ЖУРНАЛ СТА №2/2020

зрения. Транспортные средства уровня 3 обладают возможностями контроля окружающей среды и могут принимать обоснованные решения, например, ускоряться относительно медленно дви- жущегося другого транспортного сред- ства. При этом они всё ещё требуют че- ловеческого контроля: водитель должен оставаться бдительным и готовым взять на себя управление, если система не сможет выполнить свою задачу. Почти два года назад компания Audi (Volkswagen) объявила, что следующее поколение их флагманского седана A8 станет первым в мире серийным автомо- билем третьего уровня. И вот Audi A8L 2019 с осени уже в коммерческой прода- же. Автомобиль оснащён системой Traffic Jam Pilot, которая сочетает в себе лидарный сканер и различные датчики. Уровень 4 – высокоавтоматизирован- ное вождение Основное различие между уровнями автоматизации 3 и 4 заключается в том, что автоматика автомобиля уровня 4 может вмешаться в управление, если что-то пойдёт не так. В этом смысле ма- шины в большинстве случаев не тре- буют человеческого участия. Тем не ме- нее человек по-прежнему имеет воз- можность управлять транспортным средством вручную. Хотя автомобили 4-го уровня и могут работать в режиме самостоятельного вождения, законода- тельство и инфраструктура пока не поз- воляют им свободно передвигаться по большинству дорог общего пользова- ния в полностью автоматическом режи- ме. Таким образом, большинство суще- ствующих транспортных средств уров- ня 4 ориентировано всё же на гибрид- ное управление. Так, например, фран- цузская компания NAVYA уже произво- дит и продаёт в США шаттлы и такси 4-го уровня, полностью работающие на электроэнергии и развивающие макси- мальную скорость до 55 миль/ч. Проект Google Waymo недавно представил службу такси 4-го уровня в Аризоне, где на протяжении года тестировались ав- томобили без водителя, проехавшие в автономном режиме в общей сложно- сти более 10 млн миль. Канадский авто- мобильный поставщик Magna разрабо- тал технологию MAX4, обеспечиваю- щую возможности автоматизации уров- ня 4 как в городских условиях, так и на шоссе. Всего несколько месяцев назад Volvo и Baidu (одна из крупнейших IT- компаний Китая) также объявили о стратегическом партнёрстве для со- вместной разработки электромобилей 4-го уровня, которые будут обслуживать рынок роботакси в Китае. Уровень 5 – полная автоматизация вождения Автомобили уровня 5 не требуют че- ловеческого внимания. Они даже не имеют рулевого колеса или педалей га- за/тормоза. Такие транспортные сред- ства будут свободно перемещаться по любым дорогам и выполнять любые ма- невры, доступные опытному водителю. Полностью автономные автомобили в настоящее время проходят испытания в нескольких регионах мира, но ни один из них ещё не доступен для коммерче- ского использования. К ИБЕРУГРОЗЫ И ДТП В прошлом году исследовательский институт Ponemon опубликовал отчёт «Защита подключённого автомобиля: исследование практики кибербезопас- ности в автомобильной промышленно- сти», подготовленный по заказу компа- нии Synopsys. В отчёте констатировано, что подключённые транспортные сред- ства (например, автономные автомоби- ли) богаты функциями физической без- опасности: ремни и подушки безопас- ности, антиблокировочная система тор- мозов – но не настолько обширны их функции в области цифровой безопас- ности. Когда дело доходит до обеспече- ния безопасной работы в реальном ми- ре, подключённые автомобили оказы- ваются ещё не готовыми к своему звёзд- ному часу на дорогах. Вот лишь один из примеров: в 2016 году компания Chrysler была вынуждена отозвать 1,4 млн (!) своих автомобилей по той причине, что некие хакеры продемонстрировали взлом ПО автомобилей с получением возможности дистанционного управле- ния жизненно важными функциями, включая блокировку работы тормозной системы и вывод из строя бортового компьютера. Упомянутый отчёт Ponemon основан на опросе около 600 специалистов по безопасности и инженеров. Более двух третей опрошенных респондентов при- знали, что потребность в улучшенной кибербезопасности является неотлож- ной по очевидным причинам: по их мнению, в ближайшие 12 месяцев весь- ма вероятны аналогичные злонамерен- ные атаки на автомобильное программ- ное обеспечение. При таком состоянии дел потребители вряд ли массово при- мут автономные автомобили в ближай- шее время: кому же хочется ездить вер- хом на бочке с порохом? К АК ОНИ РАБОТАЮТ Всеми автомобильными системами управляют алгоритмы ИИ, учитываю- щие и обрабатывающие огромные объё- мы данных из систем распознавания изображений и прочих источников. Разработчики экспериментируют также с глубоким машинным обучением и нейронными сетями. Нейронные сети идентифицируют закономерности в данных, поступающих в алгоритмы ма- шинного обучения. Эти данные вклю- чают в себя изображения с камер, по которым нейронная сеть учится распо- знавать светофоры, деревья, бордюры, пешеходов, дорожные указатели и дру- гие элементы любой среды вождения (рис. 1). Например, в автомобильном проекте Google Waymo (рис. 2) в каче- стве основного источника информации используется сочетание лидара и видео- камер, а затем данные, которые эти си- стемы генерируют, объединяются с це- лью идентификации всех объектов во- круг автомобиля и предсказания их ве- роятного поведения. Всё это должно происходить за доли секунды. Именно поэтому для систем беспилотного авто- мобиля важны быстродействие и безот- казность. Чем больше система сможет обработать данных, тем точнее алгорит- мы глубокого обучения позволят ей вы- полнить её задачу. Вот каков, в общих чертах, алгоритм работы упомянутого автомобиля Google Waymo: ● водитель (или пассажир) задаёт пункт назначения. Программное обеспе- чение автомобиля рассчитывает маршрут; ● вращающийся лидар, установленный на крыше, контролирует 60-метровый РАЗ РА БОТ КИ / БОР ТОВЫЕ СИС Т ЕМЫ УП РА В Л Е НИЯ СТА 2/2020 73 www.cta.ru Радары Лидар Видеокамеры Дополнительные лидары Главный компьютер Рис. 1. Компоненты системы автономного управления транспортным средством Иллюстрация с сайта itransition.com