Так, система предупреждения о сходе с полосы (LDW), которую уже внедряют Tesla, General Motors, BMW, Audi, Lexus, Citro?n, Toyota и другие автопроизводители, снижает риск фатальной аварии на 86%. Тем не менее, до идеала «робомобилям» еще далеко.
Сообщество автомобильных инженеров (SAE) выделяет шесть уровней автономности автомобилей: на нулевом автоматизированные системы отсутствуют, тогда как на пятом со стороны человека требуются только старт и указание пункта назначения. Сегодня на рынке преобладают автомобили второго уровня автономности. Под контролем водителя, который может лишь на время убрать руки с руля, они могут ехать по указанному курсу, следовать правилам дорожного движения и тормозить. Но, по словам научного сотрудника Страхового института дорожной безопасности (IIHS) Дэвида Зуби, ни один из этих автомобилей пока нельзя признать полностью «самостоятельным», и в ближайшее время это не изменится.
IIHS протестировала системы автоматического управления пяти ведущих брендов. Хотя ни один из автомобилей не разбился, почти все они несколько раз пропустили знаки, сошли с полосы или отключались во время вождения.
Тестирование системы контроля полосы на извилистых дорогах
Искусственный интеллект развивается, и однажды беспилотные автомобили смогут проходить тесты безопасности безукоризненно. Но сегодня алгоритмы могут не сработать из-за снега, малярной ленты и даже птиц. Веб-издание о цифровых технологиях Quartz собрало некоторые из самых показательных проблем, которые мешают транспорту стать по-настоящему автономным.
Наклейки на дорожных знаках
Незначительно изменив дорожные знаки с помощью малярной ленты или наклейки, можно сбить самонаводящиеся камеры с толку. Исследование 2018 года показало, что в 67% случаев такие трюки заставляют алгоритмы компьютерного зрения ошибочно идентифицировать знак STOP как знак ограничения скорости.
Снег
Хотя автоматизированные системы управления оснащены лидарами для создания 3D-карты окружающей среды, зима остается для беспилотных автомобилей одной из самых сложных преград. Снежинки создают для алгоритмов компьютерного зрения иллюзию множества маленьких препятствий, потому в холодных регионах автономный транспорт появится позже, чем в солнечной Калифорнии, где сегодня свои робомобили тестируют Alphabet, Tesla, Uber, Baidu, Mercedez-Benz, BMW и другие компании.
Чайки
В Бостоне инженерам NuTonomy пришлось перепрограммировать автомобили, чтобы они медленно надвигались на упрямых чаек, которые стоят на дороге и игнорируют тихие беспилотные электрокары.
Звукопоглощающая пена
Исследователи из Университета Южной Каролины дезориентировали Tesla S, покрыв препятствия звукопоглощающей пеной. Такой трюк сделал их «невидимыми» для ультразвуковых датчиков и мог спровоцировать аварию. Аналогично недорогие генераторы звуковых волн могут обмануть автомобиль, создавая иллюзию препятствия на дороге.
Автомобили, едущие впереди
Беспилотные автомобили ориентируются на другой транспорт. Это хорошо для скоростных шоссе с прогнозируемым движением, но может привести к неожиданностям на малых скоростях.
«Когда автомобиль едет слишком медленно, чтобы отслеживать разметку, активные системы поддержания полосы используют автомобиль впереди в качестве руководства. Если он свернет, беспилотное авто тоже может это сделать», — говорится в заявлении IIHS.
Холмы
Тестирование IIHS показало, что система предупреждения о сходе с полосы на холмистой дороге может не сработать: беспилотный автомобиль теряет из виду разметку и начинает петлять.
Мосты
Беспилотные автомобили используют для позиционирования GPS, но этот метод не так точен, если в окрестностях нет конкретных сооружений. Поскольку на мостах, как правило, нет ничего, кроме дороги, автомобиль может потерять ориентацию.
Тени
Тестирование Tesla Model 3 показало, что на участке длиной 290 км автомобиль 12 раз совершил ненужные торможения, приняв тени деревьев за препятствия. И хотя такие маневры были мягкими, при интенсивном движении ненужное торможение может создать опасность столкновения.
Источник: Realist.online