Беспилотный автомобиль

редактировать
Автомобиль, способный безопасно передвигаться практически без участия человека

Waymo Chrysler Pacifica Гибрид проходит испытания в районе залива Сан-Франциско Автономный гоночный автомобиль на выставке 2017 New York City ePrix

A беспилотный автомобиль, также известный как автономный автомобиль (AV), подключенный и автономный автомобиль (CAV ), полностью автономный автомобиль или автомобиль без водителя, или роботизированный автомобиль или роботизированный автомобиль, (автоматизированные автомобили и полностью автоматизированные автомобили в Европейском Союзе) - это транспортное средство, которое способен определять окружающую среду и безопасно передвигаться практически без участия человека .

Беспилотные автомобили объединяют в себе различные датчики для восприятия окружающей среды, такие как радар, лидар, сонар, GPS, одометрия и инерциальные единицы измерения. Усовершенствованные системы управления интерпретируют сенсорную информацию для определения подходящих путей навигации, а также препятствий и соответствующих указателей.

Подключенные взводы транспортных средств и дальние перевозки грузовые перевозки рассматриваются как ведущие специалисты по внедрению и внедрению этой технологии.

Содержание

  • 1 История
  • 2 Определения
    • 2.1 Терминология и соображения безопасности
    • 2.2 Сравнение автономных и автоматизированных
    • 2.3 Сравнение автономных и кооперативных
    • 2.4 Беспилотный автомобиль
    • 2.5 Классификация
      • 2.5.1 Уровни автоматизации вождения
  • 3 Технологии
    • 3.1 Гибридная навигация
    • 3.2 Гомогенизация и развязка
    • 3.3 Системы связи транспортных средств
    • 3.4 Перепрограммируемые
    • 3.5 Цифровые трассировки
    • 3.6 Модульность
  • 4 Проблемы
    • 4.1 Человеческий фактор
    • 4.2 Моральные проблемы
  • 5 Тестирование
  • 6 Приложения
    • 6.1 Автономные грузовики и фургоны
    • 6.2 Транспортные системы
  • 7 Воздействие
    • 7.1 Автомобильная промышленность
    • 7.2 Здравоохранение
    • 7.3 Благосостояние
    • 7.4 Городское планирование
    • 7.5 Движение
    • 7.6 Страхование
    • 7.7 Рынок труда
    • 7.8 Энергетика и воздействие на окружающую среду
    • 7.9 Самостоятельная парковка
    • 7.10 Парковочное место
    • 7.11 Конфиденциальность
    • 7.12 Террористические сценарии
    • 7.13 Такси
    • 7.14 Ремонт автомобилей
    • 7.15 Спасение, реагирование на чрезвычайные ситуации и военные
    • 7.16 Дизайн интерьера и развлечения
    • 7.17 Телекоммуникации
    • 7.18 Гостиничный бизнес и авиалинии
  • 8 Инциденты
    • 8.1 Tesla Autopilot
    • 8.2 Waymo
    • 8.3 Uber
    • 8.4 Автоматическая система управления автобусами Navya
  • 9 Опросы общественного мнения
  • 10 Регламент
    • 10.1 Правовой статус в США
    • 10.2 Законодательство в Европе
    • 10.3 Законодательство в Азии
    • 10.4 Ответственность
  • 11 Ожидаемый запуск автомобилей
  • 12 В художественной литературе
    • 12.1 В фильм
    • 12.2 В литературе
    • 12.3 На телевидении
  • 13 См. также
  • 14 Ссылки
  • 15 Дополнительная литература

История

Были проведены эксперименты с автоматизированными системами вождения (ADS) по крайней мере с 1920-х годов; испытания начались в 1950-х годах. Первый полуавтоматический автомобиль был разработан в 1977 году Японской лабораторией машиностроения Цукуба, для чего потребовались специально обозначенные улицы, которые интерпретировались двумя камерами на автомобиле и аналоговым компьютером. Автомобиль развивал скорость до 30 километров в час (19 миль в час) с опорой на эстакаду.

Знаковый беспилотный автомобиль появился в 1980-х годах с университетом Карнеги-Меллона Проекты Navlab и ALV, финансируемые Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) с 1984 года и Mercedes-Benz и Университет Бундесвера Мюнхена <Проект 80>EUREKA Prometheus в 1987 году. К 1985 году ALV продемонстрировал скорость автономного вождения на двухполосных дорогах со скоростью 31 километр в час (19 миль в час), с добавлением возможности обхода препятствий в 1986 году и вождение по бездорожью в дневных и ночных условиях к 1987 году. Важная веха была достигнута в 1995 году, когда CMU NavLab 5 завершила первый автономный рейс от побережья к побережью в США.. Из 4585 км между Питтсбургом, штат Пенсильвания и Сан-Диего, Калифорния, 2797 миль (4501 км) были автономными (98,2%) со средней скоростью 63,8 миль / ч (102,7 км / ч). С 1960-х годов до второго DARPA Grand Challenge в 2005 году исследования автоматизированных транспортных средств в Соединенных Штатах в основном финансировались DARPA, армией США и военно-морским флотомСША, что привело к постепенному увеличению скорости и повышению квалификации вождения. сложные условия, средства управления и сенсорные системы. Компании и исследовательские организации разработали прототипы.

США выделили 650 миллионов долларов США в 1991 году на исследования Национальной автоматизированной системы автомобильных дорог, которые продемонстрировали автоматизированное вождение посредством комбинации автоматизации, встроенной в шоссе с автоматизированными технологиями в транспортных средствах, а также совместная работа в сети между транспортными средствами и инфраструктурой шоссе. Программа завершилась успешной демонстрацией в 1997 году, но без четкого направления или финансирования для внедрения системы в более широком масштабе. Частично финансируемый Национальной автоматизированной системой автомобильных дорог и DARPA, Navlab Университета Карнеги-Меллона проехал 4584 км (2848 миль) по Америке в 1995 году, 4501 км (2797 миль) или 98% из них автономно. Рекордное достижение Navlab оставалось непревзойденным в течение двух десятилетий до 2015 года, когда Delphi улучшила его, пилотируя Audi с технологией Delphi, проехав 5472 км (3400 миль) через 15 штатов, оставаясь в режиме автономного вождения 99% времени. В 2015 г. в штатах США Невада, Флорида, Калифорния, Вирджиния и Мичиган вместе с Вашингтон, округ Колумбия, разрешил испытания автоматизированных автомобилей на дорогах общего пользования.

С 2016 по 2018 год Европейская комиссия финансировала разработку инновационной стратегии для подключенного и автоматизированного вождения. через Координационные Действия CARTRE и SCOUT. Кроме того, в 2019 году была опубликована Дорожная карта Стратегической программы транспортных исследований и инноваций (STRIA) для подключенного и автоматизированного транспорта.

В ноябре 2017 года Waymo объявила о начале испытаний беспилотных автомобилей без безопасность водителя на месте водителя; однако в машине все еще находился сотрудник. В октябре 2018 года компания Waymo объявила, что ее тестовые автомобили проехали в автоматическом режиме более 10 000 000 миль (16 000 000 км), увеличиваясь примерно на 1 000 000 миль (1 600 000 км) в месяц. В декабре 2018 года компания Waymo первой начала коммерциализацию полностью автономной службы такси в США, в Фениксе, штат Аризона. В октябре 2020 года сервис Waymo был открыт для общественности.

В 2020 году председатель Национального совета по безопасности на транспорте заявил, что нет беспилотных автомобилей (уровень SAE 3+ ) были доступны для покупки в США в 2020 г.:

В настоящее время для потребителей в США нет автомобиля с автономным управлением. Период. Каждый автомобиль, продаваемый потребителям в США, по-прежнему требует активного участия водителя в процессе вождения, даже если активированы расширенные системы помощи водителю. Если вы продаете автомобиль с усовершенствованной системой помощи водителю, вы не продаете беспилотный автомобиль. Если вы управляете автомобилем с усовершенствованной системой помощи водителю, у вас нет беспилотного автомобиля.

Определения

В терминологии, используемой в индустрии беспилотных автомобилей, существует некоторая несогласованность. Различные организации предложили составить точный и последовательный словарь.

В 2014 году такая путаница была задокументирована в SAE J3016, в котором говорится, что «Некоторые народные обычаи связывают автономность, в частности, с полной автоматизацией вождения (уровень 5), в то время как другие применения применяют ее ко всем уровням. автоматизации вождения, и в законодательстве некоторых штатов она определена как приблизительно соответствующая любой ADS [автоматизированной системе вождения] на Уровне 3 или выше (или любому транспортному средству, оборудованному такой ADS) ».

Терминология и соображения безопасности

Современные автомобили обладают такими функциями, как удержание автомобиля в пределах своей полосы движения, контроль скорости или экстренное торможение. Только эти функции считаются технологиями помощи водителю, потому что они по-прежнему требуют управления со стороны человека. Ожидается, что автоматизированные транспортные средства и полностью автоматизированные транспортные средства управляют собой без участия человека.

Согласно BBC, смешение этих понятий приводит к смерти.

Ассоциация британских страховщиков рассматривает использование слова автономный в маркетинг современных автомобилей может быть опасным, потому что автомобильная реклама заставляет автомобилистов думать, что они «автономны», а «автопилот» означает, что транспортное средство может управлять собой, хотя они по-прежнему полагаются на водителя в обеспечении безопасности. Только технологии по-прежнему не могут управлять автомобилем.

Некоторые производители автомобилей предполагают илизаявляют, что автомобили являются самоуправляемыми, когда они не могут управлять некоторыми дорожными ситуациями. Из-за этого водители рискуют стать излишне самоуверенными, проявляя отвлечение при вождении, что приводит к авариям. В то время как в Великобритании полностью автономные автомобили - это только автомобили, зарегистрированные в определенном списке.

Автономные и автоматизированные

Автономные означает самоуправляемые. Многие исторические проекты, связанные с автоматизацией транспортных средств, были автоматизированы (сделаны автоматическими) с большой зависимостью от искусственных вспомогательных средств в их среде, таких как магнитные полосы. Автономное управление подразумевает удовлетворительную работу в условиях значительной неопределенности в окружающей среде и способность компенсировать сбои системы без внешнего вмешательства.

Один из подходов - реализовать сети связи как в непосредственной близости (для предотвращение столкновений ) и дальше (для управления перегрузками). Такое внешнее влияние в процессе принятия решений снижает автономность отдельного транспортного средства, при этом не требуя вмешательства человека.

Wood et al. (2012) написали: «В этой статье обычно используется термин« автономный »вместо термина« автоматизированный ». «Термин« автономный »был выбран», потому что это термин, который в настоящее время более широко используется (и, следовательно, более знаком широкой публике). Однако последний термин, возможно, более точен. «Автоматизированный» означает управление или работу с помощью машины, в то время как "автономный" означает действие в одиночку или независимо. Большинство концепций транспортных средств (о которых мы в настоящее время знаем) имеют человека на сиденье водителя, используют коммуникационное соединение с облаком или другими транспортными средствами и не работают независимо выберите пункты назначения или маршруты для их достижения. Таким образом, термин «автоматизированный» более точно описывает эти концепции транспортных средств ». По состоянию на 2017 год большинство коммерческих проектов были сосредоточены на автоматизированных транспортных средствах, которые не взаимодействовали с другими транспортными средствами или с охватывающим режимом управления. EuroNCAP определяет автономность в «автономном экстренном торможении» как: «система действует независимо от водителя, чтобы избежать аварии или смягчить ее последствия». что означает, что автономная система не является драйвером.

В Европе слова «автоматизированный» и «автономный» также могут использоваться вместе. Например, Регламент (ЕС) 2019/2144 Европейского парламента и Совета от 27 ноября 2019 г. о требованиях к официальному утверждению типа для автотранспортных средств (...) определяет «автоматизированное транспортное средство» и «полностью автоматизированное транспортное средство» на основе их автономных вместимость:

  • «автоматизированное транспортное средство» означает автотранспортное средство, спроектированное и построенное для автономного движения в течение определенных периодов времени без постоянного наблюдения со стороны водителя, но в отношении которого вмешательство водителя все еще ожидается или требуется;
  • «полностью автоматизировано. «транспортное средство» означает автомобиль, который был спроектирован и сконструирован таким образом, чтобы двигаться автономно без какого-либо надзора водителя;

в британском английском слово «автоматическое» может иметь несколько значений, например в предложении: «Тэтчем также обнаружила, что автоматическое удержание полосы движения системы могут соответствовать только двум из двенадцати принципов, необходимых для обеспечения безопасности, далее говорится, что они не могут быть поэтому классифицированы как «автоматизированное вождение», вместо этого утверждается, что технология должна быть классифицирована как « вспомогательное вождение ». Первое появление слова« автоматизированный »относится к автоматизированной системе Unece, а второе вхождение относится к британскому юридическому определению автоматизированного транспортного средства. Британский закон толкует значение «автоматизированного транспортного средства» на основе раздела толкования, относящегося к транспортному средству «сам по себе» и застрахованному транспортному средству.

Сравнение автономного и кооперативного

Чтобы автомобиль мог двигаться без водителя, встроенного в него, некоторые компании используют удаленного водителя.

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.

Самостоятельно. -вождение автомобиля

PC Magazine определяет беспилотный автомобиль как «управляемый компьютером автомобиль, который управляет собой».Союз обеспокоенных ученых заявляет, что беспилотные автомобили - это "автомобили или грузовики, в которых водители-люди никогда не обязаны брать на себя управление для безопасного управления транспортным средством. Также известные как автономные или" беспилотные "автомобили, они объединяют датчики и программное обеспечение для управления, навигации и управления транспортным средством ».

Закон Британского закона об автоматических и электрических транспортных средствах 2018 года определяет, что

транспортное средство« управляет само собой », если оно работает в режиме, в котором она не контролируется и не требует наблюдения со стороны физического лица;

— Закон Великобритании об автоматических и электрических транспортных средствах 2018 г.

Классификация

Система автопилота Tesla классифицируется как система SAE уровня 2

A Система классификации с шестью уровнями - от полностью ручных до полностью автоматизированных - была опубликована в 2014 году SAE International, органом по стандартизации автомобильной промышленности, как J3016, Таксономия и определения терминов, относящихся к автоматизированным дорожным транспортным средствам. Системы привода. Эта классификация основана на количестве требуемых действий водителя и внимательности, а не на возможностях автомобиля, хотя они слабо связаны. В США в 2013 году Национальная администрация безопасности дорожного движения (NHTSA) выпустила формальную систему классификации, но отказалась от нее в пользу стандарта SAE в 2016 году. Также в 2016 году SAE обновила свою классификацию, названную J3016_201609.

Уровни автоматизации вождения

В определениях уровня автоматизации SAE «режим вождения» означает «тип сценария вождения с характерными требованиями динамического вождения (например, объединение скоростной автомагистрали, круиз на высокой скорости, низкая скорость пробки, операции на территории закрытого кампуса и т. д.) «

  • Уровень 0: Автоматическая система выдает предупреждения и может на мгновение вмешаться, но не имеет постоянного контроля над транспортным средством.
  • Уровень 1 (« на руки »): водитель и автоматизированная система совместно управляют транспортным средством. Примерами являются системы, в которых водитель управляет рулевым управлением, а автоматизированная система контролирует мощность двигателя для поддержания установить скорость (круиз-контроль ) или мощность двигателя и тормозов для поддержания и изменения скорости (адаптивный круиз-контроль или ACC); и система помощи при парковке, при которой рулевое управление автоматизировано, а скорость регулируется вручную. Водитель должен быть готов вернуть себе полный контроль в любое время. Система удержания полосы движения (LKA) Тип II является еще одним примером самоуправления 1-го уровня. Согласно журналу Autopilot Review, автоматическое экстренное торможение, которое предупреждает водителя о столкновении и разрешает полную тормозную способность, также является функцией Уровня 1.
  • Уровень 2 («без рук»): Автоматизированная система берет на себя полный контроль над автомобилем: ускорение, торможение и рулевое управление. Водитель должен следить за вождением и быть готовым немедленно вмешаться в любое время, если автоматизированная система не отреагирует должным образом. Сокращение «руки прочь» не следует понимать буквально - контакт между рукой и колесом часто является обязательным во время вождения по SAE 2, чтобы подтвердить, что водитель готов вмешаться. Глаза водителя могут контролироваться камерами, чтобы подтвердить, что водитель уделяет внимание движению.
  • Уровень 3 («глаза выключены»): водитель может безопасно отвлечь свое внимание от задач вождения, например водитель может написать или посмотреть фильм. Автомобиль справится с ситуациями, требующими немедленного реагирования, например при экстренном торможении. Водитель должен быть готов вмешаться в течение некоторого ограниченного времени, указанного производителем, когда автомобиль требует этого. Вы можете думать об автоматизированной системе как о штурмане, который будет упорядоченно предупреждать вас, когда придет ваша очередь вести машину. Примером может быть шофер в пробке, другим примером может быть автомобиль, удовлетворяющий международным правилам автоматизированной системы удержания полосы движения (ALKS).
  • Уровень 4 («без ума»): как уровень 3, но без внимания водителя. когда-либо требуется для безопасности, например водитель может спокойно заснуть или покинуть водительское место. Однако автономное вождение поддерживается только в ограниченных пространственных областях (с геозоной ) или при особых обстоятельствах. За пределами этих областей или обстоятельств транспортное средство должно иметь возможность безопасно прервать поездку, например снизьте скорость и припаркуйте машину, если водитель не перехватывает управление. Примером может служить роботизированное такси илироботизированная служба доставки, которая обслуживает только выбранные места в определенной области в определенное время обслуживания.
  • Уровень 5 («рулевое колесо необязательно»): вмешательство человека не требуется в все. Примером может служить транспортное средство, которое может совершить полный путь от начальной точки до места назначения. Другим примером может служить роботизированное транспортное средство, которое работает на всех типах поверхностей, по всему миру, круглый год и при любых погодных условиях.

В формальном определении SAE, приведенном ниже, обратите внимание, в частности, на переход от SAE 2 к SAE 3 : водителю-человеку больше не нужно следить за окружающей средой. Это последний аспект «задачи динамического вождения», которая теперь передается от человека к автоматизированной системе. В SAE 3 водитель-человек по-прежнему обязан вмешаться, когда его попросит сделать это автоматизированная система. В SAE 4 человек-водитель всегда освобождается от этой ответственности, а в SAE 5 автоматизированной системе никогда не потребуется вмешиваться.

Уровни автоматизации SAE (J3016)
Уровень SAEИмяОписание описанияВыполнение. рулевого управления и. ускорения /. замедлениеМониторинг среды вожденияОткат выполнения задачи динамического вожденияВозможности системы (режимы движения)
Водитель-человек контролирует среду вождения
0Без автоматизацииПостоянное выполнение водителем-человеком всех аспектов динамической задачи вождения, даже когда "усилено системами предупреждения или вмешательства"Водитель-человекВодитель-человекЧеловек-водительн / д
1Помощь водителюВыполнение системой помощи водителю «рулевого управления или ускорения / замедления» в зависимости от режима движенияс использованием информации о среде вождения и с ожиданием, что водитель-человек выполнит все оставшиеся аспекты задачи динамического вожденияЧеловек-водитель и системаНекоторые режимы вождения
2Частичная автоматизацияВыполнение одной или несколькими вспомогательными системами водителя рулевого управления и ускорения / замедления в зависимости от режима движенияСистема
Автоматизированная система вождения отслеживает условия движения
3Условная автоматизацияЗависящие от режима вождения характеристики автоматизированной системы вождения всех аспектов задачи динамического вожденияс ожиданием, что водитель-человек должным образом отреагирует на запрос о вмешательствеСистемаСистемаЧеловек-водительНекоторые режимы вождения
4Высокая автоматизация, даже если человек-водитель не отвечает должным образом на запрос о вмешательстве автомобиль может безопасно остановиться с помощью управляющей системыСистемаМногие режимы движения
5Полная автоматизацияпри любых дорожных и внешних условиях, которыми может управлять человек-водительВсе режимы движения

Технологии

Автономные транспортные средства как цифровая технология обладают определенными характеристиками, которые использовать их из других типов технологий и транспортных средств. Благодаря этим характеристикам автономные транспортные средства могут быть более гибкими и адаптивными к возможным изменениям. Характеристики будут объяснены на основе следующих тем: гибридная навигация, гомогенизация и развязка, системы связи транспортных средств, перепрограммируемые и интеллектуальные, цифровые трассировки и модульность.

Гибридная навигация

Существуют различные системы, которые помогают беспилотному автомобилю управлять автомобилем. Системы, которые нуждаются в улучшении, включают автомобильную навигационную систему, систему определения местоположения, электронную карту, сопоставление карт, глобальное планирование пути, восприятие окружающей среды, лазерное восприятие, радарное восприятие, визуальное восприятие, управление транспортным средством, восприятие скорость и направление транспортного средства, а также метод управления транспортным средством.

Задача проектировщиков автомобилей без водителя заключается в создании систем управления, способных анализировать сенсорные данные, чтобы обеспечить точное обнаружение других транспортных средств и дороги впереди. Современные беспилотные автомобили обычно используют алгоритмы байесовского одновременной локализации и отображения (SLAM), которые объединяют данные с нескольких датчиков и автономную карту в текущие оценки местоположения и обновления карт. Waymo разработала вариант SLAM с обнаружением и отслеживанием других движущихся объектов (DATMO), который также справляется с препятствиями, такими как автомобили и пешеходы. Более простые системы могут использовать технологии системы определения местоположения в реальном времени (RTLS)на обочине дороги для облегчения определения местоположения. Типичные датчики включают лидар, стереозрение, GPS и IMU. Системы управления на автоматизированных автомобилях могут использовать Sensor Fusion, который представляет собой подход, который объединяет информацию от различных датчиков автомобиля для получения более последовательного, точного и полезного представления об окружающей среде. Сильный дождь, град или снег могут препятствовать работе датчиков автомобиля.

Беспилотным транспортным средствам требуется некоторая форма машинного зрения для визуального распознавания объектов. Автоматизированные автомобили разрабатываются с использованием глубоких нейронных сетей, типа архитектуры глубокого обучения с множеством вычислительных этапов или уровней, на которых нейроны моделируются из среды, активирующей сеть. Нейронная сеть зависит от большого количества данных, извлеченных из реальных сценариев вождения, что позволяет нейронной сети «учиться», как выполнять наилучший план действий.

В мае 2018 года исследователи из Массачусетский технологический институт объявил, что они построили автоматизированный автомобиль, который может перемещаться по неотмеченным дорогам. Исследователи из их Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) разработали новую систему под названием MapLite, которая позволяет беспилотным автомобилям ездить по дорогам, по которым они никогда раньше не ездили, без использования 3D-карт. Система объединяет GPS-координаты автомобиля, «разреженную топологическую карту», ​​такую ​​как OpenStreetMap (т.е. имеющую только 2D-характеристики дорог), и серию датчиков, отслеживающих дорожные условия.

Гомогенизация и разделение

Гомогенизация указывает на тот факт, что вся цифровая информация принимает одну и ту же форму. В ходе продолжающейся эволюции цифровой эры были разработаны определенные отраслевые стандарты в отношении того, как хранить цифровую информацию и в каком формате. Эта концепция гомогенизации также применима к автономным транспортным средствам. Для того, чтобы автономные транспортные средства воспринимали окружающую среду, они должны использовать разные методы, каждая со своей собственной сопутствующей цифровой информацией (например, радар, GPS, датчики движения и компьютерное зрение). Гомогенизация требует, чтобы цифровая информация из этих разных источников передавалась и хранилась в одной и той же форме. Это означает, что их различия разделены, и цифровая информация может передаваться, храниться и вычисляться таким образом, чтобы транспортные средства и их операционная система могли лучше понимать ее и действовать в соответствии с ней. Гомогенизация также помогает воспользоваться преимуществом экспоненциального увеличения вычислительной мощности аппаратного и программного обеспечения (закон Мура), который также поддерживает автономные транспортные средства для понимания и обработки цифровой информации более экономичным способом, тем самым снижая предельные затраты..

Системы связи с транспортными средствами

Отдельным транспортным средствам может быть полезна информация, полученная от других находящихся поблизости транспортных средств, особенно информация, касающаяся заторов на дорогах и угроз безопасности. Системы автомобильной связи используют транспортные средства и придорожные устройства в качестве связывающихся узлов в одноранговой сети, обеспечивая друг друга информацией. Как совместный подход, автомобильные системы связи могут позволить всем взаимодействующим транспортным средствам быть более эффективными. Согласно исследованию 2010 года, проведенному Национальной администрацией безопасности дорожного движения США, системы автомобильной связи могут помочь избежать до 79% всех дорожно-транспортных происшествий.

До сих пор не было полной реализации одноранговые сети в масштабе, необходимом для движения: каждое отдельное транспортное средство должно быть связано с потенциально сотнями различных транспортных средств, которые могут входить и выходить за пределы диапазона.

В 2012 году компьютерные ученые из Университета Техаса в Остине начали разработку интеллектуальных перекрестков, предназначенных для автоматизированных автомобилей. На перекрестках не будет светофоров и знаков остановки, вместо этого будут использоваться компьютерные программы, которые будут напрямую связываться с каждой машиной на дороге. В случае автономных транспортных средств для их наиболее эффективного функционирования важно подключаться к другим «устройствам». Автономные транспортные средства оснащены системами связи, которые позволяют им общаться с другими автономными транспортными средствами и придорожными единицами, чтобы предоставлять им, среди прочего, информацию о дорожных работах или заторах на дорогах. Кроме того, ученые полагают, что в будущем появятся компьютерные программы, которыебудут соединять и управлять каждым отдельным автономным транспортным средством, когда оно движется через перекресток. Этот тип подключения должен заменить светофоры и знаки остановки. Эти типы характеристик стимулируют и развивают способность автономных транспортных средств понимать другие продукты и услуги (например, компьютерные системы перекрестков) и сотрудничать с ними на рынке автономных транспортных средств. Это может привести к созданию сети автономных транспортных средств, использующих одну и ту же сеть и информацию, доступную в этой сети. В конце концов, это может привести к тому, что больше автономных транспортных средств будут использовать сеть, потому что информация была проверена с использованием других автономных транспортных средств. Такие движения повышают ценность сети и называются сетевыми внешними эффектами.

Среди подключенных к сети автомобилей, неподключенный является самым слабым звеном, и по прогнозам аналитического центра Хельсинки, Nordic Communications Corporation, в январе 2016 года ему будет все больше запрещаться движение по загруженным высокоскоростным дорогам..

В 2017 году исследователи из Университета штата Аризона разработали пересечение в масштабе 1/10 и предложили метод управления пересечением под названием Crossroads. Было показано, что Crossroads очень устойчив к сетевой задержке как связи V2I, так и наихудшего времени выполнения диспетчера перекрестков. В 2018 году был внедрен надежный подход, устойчивый как к несоответствию модели, так и к внешним воздействиям, таким как ветер и удары.

Сетевое соединение транспортных средств может быть желательным из-за трудностей с компьютерным зрением, способным распознавать стоп-сигналы и сигналы поворота., автобусы и тому подобное. Однако полезность таких систем снизилась бы из-за того, что современные автомобили ими не оснащены; они также могут вызывать проблемы с конфиденциальностью.

Возможность перепрограммирования

Другая особенность автономных транспортных средств состоит в том, что основной продукт будет уделять больше внимания программному обеспечению и его возможностям, а не шасси и его двигателю. Это связано с тем, что у автономных транспортных средств есть программные системы, которые управляют транспортным средством, а это означает, что обновления путем перепрограммирования или редактирования программного обеспечения могут увеличить преимущества владельца (например, обновление для лучшего различения слепых и незрячих людей, чтобы транспортное средство потребовало дополнительных осторожность при приближении к слепому). Характерной чертой этой перепрограммируемой части автономных транспортных средств является то, что обновления должны поступать не только от поставщика, потому что с помощью машинного обучения интеллектуальные автономные транспортные средства могут генерировать определенные обновления и соответственно устанавливать их (например, новые навигационные карты или новые компьютерные системы перекрестков). Эти перепрограммируемые характеристики цифровых технологий и возможность интеллектуального машинного обучения дают производителям автономных транспортных средств возможность выделиться в программном обеспечении. Это также означает, что автономные автомобили никогда не заканчиваются, потому что продукт можно постоянно улучшать.

Цифровые трассировки

Автономные автомобили оснащены различными датчиками и радарами. Как уже говорилось, это позволяет им подключаться и взаимодействовать с компьютерами других автономных транспортных средств и / или придорожных устройств. Это означает, что автономные транспортные средства оставляют цифровые следы при подключении или взаимодействии. Данные, полученные из этих цифровых трассировок, можно использовать для разработки новых (еще предстоит определить) продуктов или обновлений для повышения управляемости или безопасности автономных транспортных средств.

Модульность

Традиционные транспортные средства и сопутствующие им технологии производятся как законченный продукт, и, в отличие от автономных транспортных средств, они могут быть улучшены только в том случае, если они модернизируются или воспроизводятся. Как уже было сказано, автономные транспортные средства производятся, но из-за их цифровых характеристик никогда не заканчиваются. Это потому, что автономный автомобиль icles более модульные, поскольку они состоят из нескольких модулей, которые будут объяснены ниже с помощью многоуровневой модульной архитектуры. Многоуровневая модульная архитектура расширяет архитектуру чисто физических транспортных средств за счет включения четырех слабо связанных уровней устройств, сетей, услуг и содержимого в автономные транспортные средства. Эти слабосвязанные уровни могут взаимодействовать через определенные стандартизованные интерфейсы.

  • (1) Первый уровень этой архитектуры состоит из уровня устройства. Этот уровень состоит из следующих двух частей: логических возможностей и физическогомеханизма. Под физическим оборудованием понимается само транспортное средство (например, шасси и тележка). Когда дело доходит до цифровых технологий, физическое оборудование сопровождается уровнем логических возможностей в виде операционных систем, которые помогают управлять самими транспортными средствами и делать их автономными. Логическая возможность обеспечивает контроль над транспортным средством и связывает его с другими уровнями.;
  • (2) На вершине уровня устройства находится сетевой уровень. Этот уровень также состоит из двух разных частей: физического транспорта и логической передачи. Физический транспортный уровень относится к радарам, датчикам и кабелям автономных транспортных средств, которые позволяют передавать цифровую информацию. Кроме того, сетевой уровень автономных транспортных средств также имеет логическую передачу, которая содержит протоколы связи и сетевой стандарт для передачи цифровой информации с другими сетями и платформами или между уровнями. Это увеличивает доступность автономных транспортных средств и обеспечивает вычислительную мощность сети или платформы.;
  • (3) Уровень обслуживания содержит приложения и их функции, которые обслуживают автономное транспортное средство (и его владельцев) по мере их выполнения. извлекать, создавать, хранить и потреблять контент, касающийся, например, их собственной истории вождения, пробок, дорог или возможностей парковки.; и
  • (4) Последний уровень модели - это уровень содержимого. Этот слой содержит звуки, изображения и видео. Автономные транспортные средства хранят, извлекают и используют для улучшения своего вождения и понимания окружающей среды. Слой содержимого также предоставляет метаданные и справочную информацию о происхождении содержимого, праве собственности, авторских правах, методах кодирования, тегах содержимого, отметках географического времени и т. Д. (Yoo et al., 2010).

Последствия многоуровневой модульной архитектуры автономных транспортных средств (и других цифровых технологий) заключается в том, что они позволяют возникать и развивать платформы и экосистемы вокруг продукта и / или определенных модулей этого продукта. Традиционно автомобильные транспортные средства разрабатывались, производились и обслуживались традиционными производителями. В настоящее время разработчики приложений и создатели контента могут помочь в разработке более всестороннего опыта работы с продуктом для потребителей, что создает платформу вокруг продукта автономных транспортных средств.

Проблемы

Потенциальные выгоды от описанной выше автоматизации транспортных средств могут быть ограничены предсказуемыми проблемами, такими как споры по поводу ответственности, время, необходимое для перевода существующего парка транспортных средств из неавтоматизированного в автоматизированный и, как следствие, длительный период совместного использования дорог людьми и автономными транспортными средствами, сопротивление отдельных лиц лишению контроля над своими автомобилями, озабоченность по поводу безопасности, а также соблюдение правовых рамок и последовательных глобальных правительственных постановлений для беспилотных автомобилей.

Другие препятствия могут включать снижение квалификации и более низкий уровень водительского опыта для работы с потенциально опасными ситуациями и аномалиями, этические проблемы, когда программное обеспечение автоматизированного транспортного средства вынуждено во время неизбежной аварии выбирать между несколькими вредоносными способами действий ('<проблема с троллейбусом '), озабоченность по поводу того, что большое количество людей, работающих в настоящее время водителями, безработными, возможность проведения более навязчивых массовых опросов возможность определения местоположения, связи и поездок в результате доступа полиции и спецслужб к большим наборам данных, генерируемых датчиками и ИИ, распознающим образы, и, возможно, недостаточное понимание словесных звуков, жестов и невербальных сигналов со стороны полиции, других водителей или пешеходов.

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

Возможные технологические препятствия для автоматизированных автомобилей:

  • Искусственный интеллект все еще не может нормально функционировать в хаотической городской среде.
  • >и спуфинг.
  • Избегание крупных животных требует распознавания и отслеживания, и Volvo обнаружила, что программное обеспечение, подходящее для карибу, оленей и лосей, было неэффективный w ith кенгуру.
  • Автономным автомобилям для правильной работы могут потребоваться специализированные карты очень высокого качества. Если эти карты могут быть устаревшими, они должны иметь возможность вернуться к разумному поведению.
  • Конкуренция за радиочастотный спектр, необходимый для связи автомобиля.
  • Возможность программирования систем на месте потребует тщательной оценки разработки продукта и цепочки поставоккомпонентов.
  • Текущая дорожная инфраструктура может потребовать изменений для оптимального функционирования автоматизированных автомобилей.

Социальные проблемы включают:

  • Неопределенность в отношении потенциального будущего регулирования может задержать развертывание автоматизированных автомобилей на дороге.
  • Занятость - Компании, работающие с этой технологией, сталкиваются с растущей проблемой найма, поскольку доступный кадровый резерв не растет вместе со спросом. Таким образом, обучение и обучение сторонними организациями, такими как поставщики онлайн-курсов и проекты самоучки, осуществляемые сообществом, такие как DIY Robocars и Formula Pi, быстро приобрели популярность, в то время как внеклассные программы университетского уровня, такие как Formula Student Driverless имеют опыт выпускников. Промышленность неуклонно увеличивает количество свободно доступных источников информации, таких как коды, наборы данных и глоссарии, чтобы расширить набор персонала.

Человеческий фактор

Беспилотные автомобили уже исследуют трудности определения намерений пешеходов, велосипедистов, и животных, и модели поведения должны быть запрограммированы в алгоритмы вождения. Люди-участники дорожного движения также сталкиваются с проблемой определения намерений автономных транспортных средств, когда нет водителя, с которым можно было бы смотреть в глаза или обмениваться сигналами рук. Drive.ai тестирует решение этой проблемы, которое включает в себя светодиодные знаки, установленные на внешней стороне автомобиля, сообщающие о статусе, например «иду сейчас, не переходите» или «ждете, пока вы перейдете».

Для безопасности важны две проблемы, связанные с человеческим фактором. Один из них - это переход от автоматизированного вождения к ручному вождению, что может потребоваться из-за неблагоприятных или необычных дорожных условий или из-за ограниченных возможностей транспортного средства. Внезапное переключение может оставить человека-водителя опасно неподготовленным. В долгосрочной перспективе люди, у которых меньше практики вождения, могут иметь более низкий уровень навыков и, следовательно, быть более опасными в ручном режиме. Вторая проблема известна как компенсация риска : поскольку система воспринимается как более безопасная, вместо того, чтобы полностью извлекать выгоду из всей повышенной безопасности, люди становятся более рискованными и пользуются другими преимуществами. Было показано, что полуавтоматические автомобили страдают от этой проблемы, например, когда пользователи Tesla Autopilot игнорируют дорогу и используют электронные устройства или другие действия вопреки советам компании о том, что автомобиль не может быть полностью автономный. В ближайшем будущем пешеходы и велосипедисты могут более рискованно передвигаться по улице, если будут уверены, что беспилотные автомобили способны их избежать.

Чтобы люди покупали беспилотные автомобили и голосовали за то, чтобы правительство разрешило им ездить по дорогам, технология должна считаться безопасной. Беспилотные лифты были изобретены в 1900 году, но большое количество людей, отказывающихся использовать их, замедлило внедрение на несколько десятилетий, пока оператор не столкнулся с повышенным спросом, и доверие было построено с помощью рекламы и таких функций, как кнопка аварийной остановки.

Мораль. Проблемы

С появлением автоматизированных автомобилей возникают различные этические проблемы. В то время как внедрение автоматизированных транспортных средств на массовый рынок считается неизбежным из-за предполагаемого, но не поддающегося проверке потенциала сокращения аварий на "до" 90% и их потенциальной большей доступности для инвалидов, пожилых и молодых пассажиров, ряд этические вопросы решены не полностью. К ним относятся, но не ограничиваются:

  • Моральная, финансовая и уголовная ответственность за аварии и нарушение закона
  • Решения, которые автомобиль должен принять перед потенциально смертельной аварией
  • Конфиденциальность проблем, включая возможность массового наблюдения
  • Возможность массовой потери рабочих мест и безработицы среди водителей
  • снижение квалификации и потеря независимости пользователями транспортных средств
  • Воздействие взлом и вредоносное ПО
  • Дальнейшая концентрация рынка и власти над данными в руках нескольких глобальных конгломератов, способных консолидировать возможности ИИ и лоббировать правительствам, чтобы облегчить перенос ответственности на других и их возможное разрушение существующих профессий и отраслей.

Существуют разные мнения о том, кто должен нести ответственность в случае аварии, особенно если люди пострадают. Многие эксперты считают самих производителей автомобилей ответственными за аварии, которые происходят из-за технической неисправности или неправильной сборки. Помимо того факта, что производитель автомобилей может бытьисточником проблемы в ситуации, когда автомобиль разбивается из-за технических проблем, есть еще одна важная причина, по которой производители автомобилей могут нести ответственность: это будет стимулировать их к внедрению инноваций и значительным инвестициям в устранение этих проблем не только из-за защиты имиджа бренда, но также из-за финансовых и уголовных последствий. Однако есть также мнения, что те, кто использует или владеет транспортным средством, должны нести ответственность, поскольку они знают о рисках, связанных с использованием такого транспортного средства. Эксперты предлагают ввести налог или страховку, которые защитят владельцев и пользователей автоматизированных транспортных средств от претензий, предъявленных жертвами аварии. Другие возможные стороны, которые могут нести ответственность в случае технического сбоя, включают инженеров-программистов, которые запрограммировали код для автоматизированной работы транспортных средств, и поставщиков компонентов AV.

Помимо вопроса о юридической ответственности и моральной ответственности, возникает вопрос, как следует запрограммировать автоматизированные транспортные средства для поведения в чрезвычайной ситуации, когда в опасности находятся пассажиры или другие участники дорожного движения, такие как пешеходы, велосипедисты и другие водители. Моральная дилемма, с которой инженер-программист или производитель автомобилей может столкнуться при программировании рабочего программного обеспечения, описана в этическом мысленном эксперименте, проблема тележки : проводник тележки имеет выбор остаться на запланированном пути и переехать пять человек или повернуть троллейбус на рельсы, где он убьет только одного человека, если на нем нет движения. Когда беспилотный автомобиль находится в следующем сценарии: он едет с пассажирами, и на его пути внезапно появляется человек. Автомобиль должен выбрать один из двух вариантов: либо сбить человека, либо избежать удара, врезавшись в стену и убив пассажиров. Необходимо учесть два основных момента. Во-первых, какую моральную основу будет использовать автоматизированный автомобиль для принятия решений? Во-вторых, как их можно преобразовать в программный код? Исследователи предложили, в частности, две этические теории, применимые к поведению автоматизированных транспортных средств в чрезвычайных ситуациях: деонтология и утилитаризм. Три закона робототехники Азимова - типичный пример деонтологической этики. Теория предполагает, что автоматизированный автомобиль должен следовать строгим прописанным правилам, которым он должен следовать в любой ситуации. Утилитаризм предполагает, что любое решение должно приниматься исходя из цели максимизировать полезность. Для этого необходимо определение полезности, которая могла бы максимизировать количество людей, выживших в аварии. Критики предполагают, что автоматизированные транспортные средства должны адаптировать сочетание нескольких теорий, чтобы иметь возможность морально правильно реагировать в случае аварии. В последнее время эмпирически исследуются некоторые специфические этические рамки, например утилитаризм, деонтология, релятивизм, абсолютизм (монизм) и плюрализм в отношении принятия беспилотных автомобилей в неизбежных авариях.

Многие дискуссии о «троллейбусах» пропустить практические проблемы того, как вероятностный ИИ машины с машинным обучением может быть достаточно сложным, чтобы понять, что глубокая проблема моральной философии возникает от мгновения к мгновению при использовании динамической проекции в ближайшее будущее, что это за моральная проблема на самом деле будет, если таковые имеются, какие соответствующие веса с точки зрения человеческих ценностей следует придать всем другим вовлеченным людям, которые, вероятно, будут ненадежно идентифицированы, и насколько надежно он сможет оценить вероятные результаты. Эти практические трудности, а также проблемы, связанные с тестированием и оценкой их решений, могут представлять такую ​​же сложность, как и теоретические абстракции.

Хотя большинство головоломок с тележкой связано с гиперболическими и маловероятными шаблонами фактов, это неизбежные мирские этические решения. и расчеты риска, такие как точная миллисекунда, которую автомобиль должен уступить желтому свету или насколько близко подъехать к велосипедной полосе, должны быть запрограммированы в программном обеспечении автономных транспортных средств. Например, алгоритмы диктуют, насколько близко подъехать к велосипедной полосе или в какой момент автономный автомобиль должен уступить место желтому свету. Обычные этические ситуации могут быть даже более актуальными, чем редкие фатальные обстоятельства, из-за их специфичности и большого масштаба. Обычные ситуации с участием водителей и пешеходов настолько распространены, что в совокупности приводят к большому количеству травм и смертей. Следовательно, даже постепенные изменения моральных алгоритмов могут иметь заметный эффект, еслирассматривать их вцелом.

Проблемы, связанные с конфиденциальностью, возникают в основном из-за взаимосвязанности автоматизированных автомобилей, что делает их просто еще одним мобильным устройством, которое может собирать любую информацию о физическое лицо (см. интеллектуальный анализ данных ). Этот сбор информации варьируется от отслеживания пройденных маршрутов, записи голоса, видеозаписи, предпочтений в средствах массовой информации, которые используются в автомобиле, моделей поведения и многих других потоков информации. Инфраструктура данных и связи, необходимая для поддержки этих транспортных средств, также может быть способна вести наблюдение, особенно если в сочетании с другими наборами данных и расширенной аналитикой.

Внедрение автоматизированных транспортных средств на массовый рынок может стоить до 5 миллионов рабочих мест только в США, что составляет почти 3% рабочей силы. В число этих должностей входят водители такси, автобусов, фургонов, грузовиков и электронных транспортных средств. Косвенно затронуты многие отрасли, такие как отрасль автострахования. Только эта отрасль приносит годовой доход около 220 миллиардов долларов США, поддерживая 277 000 рабочих мест. Для сравнения - это количество рабочих мест в машиностроении. Потенциальная потеря большинства этих рабочих мест окажет огромное влияние на вовлеченных лиц. И Индия, и Китай ввели запрет на использование автоматизированных автомобилей, причем первый из них ссылался на защиту рабочих мест.

Массачусетский технологический институт (MIT) оживил проблему троллейбусов в контексте автономных автомобилей в сайт под названием The Moral Machine. Моральная машина генерирует случайные сценарии, в которых автономные автомобили не работают, и заставляет пользователя выбирать между двумя вредоносными действиями. В рамках эксперимента «Моральная машина» Массачусетского технологического института были собраны данные о более чем 40 миллионах решений людей из 233 стран для выяснения нравственных предпочтений людей. Исследование MIT показывает, что этические предпочтения различаются в зависимости от культуры и демографии и, вероятно, коррелируют с современными институтами и географическими особенностями.

Глобальные тенденции исследования MIT подчеркивают, что в целом люди предпочитают спасать жизни людей, а не другим животным., отдавайте приоритет жизням многих, а не немногим, и берегите жизни молодых, а не старых. Мужчины с несколько большей вероятностью будут щадить жизни женщин, а религиозные организации с несколько большей вероятностью будут отдавать приоритет человеческой жизни. Жизнь преступников была важнее кошек, но жизнь собак была важнее жизни преступников. Жизни бездомных щадили больше, чем стариков, но жизни бездомных щадили реже, чем тучных.

Люди в подавляющем большинстве отдают предпочтение программированию автономных транспортных средств с утилитарными идеями, т. Е. способ, который причиняет наименьший вред и сводит к минимуму дорожные происшествия. В то время как люди хотят, чтобы другие покупали утилитарные транспортные средства, они сами предпочитают ездить на транспортных средствах, которые во что бы то ни стало ставят во главу угла жизнь людей, находящихся внутри автомобиля. Это представляет собой парадокс, в котором люди предпочитают, чтобы другие водили утилитарные транспортные средства, предназначенные для максимального увеличения количества жизней, сохраненных в смертельной ситуации, но хотят ездить в автомобилях, которые любой ценой ставят безопасность пассажиров. Люди не одобряют правила, пропагандирующие утилитарные взгляды, и будут менее склонны покупать беспилотный автомобиль, который может продвигать величайшие блага за счет своих пассажиров.

Bonnefon et al. пришли к выводу, что регулирование этических предписаний автономных транспортных средств может быть контрпродуктивным для социальной безопасности. Это связано с тем, что, если правительство требует утилитарной этики и люди предпочитают ездить на автомобилях с самозащитой, это может помешать крупномасштабному внедрению беспилотных автомобилей. Задержка с внедрением автономных автомобилей подрывает безопасность общества в целом, поскольку эта технология, по прогнозам, спасет очень много жизней. Это парадигматический пример трагедии общин, в которой рациональные субъекты удовлетворяют свои корыстные предпочтения за счет общественной полезности.

Тестирование

Прототип Беспилотный автомобиль Waymo, перемещающийся по общественным улицам в Маунтин-Вью, Калифорния в 2017 г.

Испытания автомобилей с различной степенью автоматизации могут проводиться как физически, так и в в закрытой среде или, если это разрешено, на дорогах общего пользования (обычно требующих лицензии или разрешения или с соблюдением определенного набора принципов работы) или в виртуальной среде, то есть с использованием компьютерного моделирования. При движении по дорогам общегопользования автоматизированные транспортные средства требуют, чтобы человек контролировал их правильную работу и при необходимости «брал на себя управление». Например, штат Нью-Йорк предъявляет строгие требования к водителю-испытателю, так что автомобиль может быть исправлен в любое время лицензированным оператором; освещается заявкой Cardian Cube Company и обсуждениями с официальными лицами штата Нью-Йорк и DMV штата Нью-Йорк.

Apple тестирует автомобили с автоматическим управлением и увеличила свой парк тестовых автомобилей с трех в апреле 2017 года до 27 в январе 2018 г., а к марту 2018 г. - 45.

Российская интернет-компания Яндекс начала разработку беспилотных автомобилей в начале 2017 года. Первый беспилотный прототип был запущен в мае 2017. В ноябре 2017 года Яндекс опубликовал видео зимних тестов AV. Автомобиль успешно проехал по заснеженным дорогам Москвы. В июне 2018 года беспилотный автомобиль Яндекса в автономном режиме совершил поездку по федеральной трассе длиной 485 миль (780 км) от Москвы до Казани. В августе 2018 года Яндекс запустил первый в Европе сервис роботакси без водителя-человека за рулем в российском городе Иннополис. В начале 2020 года сообщалось, что по городу совершено более 5000 автономных пассажирских поездок. В конце 2018 года Яндекс получил лицензию на использование автономных транспортных средств на дорогах общего пользования в Неваде, США. В 2019 и 2020 годах автомобили Яндекса проводили демонстрационные заезды для посетителей Consumer Electronic Show в Лас-Вегасе. Машины Яндекса ездили по улицам города без всякого контроля со стороны человека. В 2019 году Яндекс начал тестирование своих беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования Израиля. В октябре 2019 года Яндекс стал одной из компаний, выбранных Министерством транспорта штата Мичиган (MDOT) для обеспечения автономных пассажирских перевозок посетителей Detroit Autoshow 2020. В конце 2019 года Яндекс объявил о себе -автомобили преодолели 1 миллион миль в полностью автономном режиме в России, Израиле и США. В феврале 2020 года Яндекс удвоил пробег, пройдя 2 миллиона миль. В 2020 году Яндекс начал тестировать свои беспилотные автомобили в Мичигане.

. Развитие автоматизированных транспортных средств можно оценить, вычислив среднее расстояние, пройденное между «отключениями», когда автоматическая система выключена, обычно вмешательство человека-водителя. В 2017 году Waymo сообщила о 63 отключениях на протяжении 352 545 миль (567 366 км) от испытаний, что в среднем составляет 9 006 км между отключениями, что является самым высоким показателем среди компаний, сообщающих такие цифры. Waymo также преодолела большее общее расстояние, чем любая другая компания. В 2017 году показатель выхода из строя 0,18 на 1000 миль (1600 км) был улучшен по сравнению с 0,2 выхода на 1000 миль (1600 км) в 2016 году и 0,8 в 2015 году. В марте 2017 года Uber сообщил в среднем всего 0,67 мили (1,08 км).) за отключение. За последние три месяца 2017 года Cruise (теперь принадлежит GM ) в среднем израсходовал 8407 км на разъединение на общем расстоянии 62689 миль (100888 км). В июле 2018 года первый электрический гоночный автомобиль без водителя, «Робокар», преодолел 1,8-километровую трассу, используя свою систему навигации и искусственный интеллект.

Расстояние между отключением и общее расстояние, пройденное автономно
АвтопроизводительКалифорния, 2016Калифорния, 2018
Расстояние между. разъединениямиОбщее пройденное расстояниеРасстояние между. разъединениямиОбщее расстояние
Waymo 5,128 миль (8,253 км)635,868 миль (1,023,330 км)11,154 миль (17,951 км)1,271,587 миль (2,046,421 км)
BMW 638 миль (1027 км)638 миль (1027 км)
Nissan 263 миль (423 км)6,056 миль (9,746 км)210 миль (340 км)5,473 миль (8808 км)
Ford 197 миль (317 км)590 миль (950 км))
General Motors 55 миль (89 км)8156 миль (13126 км)5205 миль (8377 км)447.621 миль (720376 км))
Delphi Automotive Systems 15 миль (24 км)2,658 миль (4278 км)
Tesla 3 мили (4,8 км)550 миль (890 км)
Mercedes-Benz 2 мили (3,2 км)673 мили (1083 км)1,5 мили (2,4 км)1749 миль (2815 км)
Bosch 7983 миль (1582 км)
Zoox 1,923 миль (3,095 км)30,764 миль (49,510 км)
Нуро 1,02824,680 миль (39,720 км)
Pony.ai 1,022 миль (1,645 км)16,356 миль (26,322 км)
Baidu (Аполонг )206 миль (332 км)18 093 миль (29 118 км)
Аврора 100 миль (160 км)32 858 миль (52 880 миль) км)
Apple 1,8 км (1,1 мили)128337 км (79745 миль)
Uber 0,64 км ( 0,4 мили)43290миль (26899 миль) км)

Приложения

Автономные грузовики и фургоны

Такие компании, как Otto и Starsky Robotics, сосредоточились на автономных грузовиках. Автоматизация грузовиков важна не только из-за улучшенных условий безопасности этих очень тяжелых транспортных средств, но также из-за возможности экономии топлива за счет взвода. Автономные фургоны используются интернет-магазинами, такими как Ocado.

Транспортные системы

Китай испытал первый автоматизированный общественный автобус в провинции Хэнань в 2015 году на шоссе, соединяющем Чжэнчжоу и Кайфэн. Baidu и King Long производят автоматизированные микроавтобусы, автомобили на 14 мест, но без водительского сиденья. В 2018 году будет произведено 100 автомобилей, и это будет первый год коммерческого автоматизированного обслуживания в Китае.

В Европе, Бельгии, Франции, Италии и Великобритании планируют использовать транспортные системы для автоматизированных автомобилей, а в Германии - Нидерланды и Испания разрешили публичное тестирование трафика. В 2015 году Великобритания начала публичные испытания автоматизированного модуля LUTZ Pathfinder в Милтон-Кейнсе. Начиная с лета 2015 года, французское правительство разрешило PSA Peugeot-Citroen проводить испытания в реальных условиях в районе Парижа. Планировалось, что к 2016 году эксперименты будут распространены на другие города, такие как Бордо и Страсбург. Альянс французских компаний THALES и Valeo (поставщик первой системы самостоятельной парковки, которая оснащает Audi и Mercedes premi) тестирует собственную систему. Новая Зеландия использовать автоматизированные транспортные средства для общественного транспорта в Тауранге и Крайстчерче.

Воздействие

Автомобильная промышленность

Традиционная автомобильная промышленность подвержена изменениям, обусловленным технологией и рынком требованиями. Эти изменения включают прорывные технологические достижения, а также ситуации, когда рынок требует и быстро принимает новые технологии. Быстрое развитие факторов означало конец эпохи обоих видов изменений. Когда происходит переход к новым технологиям, появляются новые участники автомобильной индустрии, таких как Uber и Lyft, а также технологических гигантов, таких как Google и Nvidia.. По мере появления новых участников в отрасли, естественно, рыночная неопределенность из-за меняющейся динамики. В инновационном и производственном процессе автономных транспортных средств используются новые технологические гиганты. Кроме того, появление поставщиков мобильных услугало неоднозначные предпочтения пользователей. В результате роста числа операторов мобильной связи количество транспортных средств на душу населения стабилизировалось. Использование услуг мобильной связи по-прежнему актуально.

Чтобы уменьшить вероятность проблем с безопасностью, некоторые компании начали открывать части своих систем без драйверов. Udacity, например, разрабатывает программный стек с открытым исходным кодом, и некоторые компании придерживаются аналогичных подходов.

Здоровье

Согласно ежегодному отчету за 2020 год «Беспилотные автомобили» могут увеличить некоторые риски для здоровья (например, загрязнение воздуха, шум и малоподвижный образ жизни); однако, при надлежащем регулировании, АВ, вероятно, снизилась заболеваемость и смертность в результате автомобильных аварий и могут помочь города для создания здоровой городской среды ».>дорожно-транспортные происшествия (и , приводящие к гибели и травмам, а также расходы) вызваны задней ошибкой, например, задержкой время реакции, сбивание с ног, резиновое затыкание и другие формы отвлеченного внимания или агрессивного вождения должны быть сокращены. от взаимосвязи и больших данных, которые можно использовать в виде карт в реальном времени, решения о вождении могут принять намного быстрее, предотвращение столкновения.

Доступны числа. Правительство США заявляет, что 94% автомобильных аварий происходит по вине человека. В результате становятся очевидными серьезные последствия для отрасли здравоохранения. США. Вероятно, предполагаемое снижение количества дорожно-транспортного происшествия, положительное повлияет на широкое распространение автономных транспортных средств. Если, например, 90% автомобилей в США ежегодно будет спасено около 25 000 жизней. Количествоней, спасенных предотвращением автомобильных аварий в США, оценивается в более чем 200 миллиардов долларов ежегодно.

Согласно сайтустов "TheDrive.com", управляемому журналом Time, безопасность вождения Эксперты, с которыми они смогли помочь, смогли оценить вождение с системой автопилота в то время (2017 г.) как достигшее более высокого уровня безопасности, чем традиционное полностьюпрактическое вождение, поэтому степень, которая использует эти преимущества, заявленными сторонниками, проявятся в практике не может быть оценена. Смешивающие факторы, которые могут снизить чистое воздействие на безопасность, могут частично совершить неожиданные взаимодействия между людьми или полностью автоматизированными транспортными средствами или между различными типами транспортных систем; сложности на границах функциональности на каждом уровне автоматизации (например, передача, когда транспортное средство достигает предела своей вместимости); влияние ошибок и недостатков, которые неизбежно возникают в сложных взаимозависимых программных системах; недостатки датчика или данных; и успешный взлом злоумышленниками. Проблемы безопасности включают в себя в себя то, что может сделать автономный автомобиль, если его вызовут, чтобы забрать владелец, но другой человек попытается войти, что произойдет, если кто-то попытается проникнуть в автомобиль, и что произойдет, если кто-то нападет на водителя у других людей есть доступ к. Более того, им требуется сенсорная инфраструктура, которая будет представлять собой всеобъемлющее устройство наблюдения. Это дает производителям автомобилей и другим компаниям данные, необходимые для понимания образа жизни и личных предпочтений пользователя.

Сценарии терроризма

Существует риск террористических атак со стороны взлома автомобилей посредством обмена информацией через протоколы V2V (от транспортного средства к транспортному средству) и V2I (от транспортного средства к инфраструктуре). Беспилотные автомобили потенциально могут быть загружены взрывчаткой и использованы в качестве бомб. Согласно законодательству США, автономные и беспилотные транспортные средства должны быть оснащены средствами защиты от взлома.

Такси

. При вышеупомянутом неоднозначном предпочтении пользователя в отношении личного владения автономным транспортным средством возможно что нынешняя тенденция к поставщикам услуг мобильной связи будет продолжаться по мере роста ее популярности. Такие авторитетные провайдеры, как Uber и Lyft, уже широко представлены в отрасли, и вполне вероятно, что новые участники появятся, когда появятся возможности для бизнеса.

Ремонт автомобилей

Поскольку вероятность столкновений меньше, и риск человеческих ошибок значительно снижается, ремонтная отрасль столкнется с огромным сокращением объема работ, которые необходимо выполнить по ремонту автомобильных рам. Между тем, поскольку сгенерированные данные автономного транспортного средства могут предсказать, когда определенные заменяемые части нуждаются в обслуживании, владельцы автомобилей и ремонтная промышленность смогут заранее заменить часть, которая скоро выйдет из строя. Эта «Служба повышения эффективности активов» повлечет за собой повышение производительности в автомобильной ремонтной отрасли.

Спасение, реагирование на чрезвычайные ситуации и военное дело

Техника, используемая при автономном вождении, также обеспечивает экономию жизней в других отраслях. Внедрение автономных транспортных средств для спасения, реагирования на чрезвычайные ситуации и военных приложений уже привело к снижению смертности. Военнослужащие используют автономные транспортные средства, чтобы добраться до опасных и удаленных мест на земле, чтобы доставлять топливо, продукты питания и предметы первой необходимости и даже спасать людей. Кроме того, внедрение автономных транспортных средств в будущем может привести к сокращению численности персонала, что приведет к снижению травматизма, поскольку технологическое развитие позволяет автономным транспортным средствам становиться все более и более автономными. Еще одно значение в будущем - сокращение числа водителей экстренных служб, когда автономные транспортные средства используются в качестве пожарных машин или машин скорой помощи. Преимущество может заключаться в использовании информации о дорожном движении в реальном времени и других сгенерированных данных для определения и выполнения маршрутов более эффективно, чем водители-люди. В таких ситуациях экономия времени может быть неоценимой.

Дизайн интерьера и развлечения

Когда водитель все меньше внимания уделяет Управляя транспортным средством, индустрия дизайна интерьера и мультимедийных развлечений должна будет пересмотреть то, что делают пассажиры автономных транспортных средств, когда они находятся в дороге. Транспортные средства необходимо перепроектировать и, возможно, даже подготовить для многоцелевого использования. На практике это покажет, что у путешественников больше времени для работы и / или отдыха. В обоих случаях это расширяет возможности индустрии развлечений и СМИ для привлечения внимания. Кроме того, рекламный бизнес может предоставлять объявления с привязкой к местоположению без риска для безопасности водителя.

Телекоммуникации

Все автомобили могут получить выгоду от информации и связи, но автономныеавтомобили «будут полностью способны работать. без C-V2X ". Кроме того, ранее упомянутая индустрия развлечений также сильно зависит от активности этой сети в этом сегменте рынка. Это предполагает более высокие доходы телекоммуникационной отрасли.

Гостиничный бизнес и авиалинии

Взаимодействие водителя с транспортным средством в ближайшем будущем станет менее распространенным, а в более отдаленном будущем ответственность будет полностью лежать на транспортном средстве. Как указано выше, это будет иметь значение для индустрии развлечений и дизайна интерьера. Для придорожных ресторанов это будет означать, что необходимость для клиентов прекратить водить машину и войти в ресторан исчезнет, ​​а автономное транспортное средство будет иметь двойную функцию. Более того, наряду с ростом революционных платформ, таких как Airbnb, которые потрясли гостиничную индустрию, быстрое развитие событий в индустрии автономных транспортных средств может вызвать другие последствия для их клиентской базы. В более отдаленном будущем для мотелей может произойти сокращение количества гостей, поскольку автономные транспортные средства могут быть переработаны в полностью оборудованные спальни. Улучшения, касающиеся салона транспортных средств, могут также иметь последствия для авиационной отрасли. В случае относительно ближнемагистральных рейсов время ожидания на таможне или у выхода на посадку подразумевает потерю времени и хлопоты для клиентов. С повышенным удобством в путешествиях на автомобиле в будущем возможно, что клиенты могут выбрать этот вариант, что приведет к потере клиентской базы для авиационной отрасли.

Инциденты

Tesla Autopilot

В середине октября 2015 года Tesla Motors выпустила в США версию 7 своего программного обеспечения, которое включало функцию Tesla Autopilot. 9 января 2016 года Tesla выпустила версию 7.1 в виде беспроводного обновления , добавив новую функцию «вызова», которая позволяет автомобилям самостоятельно парковаться на местах стоянки без водителя в машине. Автоматизированные функции вождения Tesla в настоящее время классифицируются как система помощи водителю 2-го уровня в соответствии с пятью уровнями автоматизации транспортных средств Общества автомобильных инженеров (SAE). На этом уровне автомобиль может быть автоматизирован, но требует полного внимания водителя, который должен быть готов взять управление на себя в любой момент. Автопилот следует использовать только на автомагистралях с ограниченным доступом, и иногда он не может обнаружить разметку полосы движения и сам отключиться. При движении по городу система не будет считывать светофоры и не подчиняться знакам остановки. Система также не обнаруживает пешеходов и велосипедистов.

Система автопилота Tesla Model S используется в июле 2016 года; он подходил только для шоссе с ограниченным доступом, но не для городского движения. Среди других ограничений он не мог обнаруживать пешеходов или велосипедистов.

20 января 2016 года первая из пяти известных катастрофических аварий Tesla с автопилотом произошла в китайской провинции Хубэй. Согласно китайскому новостному каналу 163.com, это было «первой в Китае смертью в результате несчастного случая из-за автоматической системы вождения Tesla». Первоначально Tesla указала, что автомобиль был настолько сильно поврежден от удара, что их регистратор не смог убедительно доказать, что автомобиль в то время находился на автопилоте; однако сайт 163.com отметил, что другие факторы, такие как абсолютная неспособность автомобиля предпринять какие-либо действия по уклонению от столкновения на высокой скорости, и хорошие показатели вождения водителя, по всей видимости, указывают на высокую вероятность того, что автомобиль находился на автопилоте в время. Аналогичная катастрофа со смертельным исходом произошла четыре месяца спустя во Флориде. В 2018 году в последующем гражданском иске между отцом убитого водителя и Теслой Тесла не отрицал, что автомобиль находился на автопилоте во время аварии, и отправил отцу жертвы доказательства, подтверждающие этот факт.

Вторая известная авария со смертельным исходом с участием транспортного средства, которое управляло самим собой, произошла в Уиллистоне, Флорида 7 мая 2016 года, когда электромобиль Tesla Model S работал в режиме автопилота. Водитель погиб в результате столкновения с 18-колесным тягачом с прицепом. 28 июня 2016 года Национальная администрация безопасности дорожного движения США (НАБДД) начала официальное расследование происшествия, связанного с дорожным патрулем Флориды. По данным NHTSA, предварительные отчеты указывают на то, что авария произошла, когда тягач с прицепом повернул налево перед Tesla на перекрестке с неконтролируемым подъездом к шоссе, и автомобиль не смог задействовать тормоза. Автомобиль продолжил движение, проехав под прицепом грузовика. Предварительная оценка NHTSA быланачата с целью изучения конструкции и производительности любых автоматизированных систем вождения, использовавшихся во время аварии, в которой участвовало около 25 000 автомобилей Model S. 8 июля 2016 года NHTSA попросило Tesla Motors предоставить агентству подробную информацию о конструкции, работе и тестировании технологии автопилота. Агентство также запросило подробную информацию обо всех конструктивных изменениях и обновлениях автопилота с момента его появления, а также о запланированном графике обновлений Tesla на следующие четыре месяца.

Согласно Tesla, «ни автопилот, ни водитель не заметили белую сторону автопилота. тягач с прицепом на фоне ярко освещенного неба, поэтому тормоз не был задействован ». Автомобиль попытался проехать на полной скорости под прицепом, «при этом нижняя часть прицепа ударилась о лобовое стекло Model S». Тесла также заявила, что это была первая известная смерть автопилота Теслы, проехавшая более 130 миллионов миль (210 миллионов километров) ее клиентами с задействованным автопилотом, однако этим заявлением Тесла, по-видимому, отказывался признать утверждения о том, что в результате гибели в январе 2016 года в провинции Хубэй, Китай также был результатом ошибки системы автопилота. По данным Tesla, каждые 94 миллиона миль (151 миллион километров) погибают все типы транспортных средств в США. Однако это число также включает гибель людей в авариях, например, водителей мотоциклов с пешеходами.

В июле 2016 года Национальный совет по безопасности на транспорте США (NTSB) начал официальное расследование несчастного случая со смертельным исходом, когда был задействован автопилот. NTSB - это следственный орган, который имеет право давать только политические рекомендации. Представитель агентства сказал: «Стоит взглянуть и увидеть, что мы можем узнать из этого мероприятия, чтобы по мере более широкого внедрения этой автоматизации мы могли делать это наиболее безопасным способом». В январе 2017 года NTSB опубликовал отчет, в котором говорилось, что Тесла не виновата; расследование показало, что для автомобилей Tesla частота аварий снизилась на 40% после установки автопилота.

По данным Tesla, начиная с 19 октября 2016 г., все автомобили Tesla построены с оборудованием, позволяющим полностью автономно управлять автомобилем. высочайший уровень безопасности (SAE Level 5). Оборудование включает восемь камер объемного звучания и двенадцать ультразвуковых датчиков в дополнение к радару, обращенному вперед, с расширенными возможностями обработки. Система будет работать в «теневом режиме» (обработка без принятия мер) и будет отправлять данные обратно в Tesla для улучшения своих возможностей, пока программное обеспечение не будет готово к развертыванию с помощью обновлений по беспроводной сети. После необходимого тестирования Tesla надеется обеспечить полное автономное вождение к концу 2020 года при определенных условиях.

Waymo

Собственный автоматизированный автомобиль Google

Waymo возник как проект беспилотного автомобиля в рамках Google. В августе 2012 года Google объявил, что их автомобили без происшествий прошли более 300 000 миль (500 000 км) с автоматическим вождением, как правило, с участием около дюжины автомобилей на дороге в любой момент времени, и что вместо этого они начинают тестирование с одиночными водителями. попарно. В конце мая 2014 года Google представил новый прототип, у которого не было рулевого колеса, педали газа или педали тормоза и который был полностью автоматизирован. По состоянию на март 2016 года Google протестировал свой автопарк в автоматическом режиме общей протяженностью 1 400 000 миль (2 400 000 км). В декабре 2016 года корпорация Google объявила, что ее технология будет передана новой компании под названием Waymo, при этом как Google, так и Waymo станут дочерними предприятиями новой материнской компании под названием Alphabet.

Согласно отчетам Google об авариях на начало 2016 года., их тестовые автомобили участвовали в 14 столкновениях, из которых 13 раз виноваты другие водители, хотя в 2016 году программное обеспечение автомобиля вызвало аварию.

В июне 2015 года Брин подтвердил, что в столкновениях пострадали 12 автомобилей. той даты. Восемь были связаны с наездом сзади у знака «Стоп» или светофора, в двух случаях автомобиль ударил в сторону другим водителем, в одном другой водитель проехал через знак «Стоп», и в одном сотрудник Google управлял автомобилем вручную. В июле 2015 года трое сотрудников Google получили легкие травмы, когда их автомобиль задним ходом столкнулся с автомобилем, водитель которого не затормозил на светофоре. Это был первый случай, когда столкновение привело к травмам. 14 февраля 2016 года автомобиль Google попытался уйти от мешков с песком, преградивших ему путь. Во время маневра он попал в автобус. Google заявил: «В данном случае мы несем определенную ответственность, потому что, если бы наша машина не двигалась, столкновения не было бы». Googleохарактеризовал аварию как недоразумение и полезный опыт. Сообщений о травмах при аварии не поступало.

Uber

В марте 2017 года тестовый автомобиль Uber попал в аварию в Темпе, штат Аризона, когда другая машина не смогла уступить дорогу, перевернув автомобиль Uber. В аварии никто не пострадал.

К 22 декабря 2017 года Uber преодолела 2 миллиона миль (3,2 миллиона километров) в автоматическом режиме.

18 марта 2018 года Элейн Херцберг стал первым пешеходом, убитым беспилотным автомобилем в Соединенных Штатах после столкновения с транспортным средством Uber, также в Темпе. Герцберг переходил дорогу пешеходным переходом, примерно в 400 футах от перекрестка. Это первый случай, когда известно, что человек вне автопилотируемой машины был убит такой машиной.

Первая смерть практически не вовлеченной третьей стороны может вызвать новые вопросы и опасения по поводу безопасности автоматизированных автомобилей в целом. Некоторые эксперты говорят, что водитель-человек мог бы избежать катастрофы. Губернатор Аризоны Дуг Дьюси позже приостановил возможность компании тестировать и эксплуатировать свои автоматизированные автомобили на дорогах общего пользования, сославшись на «несомненный провал» ожидания того, что Uber сделает общественную безопасность своим главным приоритетом. Uber отказался от всех испытаний беспилотных автомобилей в Калифорнии в результате аварии. 24 мая 2018 года Национальный совет по безопасности на транспорте США опубликовал предварительный отчет.

16 сентября 2020 года, по данным BBC, дублирующему водителю было предъявлено обвинение в убийстве по неосторожности, поскольку она не смотрела на дорогу в поисках убежища. несколько секунд, пока ее телевизор транслировал Голос, передаваемый Хулу. Убер не привлекается к уголовной ответственности, поскольку в США нет оснований для уголовной ответственности корпорации. Предполагается, что водитель несет ответственность за аварию, потому что она находилась на сиденье водителя, чтобы избежать аварии (как на Уровне 3). Испытание запланировано на февраль 2021 года.

Автоматизированная система вождения автобуса Navya

9 ноября 2017 года автоматизированный беспилотный автобус Navya с пассажирами попал в аварию. грузовик. Было установлено, что виновником аварии стал грузовик, который переехал в стационарный автоматизированный автобус. Автоматизированный автобус не предпринимал действий уклонения и не применял защитных приемов вождения, таких как мигание фарами или звуковой сигнал. Как прокомментировал один из пассажиров: «У шаттла не было возможности отойти назад. Шаттл просто стоял на месте».

Опросы общественного мнения

В онлайн-опросе 2011 года, охватившем 2006 США и Великобританию. потребителей Accenture, 49% сказали, что им было бы комфортно пользоваться «автомобилем без водителя».

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

В опросе около 1000 немецких водителей, проведенном автомобильным исследователем Puls в 2012 году, 22% респондентов положительно относятся к этим автомобилям., 10% затруднились ответить, 44% - скептически и 24% - настроены враждебно.

Опрос 1500 потребителей в 10 странах, проведенный Cisco Systems в 2013 году, показал, что 57% "заявили, что, скорее всего, ездить в автомобиле, полностью контролируемом технологией, для которой не нужен водитель », при этом Бразилия, Индия и Китай больше всего доверяют автоматизированным технологиям.

По данным телефонного опроса в США в 2014 году, проведенного более чем тремя четвертями опрошенных. лицензированные водители заявили, что они, по крайней мере, подумали бы о покупке беспилотного автомобиля, рост до 86%, если бы страхование автомобилей было дешевле. 31,7% заявили, что не будут продолжать водить машину, как только вместо этого появится автоматизированный автомобиль.

Согласно опросу ведущих автомобильных журналистов в феврале 2015 года, 46% прогнозируют, что либо Tesla, либо Daimler первыми выйдут на рынок с полностью автономное транспортное средство, в то время как (38%) Daimler, по прогнозам, будет наиболее функциональным, безопасным и востребованным автономным транспортным средством.

В 2015 году в ходе опроса, проведенного Делфтским технологическим университетом, были изучены мнения 5000 человек. из 109 стран на автоматизированном вождении. Результаты показали, что респонденты в среднем считают ручное вождение самым приятным способом вождения. 22% респондентов не хотели тратить деньги на полностью автоматизированную систему вождения. Было установлено, что респондентов больше всего беспокоит взлом /неправомерное использование программного обеспечения, а также правовые вопросы и безопасность. Наконец, респонденты из более развитых стран (с точки зрения более низкой статистики ДТП, высшего образования и более высокого дохода) были менее довольны тем, что их автомобиль передает данные. Опрос также дал результаты о мнении потенциальных потребителей об интересе к покупке автоматизированного автомобиля, заявив, что 37% опрошенных нынешних владельцев были либо «определенно», либо «вероятно» заинтересованы в покупке автоматизированного автомобиля.

В 2016 г. В ходе опроса, проведенного в Германии, было изучено мнение 1603 человек, репрезентативных с точки зрения возраста, пола и образования для населения Германии, о частично, высоко и полностью автоматизированных автомобилях. Результаты показали, что мужчины и женщины по-разному желают их использовать. Мужчины меньше беспокоились и больше радовались автоматическим автомобилям, тогда как женщины показали прямо противоположное. Гендерные различия в отношении тревожности были особенно выражены между молодыми мужчинами и женщинами, но уменьшались с возрастом участников.

В 2016 году опрос PwC в США, который показал мнение 1584 человека., подчеркивает, что «66 процентов респондентов заявили, что, по их мнению, беспилотные автомобили, вероятно, умнее среднего водителя-человека». Люди по-прежнему беспокоятся о безопасности и, в основном, о факте взлома машины. Тем не менее, только 13% опрошенных не видят преимуществ в этом новом виде автомобилей.

Опрос 4 135 взрослых американцев, проведенный исследовательским центром Pew, проведенный 1–15 мая 2017 года, показывает, что многие американцы ожидают значительного воздействия различных технологий автоматизации. в течение их жизни - от повсеместного внедрения автоматизированных транспортных средств до замены целых категорий должностей рабочими-роботами.

В 2019 году были опубликованы результаты двух опросов общественного мнения 54 и 187 взрослых американцев соответственно. Была разработана стандартизированная анкета, модель приемки автономных транспортных средств (AVAM), включая дополнительное описание, чтобы помочь респондентам лучше понять значение различных уровней автоматизации. Результаты показали, что пользователи менее восприимчивы к высоким уровням автономности и продемонстрировали значительно меньшее намерение использовать высокоавтономные транспортные средства. Кроме того, частичная автономия (независимо от уровня) воспринималась как требующая более высокого участия водителя (использование рук, ног и глаз), чем полная автономия.

Правило

Венская конвенция 1968 года on Road Traffic, на который подписаны более 70 стран мира, устанавливает принципы, регулирующие правила дорожного движения. Одним из фундаментальных принципов конвенции была концепция, согласно которой водитель всегда полностью контролирует и несет ответственность за поведение транспортного средства в движении. Прогресс технологий, которые помогают и берут на себя функции драйвера, подрывают этот принцип, подразумевая, что большая часть основ должна быть переписана.

Правовой статус в Соединенных Штатах

Штаты США, которые разрешают тестирование автономных транспортных средств на дорогах общего пользования с июня 2018 г.

В кодексе округа Вашингтона, округ Колумбия :

«Автономное транспортное средство» означает транспортное средство, способное перемещаться по дорогам Округа и интерпретировать устройства управления дорожным движением без активного использования водителем какой-либо из систем управления транспортным средством. Термин «автономное транспортное средство» исключает автомобиль с активными системами безопасности или системами помощи водителю, включая системы для обеспечения электронной помощи при обнаружении мертвых зон, предотвращения столкновений, экстренного торможения, помощи при парковке, адаптивного круиз-контроля, помощи при удержании полосы движения, полосы движения. - предупреждение о выезде или помощь в пробке и очереди, если только эта система или в сочетании с другими системами не позволяет транспортному средству, на котором установлена ​​технология, двигаться без активного контроля или наблюдения со стороны человека-оператора.

В том же районе код, считается, что:

Автономное транспортное средство может передвигаться по проезжей части общего пользования; при условии, что транспортное средство:

  • (1) Имеет функцию ручного управления, которая позволяет водителю взять на себя управление автономным транспортным средством в любое время;
  • (2) Водитель сидит на сиденье управления находящееся в эксплуатации транспортное средство, готовое в любой момент взять на себя управление автономным транспортным средством; и
  • (3) Способен работать в соответствии с применимыми законами Округа о дорожном движении и законами об автомобилях и устройствах управления дорожным движением.

В Соединенных Штатах, стране, неподписавшей Венскую конвенцию, укажите Транспортные кодексы обычно не предусматривают - но не обязательно запрещают - высокоавтоматизированные транспортные средства по состоянию на 2012 год. Чтобы прояснить правовой статус и иным образом регулировать такие транспортные средства, несколько штатов приняли или рассматривают конкретные законы. К 2016 году в семи штатах (Невада, Калифорния, Флорида, Мичиган, Гавайи, Вашингтон и Теннесси), а также в округе Колумбия были приняты законы для автоматизированных транспортных средств. Такие инциденты, как первая авария со смертельным исходом из-за системы автопилота Tesla, вызвали дискуссию о пересмотре законов и стандартов для автоматизированных автомобилей.

В сентябре 2016 года Национальный экономический совет США и Министерство транспорта США выпустили федеральные стандарты, описывающие, как автоматизированные транспортные средства должны реагировать в случае отказа их технологии, как защитить конфиденциальность пассажиров и способы защиты пассажиров в случае аварии. Новые федеральные руководящие принципы призваны избежать путаницы в законах штатов, но при этом не быть настолько властным, чтобы задушить инновации.

В июне 2011 года Законодательный орган Невады принял закон, разрешающий использование автоматизированных машин. Таким образом, Невада стала первой юрисдикцией в мире, где автоматизированные транспортные средства могли легально эксплуатироваться на дорогах общего пользования. Согласно закону, Департамент автотранспортных средств штата Невада отвечает за установление стандартов безопасности и производительности, а агентство отвечает за определение областей, в которых автоматизированные автомобили могут быть испытаны. Этот закон был поддержан Google в попытке законно провести дальнейшие испытания своего беспилотного автомобиля Google. Закон штата Невада определяет автоматизированное транспортное средство как «транспортное средство, которое использует искусственный интеллект, датчики и координаты глобальной системы позиционирования для управления собой без активного вмешательства человека-оператора». В законе также признается, что оператору не нужно будет обращать внимание, пока автомобиль находится в движении. Google также лоббировал освобождение от запрета на отвлеченное вождение, чтобы позволить пассажирам отправлять текстовые сообщения, сидя за рулем, но это не стало законом. Кроме того, правила Невады требуют, чтобы во время испытаний человек находился за рулем и один на пассажирском сиденье.

В апреле 2012 года Флорида стала вторым штатом, разрешившим испытания автоматизированных автомобилей на дорогах общего пользования, а Калифорния стала третьим штатом. когда губернатор Джерри Браун подписал закон в штаб-квартире Google в Маунтин-Вью. В декабре 2013 года Мичиган стал четвертым штатом, разрешившим проводить испытания беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования. В июле 2014 года в городе Кер-д'Ален, штат Айдахо было принято постановление о робототехнике, которое включает положения, разрешающие использование беспилотных автомобилей.

A Toyota Prius, модифицированная Google для работы без водителя. car

19 февраля 2016 года California Assembly Bill 2866 был внесен в Калифорнию, который разрешает автоматизированным транспортным средствам ездить по дорогам общего пользования, в том числе без водителя, рулевого колеса, педали акселератора или педали тормоза. В законопроекте говорится, что Департамент транспортных средств Калифорнии должен будет выполнить эти правила до 1 июля 2018 года, чтобы эти правила вступили в силу. По состоянию на ноябрь 2016 года этот законопроект еще не принят.

В сентябре 2016 года Министерство транспорта США опубликовало свою Федеральную политику в отношении автоматических транспортных средств, а Калифорния опубликовала обсуждения по этому вопросу в октябре 2016 года.

В декабре 2016 года Департамент транспортных средств Калифорнии приказал Uber убрать свои беспилотные автомобили с дороги в связи с двумя нарушениями режима «красный свет». Uber немедленно обвинил нарушения в человеческой ошибке и приостановил работу водителей.

Законодательство в Европе

В 2013 году правительство Соединенного Королевства разрешило тестирование автоматические автомобили на дорогах общего пользования. До этого все испытания роботизированных транспортных средств в Великобритании проводились в частной собственности.

В 2014 году Правительство Франции объявило, что испытания автоматизированных автомобилей на дорогах общего пользования будут разрешены в 2015 г. Будет открыто 2000 км дороги через территорию страны, особенно в Бордо, Изере, Иль-де-Франс и Страсбурге. На Всемирном конгрессе ITS 2015, конференции, посвященной интеллектуальным транспортным системам, первая демонстрация автоматизированных транспортныхсредств на открытых дорогах во Франции была проведена в Бордо в начале октября 2015 года.

В 2015 году был подан превентивный иск против различные автомобильные компании, такие как GM, Ford и Toyota, обвинили их в «автомобилях Хокинга, которые уязвимы для хакеров, которые гипотетически могут перехватить контроль над такими важными функциями, как тормоза и рулевое управление».

Весной 2015 года Федеральное управление Департамент окружающей среды, транспорта, энергетики и коммуникаций Швейцарии (UVEK) разрешил Swisscom протестировать беспилотный Volkswagen Passat на улицах Цюриха.

По состоянию на апрель 2017 г. в Венгрии можно проводить испытания на дорогах общего пользования для опытных автомобилей, кроме того, строительство закрытого испытательного трека, испытательного трека ZalaZone, подходящего для тестирования высокоавтоматизированных функций, также ведется недалеко от города Залаэгерсег.

С 2017 Законодательство Германии требует «обработки данных в случае транспортных средств с полностью или полностью автоматизированной функцией вождения», чтобы уточнить обязанности. Он сохраняет положение и время, предоставленные спутниковой навигационной системой, когда управление транспортным средством переходит от водителя к высоко или полностью автоматизированной системе, или когда система предлагает водителю восстановить управление транспортным средством или когда система испытывает технический дефолт.

Регламент (ЕС) 2019/2144 Европейского парламента и Совета от 27 ноября 2019 г. о требованиях к официальному утверждению типа автотранспортных средств определяет особые требования, касающиеся автоматизированных транспортных средств и полностью автоматизированных транспортных средств. Этот закон применяется с 2022 года и основан на единых процедурах и технических спецификациях для систем и других компонентов.

Законодательство в Азии

В 2016 году Управление наземного транзита Сингапура в партнерстве с автомобильной промышленностью Великобритании Поставщик Delphi Automotive начал подготовку к тестовой эксплуатации парка из автоматических такси, чтобы услуга автоматизированных такси по запросу вступила в силу в 2017 году.

В 2017 году правительство Южной Кореи заявил, что отсутствие универсальных стандартов мешает его собственному законодательству продвигать новые внутренние правила. Однако, как только будут установлены международные стандарты, законодательство Южной Кореи станет напоминать международные стандарты.

Ответственность

Ответственность за беспилотные автомобили - это развивающаяся область права и политики, которая будет определять, кто несет ответственность когда автоматизированный автомобиль причиняет физический ущерб людям или нарушает правила дорожного движения. Когда автоматизированные автомобили переключают управление вождением с людей на автоматизированные автомобильные технологии, может возникнуть необходимость в развитии существующих законов об ответственности, чтобы справедливо определить стороны, ответственные за ущерб и травмы, и устранить потенциальные конфликты интересов между людьми. агенты, системный оператор, страховщики и государственный кошелек. Расширение использования автоматизированных автомобильных технологий (например, передовых систем помощи водителю ) может вызвать постепенные сдвиги в этой ответственности за вождение. Сторонники утверждают, что он может повлиять на частоту дорожно-транспортных происшествий, хотя трудно оценить это утверждение в отсутствие данных о существенном фактическом использовании. Если произошло резкое улучшение безопасности, операторы могут попытаться переложить свою ответственность за оставшиеся аварии на других в качестве вознаграждения за улучшение. Однако нет очевидной причины, по которой они должны избегать ответственности, если какие-либо такие последствия были признаны умеренными или отсутствующими, поскольку часть цели такой ответственности состоит в том, чтобы побудить сторону, контролирующую что-либо, сделать все необходимое, чтобы избежать этого. причинение вреда. Потенциальные пользователи могут не захотеть доверять оператору, если он стремится переложить свою обычную ответственность на других.

В любом случае хорошо осведомленный человек, который вообще не управляет автомобилем (Уровень 5), по понятным причинам неохотно будет брать на себя ответственность за что-то вне его контроля. И когда есть возможность некоторой степени совместного управления (уровень 3 или 4), хорошо осведомленный человек будет обеспокоен тем, что транспортное средство может попытаться передать управление в последние секунды перед аварией, чтобы вернуть ответственность и ответственность, но в обстоятельствах, когда у потенциального водителя не больше шансов избежать аварии, чем у транспортного средства, поскольку он не обязательно уделял пристальное внимание, и если это слишком сложно для очень умной машины, это может быть слишкомсложно для человека. Такие как Waymo или Uber, обычно могут попытаться избежать ответственности в максимально возможной степени, существует возможность использования операторам уклониться от ответственности за несчастные случаи, пока они контролируют ситуацию.

По мере внедрения высоких уровней уровней 3 и 4) в отрасли увеличилась доля коммерческих обязательств, в то время как личное автомобильное страхование сокращается.

Что касается Что касается ответственности за полностью автономные автомобили, нельзя игнорировать правонарушения. В любой автомобильной аварии обычно проблема халатности. В случае с автономными автомобилями халатность, скорее всего, упадет на производителя, потому что будет трудно возложить нарушение обязанности проявлять осторожность на пользователя, который не контролирует транспортное средство. Единственный раз, когда дело о халатности было возбуждено в иске об автономном автомобиле, было мировое соглашение между пострадавшим от автономного транспортного средства, и вил (General Motors). Далее, ответственность за качество продукции, скорее всего, повлечет за собой ответственность производителя. Чтобы несчастный случай подпадал под ответственность за качество продукции, либо отсутствие соответствующих предупреждений, либо предвидение со стороны производителя. В-третьих, это строгая ответственность, которая в данном случае используется на практике на основе конструктивного дефекта. На основании постановления Верховного суда Невады (Форд против Трехо) истец должен доказать неспособность производителя пройти тест на ожидания потребителей. Когда речь идет об ответственности за автономный автомобиль, это должно быть то, как три основных правонарушения могут действовать.

Ожидаемый запуск автомобилей

Между управляемыми вручную автомобилями (уровень SAE 0) и полностью автономными автомобилями (уровень SAE 5) существует множество типов транспортных средств, которые можно описать в некоторой степени автоматизиров. Все вместе они известны как полуавтоматические транспортные средства. Разработана система полнофункциональной системы развития. Эти полуавтоматические транспортные средства могут использовать преимущества полностью автоматизированных транспортных средств, сохраняя при этом ответственность водителя за транспортное средство.

В декабре 2015 года Тесла генеральный директор Илон Маск Родстер, Супер Крушитель, преобразованный лучевой пушкой под названием Усилитель.

  • В Губка Боб Квадратные Штаны, беспилотный лодочный мотор под названием Coupe появляется в эпизоде ​​«Drive Happy».
  • В Stroker and Hoop, беспилотный автомобиль под названием CARR (the значение аббревиатуры неизвестно) появляется на протяжении всей серии.
  • В Lab Rats беспилотный автомобиль появляется в эпизоде ​​«Speed ​​Trapped».
  • В Команда Knight Rider, которая является дочерней компанией Knight Rider, включает семь автономных транспортных средств в серии.
  • В House of Mouse беспилотный автомобиль появляется в эпизод «Новая машина Макса» и в мультфильме Mickey Mouse Works «Новая машина Микки», который был показан в самом эпизоде.
  • В Kim Possible беспилотный автомобиль под названием SADI (Systemized Automotive Driving Intelligence) появляется в эпизоде ​​«Автомобильная неисправность».
  • В «D» расколотый до края ", сезон 2, серия 25 из Пингвины Мадагаскара, после того, как Рико разбил и отремонтировал машину пингвинов, он бессознательно установил одно из последних изобретений Ковальски," Нейротронную лазерную систему наведения ", внутрь. Это позволяет машине вести себя сам, но также заставляет ее преследовать Рико. В конечном итоге он был разрушен и перестроен во второй раз, превратив его обратно в обычный автомобиль.
  • См. Также

    Ссылки

    Дополнительная литература

    На Викискладе есть материалы, связанные с Беспилотными автомобилями.
    Последняя правка сделана 2021-06-07 09:23:00
    Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
    Обратная связь: support@alphapedia.ru
    Соглашение
    О проекте