем рынке.
Что касается поиска, Яндекс считается лучше, чем Google при поиске на русском языке, а также действует как полезный портал с дополнительными услугами, такими как почта и медиа.
И электронная коммерция в России менее развита, чем на других европейских рынках, просто потому, что большая часть страны недоступна. По данным Data Insight, в 2019 году на онлайн-покупки приходилось всего 1,4% экономики России против 2.6% в США.
Это означает, что Amazon осталась вне страны, по-видимому, не желая пытаться изменить то, что было экономикой, ориентированной на наличные деньги. В результате «Яндекс», располагающий лучшими возможностями для обслуживания домашних потребителей, стал доминирующим.
Другой причиной может быть движение России к техническому суверенитету. В 2019 году президент Путин подписал закон, согласно которому на все телефоны, продаваемые в стране, должно быть предварительно установлено программное обеспечение, произведенное в России. Это пошло на пользу отечественным игрокам, хотя, как отмечают наблюдатели, может также вызвать политические головные боли.(Яндекс заявляет, что новые законы пока не вступили в силу и поэтому особой разницы не имеют.)
Переезд в автономный транспортБеспилотный автомобиль яндекса Михаил Почуев / ТАСС (Фото Михаила Почуева \ ТАСС через Getty Images
Набег «Яндекса» на создание беспилотных автомобилей происходит на фоне того, что крупные американские компании делают то же самое.
Процесс сложный, и хотя Яндекс настроен оптимистично, авторитетные автопроизводители более скептически относятся к этой технологии.
Обучение автономных транспортных средств включает в себя сложный набор технологий: вам нужны камеры, радар и, как правило, лазерный LiDAR, чтобы автомобиль мог «видеть», что вокруг него, и «знать», куда ему нужно двигаться.
В Европе особенно сложно обучить автономные транспортные средства передвижению по дорогам. Как сказал Business Insider в 2018 году генеральный директор британской компании по разработке программного обеспечения без драйверов FiveAI Стэн Боланд: «В Европе наши города средневековые и сложные, плотность населения намного выше, человеческое поведение другое.Наши города построены из деревень … Я думаю, европейский город намного сложнее, чем город США ».
Яндекс сталкивается с подобными проблемами. В 2018 году компания запустила испытания автомобилей без водителя в Москве, тестируя автомобили на заснеженных дорогах и в погодных условиях, которые блокировали системы камер.
Команда беспилотных автомобилей писала в 2019 году: «Одна из самых серьезных проблем — это прогнозирование поведения других людей на дороге.Наша машина распознает окружающие предметы (а также их скорость и траектории), чтобы выбрать наиболее безопасный и эффективный маршрут. Мы расскажем, как мы решаем эту проблему ».
Полищук также сказал Business Insider, что беспилотные автомобили должны иметь возможность перемещаться в непредсказуемых, постоянно меняющихся ситуациях.
« Самая большая проблема для всех технологий самоуправления не только безопаснее, чем водитель-человек, но и столь же эффективен, как и опытный водитель », — сказал он.«Это означает, что система должна полностью понимать свое окружение и предсказывать, как ситуация изменится, чтобы спланировать как безопасный, так и эффективный маршрут. В то же время реальный мир очень непредсказуем и постоянно меняется».
Яндекс стремился продемонстрировать свои достижения, водя журналистов и влиятельных пользователей YouTube по заранее определенному маршруту в Лас-Вегасе в прошлом году на одном из своих беспилотных автомобилей, на котором никого не было на сиденье водителя (хотя инженер по безопасности находился на пассажирском сиденье).
Теперь группа самоуправляемых автомобилей продолжит свою деятельность как отдельная фирма. Подразделение было частью существующего совместного предприятия Яндекс и Uber, которое занималось доставкой еды и поездками. В сентябре Яндекс объявил, что они выделят Yandex Self-Driving Business Group, при этом Яндекс получит 74% акций, Uber — около 19%, а сотрудники и руководство — оставшуюся часть. Яндекс вложил 150 миллионов долларов в новый капитал в рамках реструктуризации.
В настоящее время парк Яндекса насчитывает 130 автомобилей, и компания работает над тем, чтобы не только беспилотные автомобили, но и другие автономные транспортные средства.Роботы для доставки еды уже продвинулись вперед, которые могут перемещаться по городской среде, сбрасывая еду.
Полищук прогнозирует, что автономные транспортные средства будут свободно перемещаться по крупным городам в течение пяти лет. «Массовое использование автономных транспортных средств не только значительно повысит безопасность дорожного движения. Все виды автономных транспортных средств (от грузовиков дальнего следования до роботов-доставщиков) также возьмут на себя самую рутинную часть наших обязанностей, оставляя людям более благоприятные и интересные занятия», — сказал он. сказал.
ЭКСКЛЮЗИВ Яндекс.Drive планирует предложить платформу для эксплуатации автопарка
Логотип российской интернет-группы «Яндекс» размещен в штаб-квартире компании в Москве, Россия, 4 октября 2018 года. REUTERS / Шамиль Жуматов / Фото из файла
Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к reuters .com
Регистрация
САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, Россия, 9 июня (Рейтер) — Яндекс.Драйв, компания по каршерингу, принадлежащая российской интернет-группе Яндекс (YNDX.O), запустит платформу для клиентов, которую можно использовать для управляют собственным автопарком, сказал глава подразделения электронной коммерции и техники для езды.
Даниил Шулейко сообщил Рейтер Даниил Шулейко, что новая платформа, протестированная на парке Яндекс.Драйв, насчитывающем около 16 000 автомобилей, будет предложена таксомоторным компаниям, грузовым операторам и логистическим компаниям по всему миру.
«Я думаю, что это будет очень значительная доля доходов от службы (каршеринга)», — сказал Шулейко.
Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к reuters.com
Зарегистрироваться
Доходы в сфере такси подскочили на 89% в годовом исчислении до 26.6 миллиардов рублей (369 миллионов долларов) в первом квартале, а выручка Яндекс.Драйва составила 2,5 миллиарда рублей.
Платформа отслеживает движения транспортных средств, предоставляя профили вождения и выявляя опасное вождение. Также он помогает прогнозировать аварийные ситуации и прогнозировать расход топлива.
Яндекс также планирует потратить 500 миллионов долларов на расширение своего рынка Яндекс.Маркет и доставку еды из продуктовых магазинов только в этом году, ожидая, что бум электронной коммерции продолжится, сказал Шулейко.В эту цифру не включена доставка из ресторанов.
«Мы нацелены на быстрый и агрессивный рост … и рассчитываем перейти на рентабельность в электронной коммерции через пару лет», — сказал он.
(1 $ = 72,0175 рублей)
Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к reuters.com
Зарегистрироваться
Отчетность Глеба Столярова; Написано Анной Ржевкиной; Под редакцией Кати Голубковой, Джейсона Нили и Эдмунда Блэра
Наши стандарты: принципы доверия Thomson Reuters.
Моя первая поездка на беспилотном автомобиле с пустым сиденьем водителя была на удивление не пугающей.
В прошлом году на выставке CES я ехал в том, что казалось бесконечным потоком беспилотных автомобилей вверх и вниз по Лас-Вегас-Стрип. И вот, во время каждой поездки «инженер по технике безопасности» или «оператор» находился в нескольких дюймах от рулевого колеса, а нога парила над тормозом. Безопасность превыше всего, я понимаю. Но все же хромой.
В этом году российская компания по производству беспилотных автомобилей Яндекс переместила безопасного водителя на пассажирское сиденье.Передние сиденья были широко открыты, и мы ехали 20 минут по улицам Города грехов. Определенно не хромой.
Яндекс, который сравнивают с российским Google, уже управляет роботом-такси в небольшом российском городе, где пять автомобилей Яндекс высаживают пассажиров (пока бесплатно) с оператором безопасности на пассажирском сиденье.
Твит мог быть удален
Здесь, в Лас-Вегасе, две модифицированные Toyota Prius имели аналогичную установку. Около 100 автомобилей Яндекса проходят испытания на дорогах общего пользования по всей России и Израилю.
Шесть камер, четыре светоизлучающих датчика LiDAR и шесть других датчиков позволяют машине, в которой я находился, видеть, куда она едет. Компьютер в багажнике помог автомобилю предугадывать, что делать, знать, куда он едет, и чувствовать, что вокруг него — как пешехода, перешедшего перед машиной. Или когда водитель подрезал нас, когда мы пытались повернуть налево.
Автономное вождение без никого на переднем сиденье. Предоставлено: mikayla whitmore / mashable.
В какой-то момент я почувствовал себя настолько комфортно, что начал писать своей семье СМС о чуде самоуправления, которое я испытал.Затем я перешел на электронную почту после того, как из-за задержки на дорогах я опоздал на следующую встречу. Через несколько минут я принял странную реальность, когда на месте водителя никого не было. Конечно, оператор безопасности на пассажирском сиденье имел доступ к аварийному тормозу и сосредоточился на дороге и только на дороге.
СМОТРИТЕ ТАКЖЕ: Что мы действительно хотим увидеть на выставке CES 2020После того, как я написал ей во время поездки, моя мама сразу же ответила: «Страшно немного?» Но это было не так. Конечно, когда мы ехали со скоростью 45 миль в час, а затем приблизились к светофору, часть меня испугалась, что машина не будет достаточно быстро тормозить.Но это случилось.
Waymo, автономное предприятие Google, начинает предлагать полностью автономные поездки в районе Феникса. Пока что это единственное место в США, где можно испытать настоящие беспилотные автомобили.
Я был по общему признанию удивлен, поездка на Яндексе прошла без сучка и задоринки. Да, были резкие смены полосы движения, резкие торможения и медленные, как патока, повороты, но это никогда не было страшно. Наконец-то я совершил то, что казалось моей первой поездкой на автомобиле с автопилотом настоящего .
Яндекс.Rover — новейший автономный автомобиль от российской компании по производству беспилотных автомобилей
От беспилотных автомобилей до … автономных роботов для доставки.
Это то, к чему стремится Яндекс, российская компания, наиболее похожая на Google и Alphabet, в комплекте с блоком беспилотных автомобилей, с помощью Яндекс.Ровера. Компания не отказывается от своих роботакси — по сути, она только начала тестировать свой растущий парк беспилотных автомобилей в Детройте, — но новые шестиколесные транспортные средства присоединяются к коллекции автономных автомобилей.
В четверг компания объявила, что ее боты-доставщики под названием Яндекс.Ровер (аналог космических аппаратов, побывавших на Луне) начали тестирование в Москве в штаб-квартире Яндекса. Они могут самостоятельно перемещаться по объектам и препятствиям и размером всего с чемодан.
Для начала боты приносят сотрудникам Яндекса небольшие пакеты. Это немалый подвиг: в штаб-квартире Яндекса работает 7000 сотрудников, а также несколько зданий, ресторанов и гаражей.
Чтобы правильно проверить автономные возможности автомобиля, автомобили выезжают на улицу днем и ночью. независимо от погоды. Они способны самостоятельно добраться до места назначения, используя датчики освещения LiDAR и другие датчики. На данный момент, однако, есть удаленный оператор, отслеживающий каждую единицу.
СМОТРИТЕ ТАКЖЕ: Яндекс представляет беспилотную Hyundai SonataАвтомобиль действительно похож на вездеход. Но это также похоже на большинство других роботов доставки, таких как Amazon’s Scout, KiwiBot и Starship, которые можно увидеть в кампусах колледжей, среди прочих, которые начинают появляться на тротуарах.
Со временем роботы-доставщики Яндекса выйдут за пределы штаб-квартиры Яндекса и начнут курсировать по Москве и за ее пределами. Яндекс рассчитывает использовать бота для доставки еды и других сервисов. Яндекс.Ровер проходит процедуру тестирования, аналогичную беспилотным автомобилям Яндекса. Это началось с того, что сотрудники тестировали на частной дороге, прежде чем выйти на улицу.
Яндекс может базироваться в России (с тестированием в Москве, Иннополисе и Сколково), но его автомобили проходят испытания за пределами страны в Лас-Вегасе, Тель-Авиве, а теперь и в Детройте.Компания преодолела 1 миллион автономных миль во всех этих местах.
Какие пять уровней автоматизации для автомобилей?
Автоматизация — это технология, которая существует уже давно. Круиз-контроль для автомобилей существует здесь с 1950-х годов, хотя современный круиз-контроль не был введен до начала 1990-х годов. Технологии продолжали развиваться, и многие автопроизводители стремятся к полной автоматизации, что вызвало некоторые споры. В основном это происходит из-за увеличения количества аварий, когда функции автопилота использовались неправильно или работали неправильно, что иногда приводило к фатальным последствиям.
Хотя Tesla, вероятно, самый известный производитель автомобилей, рекламирующий автопилот и другие функции автономного вождения, они далеко не единственные. По данным Общества инженеров автомобильной промышленности, существуют разные уровни автоматизации, от нулевого до пятого.
Автоматизация изучается Яндексом | Getty ImagesПервый уровень помощи водителю
Технически самый низкий уровень автоматизации — это нулевой уровень, который не предусматривает никакой автоматизации. Первый уровень — это первый уровень, на котором автомобили имеют некоторую форму автоматизации, которая на этом уровне может управлять вашим автомобилем в определенных условиях, но не полностью берет на себя.
Примером этого является адаптивный круиз-контроль. Водитель может включить круиз-контроль, и автомобиль останется на заданной скорости без управления ускорением или торможением. Однако, если условия требуют более низкой скорости, например, при интенсивном движении, круиз-контроль не адаптирует установленную скорость к другим условиям, и водитель должен ее взять на себя.
Уровень двухчастичной автоматизации
MotorTrend недавно опубликовал список автомобилей с технологией автономного вождения.Большинство автомобилей в этом списке, которые предлагают автоматизацию помимо круиз-контроля, относятся ко второму уровню. На этом уровне доступны более сложные функции автономного вождения, но водителям по-прежнему необходимо следить за автомобилем и окружающей средой и при необходимости восстанавливать контроль.
АвтопилотTesla — самый продвинутый из имеющихся систем помощи водителю, но его название вводит в заблуждение, потому что водители по-прежнему должны активно взаимодействовать с автомобилем. Даже полная система автономного вождения, над которой работает компания, не будет полностью автономной системой, даже несмотря на то, что цель Tesla — полностью обойти третий и четвертый уровни.
Другие улучшенные автомобили второго уровня включают General Motors Super Cruise и Ford BlueCruise, оба из которых близки к классификации как автомобили третьего уровня, но по-прежнему требуют, чтобы водитель был полностью задействован. Nissan ProPilot Assist 2.0 имеет функциональность, аналогичную Super Cruise, но требует большего участия водителя. Все три позволяют управлять автомобилем без помощи рук на заранее утвержденных участках автомагистралей.
Уровень трехусловной автоматики
Для автомобилей с автоматикой третьего уровня требуется водитель, но в определенных ситуациях водитель может полностью отказаться от управления транспортным средством.Honda Legend Hybrid EX Honda Sensing Elite, анонсированная в 2021 году, является первым автомобилем с условной автоматизацией, доступным в Японии.
Также известная как Honda Sensing Elite с функцией Traffic Jam Pilot, Honda Legend в определенных ситуациях может самостоятельно управлять автомобилем и маневрировать в условиях дорожного движения. Система подскажет водителю, когда ему нужно взять управление на себя, и если несколько предупреждений игнорируются, автомобиль в конечном итоге замедлится и остановится. Audi попыталась внедрить свой собственный Traffic Jam Pilot, но столкнулась с проблемами с государственными регулирующими органами.
Четвертый уровень автоматизации
На четвертом уровне автомобили почти полностью автономны. Водитель по-прежнему необходим, потому что, хотя транспортное средство на этом уровне может работать в пределах своей рабочей области проектирования (ODD), если транспортное средство сталкивается с чем-то, что может выйти за пределы его ODD, например, сильным снегом, оно уведомит водителя. Если ответа нет, автомобиль заблокируется автоматически. В настоящее время единственными машинами с автоматизацией четвертого уровня являются роботакси Waymo One в пригороде Феникса, штат Аризона.Они работают на площади в 50 квадратных миль, и, хотя они работают ночью, они не работают во время пыльных бурь или дождя.
Пятый уровень — Полная автоматизация
Транспортное средство пятого уровня вообще не требует водителя. И у них может не быть даже руля или педалей газа и тормоза. Что у них действительно есть, так это возможность обнаружения на 360 градусов с помощью нескольких типов датчиков. Это машина, о которой можно просто сказать: «отвези меня в магазин, пока я сплю.«По сути, это такси или Uber, где вам не нужно общаться с реальным человеком.
СВЯЗАННЫЙ: водитель автопилота Tesla дремлет, пока машина сбивается со скоростью 80 миль в час
Беспилотных автомобилей от Tesla, Google и других пока нет
Когда дело доходит до беспилотных автомобилей, будущее должно было наступить сейчас.
В 2020 вы будете «постоянным водителем на заднем сиденье», как прогнозировала Guardian в 2015 году. «К 2020 году на дорогах будет 10 миллионов беспилотных автомобилей», — гласил заголовок Business Insider в 2016 году.Эти заявления сопровождались заявлениями General Motors, Google Waymo, Toyota и Honda о том, что они будут производить беспилотные автомобили к 2020 году. Илон Маск прогнозировал, что Tesla сделает это к 2018 году, а затем, когда это не удастся, к 2020 году.
Но год уже наступил, а беспилотных автомобилей — нет.
Несмотря на огромные усилия многих ведущих компаний в сфере технологий и автомобилестроения, полностью автономные автомобили по-прежнему недоступны, за исключением специальных программ испытаний. Вы можете купить автомобиль, который будет автоматически тормозить за вас, когда он ожидает столкновения, или тот, который помогает удерживать вас на вашей полосе движения, или даже Tesla Model S (которая — раскрытие — мой партнер и я владеем) , автопилот которой в основном управляет вождение по шоссе.
Но почти все вышеперечисленные прогнозы были отменены, поскольку инженерные команды этих компаний изо всех сил пытаются заставить беспилотные автомобили работать должным образом.
Что случилось? Вот девять вопросов, которые могли у вас возникнуть об этой давно обещанной технологии, и почему обещанное нам будущее все еще не наступило.
1) Как именно работают беспилотные автомобили?
Инженеры десятилетиями пытались создать прототипы беспилотных автомобилей.Идея, лежащая в основе этого, действительно проста: оснастите автомобиль камерами, которые могут отслеживать все объекты вокруг него и заставлять автомобиль реагировать, если он собирается объединить в один. Научите автомобильные компьютеры правилам дорожного движения и дайте им возможность свободно перемещаться к месту назначения.
Это простое описание упускает много сложностей. Вождение автомобиля — одно из самых сложных занятий, которыми обычно занимаются люди. Следование списку правил дорожного движения недостаточно для того, чтобы водить машину так же хорошо, как это делает человек, потому что мы делаем такие вещи, как зрительный контакт с другими людьми , чтобы подтвердить, кто имеет право проезда, реагировать на погодные условия и иным образом вызовы суждения, которые трудно закодировать в жестких правилах.
Джон Крафчик, генеральный директор Waymo, представляет беспилотный автомобиль на саммите Wed Summit в Лиссабоне, Португалия, 7 ноября 2017 года. Horacio Villalobos / Corbis / Getty ImagesИ даже простые части вождения — например, отслеживание объектов вокруг машины на дороге — на самом деле намного сложнее, чем кажется. Возьмем, к примеру, дочернюю компанию Google Waymo, лидера в области производства беспилотных автомобилей. В автомобилях Waymo, которые довольно типичны для других беспилотных автомобилей, используются камеры с высоким разрешением и лидар (обнаружение света и дальность), способ оценки расстояний до объектов по отраженному свету и звуку от предметов.
Компьютеры автомобиля объединяют все это, чтобы создать картину того, где находятся другие автомобили, велосипедисты, пешеходы, препятствия и куда они движутся. Для этой части требуется много обучающих данных — то есть автомобиль должен нарисовать на миллионах миль данных о вождении, которые Waymo собрала, чтобы сформировать предположения о том, как могут двигаться другие объекты. Трудно получить достаточно данных для обучения на дороге, поэтому машины также тренируются на основе данных моделирования, но инженеры должны быть уверены, что их системы искусственного интеллекта будут правильно обобщать данные моделирования в реальном мире.
Это далеко не полное описание систем, работающих, когда беспилотный автомобиль едет по дороге. Но он иллюстрирует важный принцип, о котором следует помнить, когда задаетесь вопросом, где находятся наши беспилотные автомобили: даже «легкие» вещи скрывают удивительную сложность.
2) Почему на запуск беспилотных автомобилей на дорогу у
уходит больше времени, чем ожидалось?Беспилотные автомобили в своей работе полагаются на искусственный интеллект. А 2010-е были отличным десятилетием для искусственного интеллекта.Мы заметили большие успехи в переводе , генерации речи, компьютерном зрении и распознавании объектов, а также в играх. Раньше AI с трудом определял собак на фотографиях; теперь это тривиальная задача.
Именно этот прогресс в искусственном интеллекте стал причиной оптимистичных прогнозов для беспилотных автомобилей в середине 2010-х годов. Исследователи ожидали, что мы сможем развить удивительные достижения, которые они видели (и видят до сих пор) в других областях.
Но когда дело дошло до беспилотных автомобилей, ограничения этих преимуществ стали очень очевидными.Даже с огромным количеством вложенных времени, денег и усилий, ни одна команда не могла понять, как заставить ИИ решить реальную проблему: ориентироваться по нашим дорогам с необходимой высокой степенью надежности.
Большая часть проблемы заключается в необходимости большого количества обучающих данных. Идеальный способ обучить беспилотный автомобиль — показать ему миллиарды часов видеозаписей реального вождения и использовать их, чтобы научить компьютер хорошему поведению при вождении. Современные системы машинного обучения действительно хорошо работают, когда у них много данных, и очень плохо, когда у них их лишь немного.Но сбор данных для беспилотных автомобилей стоит дорого. А поскольку некоторые события случаются редко — например, можно увидеть впереди автомобильную аварию или встретить обломки на дороге, — автомобиль может оказаться вне своей глубины, потому что он так редко сталкивался с ситуацией в своих тренировочных данных.
Автопроизводители пытались обойти это многими способами. Они проехали больше миль. Они обучили машины на симуляторах. Иногда они проектируют конкретные ситуации, чтобы получить больше обучающих данных об этих ситуациях для автомобилей.
И они приближаются. Машины Waymo разъезжают по улицам Аризоны без никого за рулем (небольшая группа людей, прошедших специальную проверку, может вызывать их, как Uber). Если все пойдет хорошо, они могут расшириться до других городов в конце этого года (подробнее об этом ниже). Но это серьезная проблема, и прогресс идет медленно.
3) Как выглядит мир беспилотных автомобилей?
Компании продолжают инвестировать, несмотря на неудачи, потому что беспилотные автомобили, когда они появятся, многое изменят для мира и принесут их создателям много денег.
Многие потребители захотят обновиться. Представьте, что вы можете читать или задремать во время утренней поездки на работу или в длительных поездках на автомобиле. Также кажется вероятным, что компании такси и службы заказа такси будут предлагать автомобили с автоматическим управлением, а не платить водителям (на самом деле, такие компании, как Uber, делают ставку на это). Беспилотные автомобили также должны иметь огромное значение для американцев с ограниченными возможностями, многие из которых не могут получить водительские права и испытывают проблемы с доступом на работу, в магазин или на прием к врачу.
Беспилотный автомобиль круизного подразделения General Motors ждет на перекрестке в Сан-Франциско 26 января 2020 года. Smith Collection / Gado / Getty ImagesЭксперты расходятся во мнениях относительно того, изменит ли беспилотные автомобили что-либо фундаментальное в отношении владельцев автомобилей в Америке. Некоторые утверждают, что людям не нужно иметь машину, если они могут заказать ее на своем телефоне и вовремя доставить робота куда угодно.
Другие отмечали, что люди, как правило, по-прежнему владеют автомобилем даже в районах с хорошим распределением поездок, и что беспилотные автомобили ничем не отличаются.Опросы показывают, что большинство американцев не хотят, чтобы их водили на работу беспилотный автомобиль, но это может быстро измениться, когда такие автомобили действительно появятся. Опрос Gallup по этому вопросу выявил небольшую долю (9%) американцев, которые сразу же получили бы такую машину, при этом большая часть (38%) заявили, что подождут какое-то время, а половина — твердо уверены, что никогда не купят такую машину. используйте один.
Со временем наша инфраструктура, вероятно, изменится, чтобы упростить навигацию для беспилотных автомобилей, и, по сути, некоторые исследователи утверждали, что у нас не будет широко распространенных беспилотных автомобилей, пока мы не внесем серьезные изменения в наши улицы, чтобы облегчить передачу информации этим машинам.Это было бы дорого и потребовало бы общенациональной координации, поэтому вполне вероятно, что последует за повсеместным внедрением беспилотных автомобилей, а не предшествует ему.
4) Какие программы для беспилотных автомобилей являются ведущими и что они делают?
Почти каждый крупный производитель автомобилей хотя бы проверил воду с помощью исследования беспилотных автомобилей. Но некоторые относятся к этому гораздо серьезнее, чем другие.
Есть две основные статистические данные, полезные для оценки того, насколько продвинута программа для самоуправляемых автомобилей.Один — сколько миль он проехал. Это показатель того, сколько обучающих данных есть у компании, и сколько инвестиций она вложила в запуск своих автомобилей.
Другой — отключение — моменты, когда водитель-человек должен взять на себя управление, потому что компьютер не может справиться с ситуацией — на милю пройденного пути. Большинство компаний не публикуют эту статистику, но штат Калифорния требует, чтобы о них сообщали, поэтому статистика Калифорнии — лучший способ узнать, как обстоят дела у различных компаний.
На обоих фронтах дочерняя компания Google Waymo является явным лидером. Waymo только что объявила о пробеге 20 миллионов миль, большинство из которых не в Калифорнии. В 2018 году Waymo проехала 1,2 миллиона миль в Калифорнии с 0,09 отключениями каждые 1000 миль. На втором месте находится компания General Motors ‘Cruise с примерно полмиллионом миль и 0,19 отключениями на 1000 миль. (Круз утверждает, что, поскольку он тестирует свои автомобили на сложных улицах Сан-Франциско, эти цифры даже более впечатляющие, чем кажутся.)
Эти две компании значительно опережают все остальные как по количеству пройденных миль, так и по разрядам в штате Калифорния. Хотя это лишь ограниченный обзор их усилий, большинство экспертов считают их ведущими программами в целом.
5) Разве беспилотный автомобиль не убил женщину? Как это случилось? И какие проблемы безопасности связаны с беспилотными автомобилями?
18 марта 2018 года беспилотный автомобиль впервые сбил пешехода. Автомобиль Uber с водителем безопасности за рулем сбил Элейн Херцберг, 49-летнюю женщину, которая шла через улицу на велосипеде в Темпе, Аризона.
Инцидент стал напоминанием о том, что технологии беспилотных автомобилей еще предстоит пройти долгий путь. Некоторые люди поспешили указать на то, что люди часто убивают других людей во время вождения, и что даже если беспилотные автомобили намного безопаснее людей, с беспилотными автомобилями произойдут некоторые смертельные инциденты. На самом деле это правда. Но упускается ключевой момент. Вождение человека приводит к одному несчастному случаю со смертельным исходом на каждые 100 миллионов миль пробега. Waymo, лидер по количеству пройденных миль, только что преодолела отметку в 20 миллионов миль.На нем еще не было несчастных случаев со смертельным исходом, но, учитывая количество миль, которое проехали его автомобили, еще слишком рано доказывать, что они так же безопасны, как водитель-человек, или даже безопаснее.
Беспилотный автомобиль Uber проезжает сквозь пробки на Пятой улице в Сан-Франциско 28 марта 2017 года. Джастин Салливан / Getty ImagesUber не проехал столько миль, а попал в аварию со смертельным исходом.Компания не сообщает конкретных цифр, но в прошлогодней подаче заявок на IPO говорилось, что она проехала «миллионы» миль. Трудно сказать без конкретных цифр, но справедливо задаться вопросом, не намного ли показатели вождения Uber намного хуже, чем у человека.
Кроме того, анализ смерти Герцберга предполагает, что было сделано много предотвратимых ошибок. В отчете об аварии Национального совета по безопасности на транспорте, опубликованном в декабре 2019 года, установлено, что камеры ближнего радиуса действия и ультразвуковые датчики «не использовались во время аварии».”
Кроме того, у системы была такая проблема с ложными сигналами тревоги — обнаружением опасных ситуаций, когда их не было, — что она была запрограммирована на «период в одну секунду, в течение которого ADS [автоматизированная система вождения] подавляет плановое торможение, в то время как ( 1) система проверяет характер обнаруженной опасности и рассчитывает альтернативный путь, или (2) оператор транспортного средства берет на себя управление транспортным средством », — говорится в отчете NTSB. Таким образом, даже когда машина обнаружила опасность, она не затормозила — что могло бы сделать столкновение менее опасным или предотвратить столкновение — а вместо этого продолжала в точности то же самое, что и целую секунду.
Система была разработана с учетом того, что пешеходы никогда не переходят дорогу, кроме как на пешеходном переходе, поэтому, когда кто-то переходил, не используя его, система не могла идентифицировать ее. Хуже того, когда системе не было ясно, является ли объект велосипедом (как это было с Герцбергом), она не могла сохранить какую-либо информацию о том, как объект движется. Система почувствовала ее присутствие за шесть полных секунд до столкновения — и все же ничего не сделала (кроме, возможно, торможения в последние две десятых секунды), прежде чем столкнуться с ней на смертельной скорости.
Таких отказов можно избежать.
Uber снял свои автомобили с дороги в ответ, вернувшись к испытаниям беспилотных автомобилей год спустя с радикально измененной программой. «Мы внедрили ключевые улучшения безопасности на основе обоих обзоров безопасности, поделились своими знаниями с более крупной отраслью самоуправляемых автомобилей и приняли рекомендацию NTSB по внедрению системы управления безопасностью, которая реализуется сегодня», — Нат Бойз, беспилотные автомобили Uber. Об этом сообщил глава службы безопасности Vox в своем заявлении в ответ на запрос о комментарии.«Заглядывая в будущее, мы продолжим ставить безопасность в центр каждого принимаемого нами решения».
Тем не менее, смертельные аварии с беспилотными автомобилями будут происходить, и это касается не только Uber. В отчете Национального совета по безопасности на транспорте говорится о причастности системы автопилота Tesla к еще одной смертельной аварии в 2018 году; пока водитель не держал руки от руля, автомобиль врезался в бетонную перегородку и разбился, убив его. Полное расследование еще трех недавних смертельных аварий Tesla еще не проводилось.По словам председателя NTSB Роберта Сумвальта, проблема заключается в том, что водители полагают, что автопилот позволяет им отвлечься от дороги, когда им этого не следует. Это не проблема для полностью автономных транспортных средств, но сейчас это потенциально серьезная проблема.
Как я уже писал ранее, хорошие беспилотные автомобили могут спасти сотни тысяч жизней. Но чтобы сделать машины достаточно хорошими, чтобы спасти их жизнь, требуется много инженерных работ.
6) Будут ли беспилотные автомобили быть полезными для окружающей среды?
Некоторые защитники утверждали, что беспилотные автомобили будут полезны для окружающей среды.Они утверждают, что могут сократить количество поездок на автомобиле, сделав ненужным владение автомобилем и переведя общество к модели, при которой большинство людей не владеют автомобилем и просто звонят по телефону , когда они им нужны.
Кроме того, другие утверждали, что водители-люди управляют расточительно — резко тормозят, резко ускоряются, работает двигатель на холостом ходу — все это расходует топливо, чего компьютер может избежать.
Но по мере того, как беспилотные автомобили постепенно приближались к реальности, большинство заявленных преимуществ стали казаться менее вероятными.
Не так много доказательств того, что компьютеры являются гораздо более экономичными водителями, чем люди. Есть одно небольшое исследование, показывающее, что адаптивный круиз-контроль немного повышает эффективность (от 5 до 7 процентов), , но кроме этого мало что известно. Кроме того, исследователи изучили влияние более экономичных автомобилей на пройденное расстояние и обнаружили, что во многих обстоятельствах люди водят больше, когда автомобили становятся более экономичными — поэтому автомобили с более высокой топливной экономичностью с автономным управлением могут не означать, что они производят более низкие выбросы.
Одно исследование, в котором пытались оценить влияние беспилотных автомобилей на поведение при использовании автомобиля, имитировало семью, имеющую беспилотный автомобиль, путем оплаты им недельного использования шофера и указания им относиться к службе шофера так, как они » Я бы хотел иметь машину, которая могла бы вести себя сама.
Результат? Они ездили намного больше на машинах.
По-прежнему возможно, что произойдет какой-то большой переход к миру с ограниченным движением. Недостаточно изучить привычки вождения за неделю, чтобы наверняка решить этот вопрос.Исследователи, проводившие это исследование, готовят будущие исследования, и, возможно, эти сравнения дадут более обнадеживающие результаты.
7) Итак, если они не обязательно безопаснее и не обязательно экологичнее, зачем мы вообще это делаем?
Несколько приведенных выше разделов могут внушить некоторый пессимизм, но есть много причин для волнения по поводу беспилотных автомобилей. Скорее всего, они облегчат жизнь пожилым людям и людям с ограниченными возможностями, которые не могут безопасно водить машину.Они могут предоставить более качественные, безопасные и дешевые варианты для людей, которым в настоящее время приходится иметь машину, чтобы добраться куда угодно. Дополнительные исследования и разработки сделают их более безопасными — и как только все недостатки будут устранены, есть вероятность, что автомобили с автономным управлением будут безопаснее, чем автомобили, управляемые человеком.
В каком-то смысле мы находимся в нелегком переходном периоде, когда нам нужны беспилотные автомобили, а это еще не простой позитив.
Исследования и разработки все равно продолжаются, в основном потому, что беспилотные автомобили, вероятно, станут золотой жилой. для первой компании, которая запустит их в дорогу.Скорее всего, они смогут зарекомендовать себя на рынках такси и грузовых автомобилей, пока конкуренты все еще пытаются наверстать упущенное, и тогда они извлекут выгоду из дополнительных миль, пройденных для дальнейшего улучшения своих автомобилей.
Технология нередко бывает опасной и едва ли стоит того, когда она впервые изобретена, а затем превращается в ценную часть современной жизни. Первые самолеты были опасными и коммерчески бесполезными, но после этого мы значительно улучшили ситуацию.
8) Какую роль играет политика в развитии беспилотных автомобилей?
Федерального закона о беспилотных автомобилях нет. Большая часть действий в области политики в значительной степени происходила на государственном уровне. А законы, касающиеся беспилотных автомобилей, сильно различаются в зависимости от штата: 29 штатов приняли законы.
Разработка беспилотных автомобилей в основном происходит в штатах, которые были к нему наиболее дружелюбны, особенно в Калифорнии и Аризоне, и легко представить себе, что в некоторых штатах беспилотные автомобили будут запрещены спустя долгое время после того, как они станут обычным явлением в других штатах, особенно если из соображений безопасности им не данк.
Когда впервые были предложены беспилотные автомобили, я слышал много опасений, что регулирующие органы без необходимости откладывают их внедрение. К 2016 году стало очевидно, что этого не произошло. Действительно, в некоторых случаях регуляторы могли быть слишком снисходительными — например, в свете того, что Uber остановил свои машины и ввел новые процедуры безопасности, кажется, что автомобиль, убивший Элейн Херцберг, вероятно, вообще не должен был ехать на дороге.
Политика также может определять, являются ли беспилотные автомобили хорошими или плохими для окружающей среды.Например, при высоких налогах на бензин социальные издержки выбросов углерода могут быть отражены в цене использования беспилотных автомобилей, а деньги могут быть потрачены на адаптацию к изменению климата и экологически чистую энергию в размере . Но прямо сейчас наша транспортная политика ничего не делает с социальными издержками вождения, и это проблема, которая только усугубится, если беспилотные автомобили заставят больше людей ездить по дорогам.
9) Так когда же мы получим беспилотные автомобили?
В каком-то смысле мы уже много лет «близки» к беспилотным автомобилям.Waymo проводит тестовые пробеги без никого за рулем в Аризоне, которые он проводит с 2017 года. Cruise отложила запуск своей автономной службы такси в 2019 году, но думает, что это может произойти в 2020 году. Ранее в этом году компания представила автомобиль без руля … и без расписания, когда он поступит в продажу. Периодические обновления программного обеспечения Tesla улучшают работу автопилота автопилота по шоссе, но ему по-прежнему не хватает полного беспилотного вождения.
Скептики, конечно, есть.Недавно генеральный директор Volkswagen заявил, что полностью беспилотные автомобили «никогда не появятся».
Tesla Model 3, оснащенная системой частичного самоуправления, демонстрируется на выставке Brussels Expo в Брюсселе, Бельгия, 9 января 2020 года. Sjoerd van der Wal / Getty ImagesЭто может быть слишком суровый прогноз, учитывая достигнутый прогресс. Но крайне сложно получить точную оценку того, как скоро самоуправляемые автомобили станут реальностью для типичного американца, как потому, что никто не знает наверняка, так и потому, что у компаний есть стимулы публиковать оптимистичные оценки.Компании хвастаются примерно своими успехами, но не публикуют свои неудачи. Сроки сдвигаются, а изменение планов часто публично признается только спустя долгое время после того, как становится очевидным, что срок не может быть соблюден.
В то же время компании не решаются выставлять свои машины на дорогу, когда есть вероятность, что они не готовы. Они прекрасно понимают, что убийство кого-то, как это сделал Uber, не только ужасно, но и, вероятно, обрекает их бизнес на гибель. Так что есть достаточно стимулов для того, чтобы говорить оптимистичные вещи, а не запускать проект.
Нетрудно представить их прибытие в конце этого года, по крайней мере, в достаточно ограниченном контексте; Также нетрудно представить, что сроки будут перенесены еще на три-четыре года.
Беспилотные автомобили уже в пути. Они ближе, чем были год назад. Когда они действительно попадут сюда, остается только гадать.
Подпишитесь на информационный бюллетень Future Perfect , и мы отправим вам сводку идей и решений для решения самых больших мировых проблем — и того, как стать лучше, добиваясь лучших результатов.
вокс-меткаПодпишитесь на Новостная рассылка Будущее совершенное время
Каждую неделю мы ищем уникальные решения для некоторых из самых серьезных мировых проблем.
Future Perfect частично финансируется за счет индивидуальных взносов, грантов и спонсорской помощи. Подробнее здесь .
Motional сейчас тестирует полностью автономные автомобили в Лас-Вегасе
Добавьте Motional в очень короткий список компаний, протестировавших полностью автономные транспортные средства на дорогах общего пользования.Совместное предприятие Hyundai-Aptiv объявило, что оно протестировало свои автомобили без водителя, сидящего за рулем, на общественных улицах Лас-Вегаса.
Испытания, которые прошли в феврале, были проведены менее чем через три месяца после того, как компания получила зеленый свет от штата Невада на испытания своих автомобилей без водителя, обеспечивающего безопасность человека. «Несколько автомобилей без водителя» были протестированы, проводя маневры, такие как «навигация по перекресткам, незащищенные повороты и взаимодействие с другими участниками дорожного движения, включая пешеходов и велосипедистов», — заявили в компании.
Конечно, есть некоторые оговорки. Сотрудник Motional оставался на пассажирском сиденье во время испытаний и мог в случае необходимости остановить автомобиль. (По словам представителя Motional, никаких вмешательств пассажира в работу транспортного средства пока не зафиксировано.) Motional разрешено проводить испытания в любом месте Лас-Вегаса, но пока что автомобили остаются в жилых районах. И тестировала свои автомобили только в дневное время.
Motional запросил оценку безопасности у независимой третьей стороны
Motional уникален тем, что запросил оценку безопасности у независимой третьей стороны перед проведением полностью автономных испытаний.По словам Motional, немецкий TÜV SÜD является «ведущим в мире независимым поставщиком технических услуг … с большим опытом оценки технологий без водителя». Фирме был предоставлен доступ к запатентованным системам компании, после чего она одобрила план Motional работать с пустым местом водителя.
В настоящее время только небольшая группа операторов AV фактически развернула полностью беспилотные автомобили, также известные как автономные транспортные средства уровня 4, на дорогах общего пользования. Waymo, самоуправляемое подразделение Alphabet, уже несколько лет эксплуатирует свои автомобили 4-го уровня в пригороде Феникса, а недавно начало предлагать поездки платным клиентам.Cruise, дочерняя компания General Motors с контрольным пакетом акций, недавно начала эксплуатацию автомобилей 4-го уровня в Сан-Франциско. Яндекс, российский технологический гигант, протестировал свои автомобили 4-го уровня в Лас-Вегасе во время выставки Consumer Electronics Show в 2020 году. А китайская технологическая компания Baidu начала тестировать свои автомобили без водителей безопасности в своей стране в конце прошлого года.
Motional как совместное предприятие было впервые объявлено в марте 2020 года, когда Hyundai заявила, что потратит 1,6 миллиарда долларов, чтобы догнать своих конкурентов в области автономных транспортных средств.Aptiv, технологическая компания, ранее известная как Delphi, владеет 50% предприятия. В настоящее время компания имеет производственные мощности в Лас-Вегасе, Сингапуре и Сеуле, а также провела испытания своих автомобилей в Бостоне и Питтсбурге.
ИнженерыMotional отвечали за первый в мире пилот-роботакси в Сингапуре, а также за первую автономную поездку по пересеченной местности из Нью-Йорка в Сан-Франциско. За последние два года парк автономных такси Aptiv, контролируемых водителями, в Лас-Вегасе (в партнерстве с Lyft) совершил более 100 000 поездок.
Ваш комментарий будет первым