Как беспилотный автомобиль «видит» дорогу

По статистике, самый ненадёжный элемент автомобиля — водитель. Крис Урмсон возглавляет программу по созданию беспилотных автомобилей в Google — одну из нескольких попыток убрать людей с водительских мест. Он рассказывает, на какой стадии находится эта программа сейчас, и делится увлекательным отснятым материалом, показывающим, как автомобиль «видит» дорогу и принимает автономные решения о том, что делать дальше.

В 1885 году Карл Бенц изобрёл автомобиль.

Позднее в том же году он вывел его
на первый публичный тест-драйв

и — на самом деле — врезался в стену.

Последние 130 лет мы работали

над этим наименее надёжным
элементом автомобиля — водителем.

Мы сделали автомобиль прочнее,

добавили ремни безопасности,
подушки безопасности,

а в последние 10 лет стали пытаться
сделать сам автомобиль умнее,

чтобы исправить этот баг — водителя.

Сегодня я хочу немного
рассказать вам о различиях

между латанием дыр в проблеме
с системой помощи водителю

и непосредственным созданием
полностью автоматизированных автомобилей

и о том, что они способны
для нас сделать.

Я также расскажу немного
о нашем автомобиле

и покажу вам, как он «видит» мир,
как реагирует, что может делать.

Но сначала поговорим о самой проблеме.

Это серьёзная проблема:

1,2 миллиона человек в мире
погибает на дорогах каждый год.

Только в Америке 33 000 человек
ежегодно погибают в авариях.

Это то же самое,

как если бы с неба каждый будний день
падал самолёт Boeing-737.

Невозможно поверить.

В рекламе автомобили выглядят
вот так.

Но на самом деле
вождение выглядит так.

Верно? Совсем не солнечно — дождливо.

И вести машину совсем не хочется.

А причина тому —

дорожное движение становится хуже.

В Америке между 1990 и 2010 годами

пройденный транспортом километраж
увеличился на 38%,

длина дорог возросла на 6%.

Так что это не просто вам кажется.

Дорожное движение значительно хуже,
чем оно было не так давно.

И у этого весьма реальная цена,
равная человеческим жизням.

Если взять среднее время в Америке,
чтобы добраться до работы, — 50 минут —

умножить на 120 миллионов
работников в нашей стране,

то получится около 6 миллиардов минут,

потраченных на дорогу каждый день.

Это большое число,
давайте представим его в масштабе.

Возьмём эти 6 миллиардов минут

и разделим на значение
средней продолжительности жизни,

что даст в итоге 162 жизненных срока,

израсходованных в никуда каждый день,

просто чтобы добраться
из пункта А в пункт В.

Это непостижимо!

Но также есть те, у кого нет привилегии

ездить за рулём.

Это Стив.

Он невероятно способный малый,

но так случилось, что он слеп,

и это значит, что утром вместо
30 минут за рулём по дороге на работу

он проводит 2 часа в общественном
транспорте с пересадками

или просит друзей
или членов семьи его подвезти.

У него нет такой же свободы
передвижения, как у нас с вами.

С этим нужно что-то делать.

Принято считать,

что нужно просто взять
системы помощи водителю

и продвинуть их,
значительно их улучшить,

и со временем они превратятся
в беспилотные автомобили.

Я здесь, чтобы объяснить вам.
Это всё равно, что сказать:

если я буду упорно работать
над прыжками, когда-нибудь я полечу.

Нужно сделать нечто иное.

Я расскажу вам о трёх параметрах,

по которым беспилотные автомобили
отличаются от систем помощи водителю.

Начну с нашего личного опыта.

В 2013 году мы впервые протестировали

беспилотный автомобиль,

позволив обычным людям
его использовать.

Почти обычным — это были
100 сотрудников Google,

но они не имели отношения к проекту.

Мы дали им автомобиль и разрешили
пользоваться им для повседневных дел.

Но в отличие от настоящих беспилотных
автомобилей, этот имел примечание:

нужно было быть внимательным,

так как это экспериментальное
транспортное средство.

Было проведено много тестов,
но риск неудачи всё же существовал.

Мы провели двухчасовой тренинг,

посадили их за руль, отдали управление,

и их впечатления были потрясающими —

особенно для нас — людей,
пытающихся привнести в мир новое.

Каждый сказал, что машина — супер.

К нам даже в первый же день
пришёл владелец Porsche и сказал,

что это глупо — и о чём мы только думаем.

Но в итоге он сказал: «Не только
у меня должен быть такой автомобиль,

у каждого он должен быть,
ведь люди — ужасные водители».

Для нас это было бальзамом на душу,

но затем мы проверили,
что делали люди за рулём автомобиля,

и это открыло нам глаза.

Моя любимая история — джентльмен,

который взглянул на свой телефон
и понял, что батарея почти разрядилась.

Он разворачивается вот так
и начинает копаться в рюкзаке,

вытаскивает ноутбук,

кладёт его на сиденье,

снова разворачивается,

копается, вытаскивает зарядное
устройство для телефона,

суетится, подключает к ноутбуку,
подсоединяет к мобильнику.

Конечно же, телефон заряжается.

Всё это время он ехал
на скорости 105 км/ч по автостраде.

Невероятно!

Мы об этом подумали и решили,
что такое поведение понятно:

чем лучше становятся технологии,

тем менее надёжным
будет становиться водитель.

Поэтому, просто делая автомобили
значительно умнее,

мы вряд ли увидим преимущества,
на которые рассчитываем.

Позвольте на мгновение
объяснить технический момент.

Мы смотрим на график,
где на горизонтальной оси

показано, как часто автомобиль
«жмёт» на тормоза, когда не следовало.

Большую часть этого можно игнорировать,

ведь если вы едете по городу и автомобиль
начинает случайно останавливаться,

вы такой автомобиль никогда не купите.

На вертикальной оси показано,
как часто автомобиль применит тормоза,

когда это необходимо
для предотвращения аварии.

Если посмотреть на левый нижний угол,

это стандартный автомобиль.

Он сам за вас на тормоза не жмёт,
ничего странного не вытворяет,

но при этом и от аварии вас не убережёт.

Если добавить в автомобиль
систему помощи водителю,

скажем, тормозную систему со смягчением
последствий столкновения,

то есть дополнительную технологию, —

вот эта кривая — то у неё будут
какие-то операционные свойства,

но она никогда не сможет
избежать всех аварий,

потому что такой возможности у неё нет.

Но возьмём какой-нибудь
участок на этой кривой:

может, технология избегает половину
аварий, которые упускает из виду водитель,

и это замечательно, правда же?

Мы только что снизили
количество аварий на дорогах вдвое.

Теперь ежегодно в Америке погибает
в авариях на 17 000 человек меньше.

Но если мы хотим
беспилотный автомобиль,

нам нужна кривая,
которая выглядит вот так.

Нужно поставить больше датчиков
на транспортное средство.

Выберем некоторую
рабочую точку вот здесь,

где аварий, по сути, не случается.

Могут произойти, но крайне редко.

Теперь и вы и я можем взглянуть на это
и обсудить, значительно ли различие.

Я бы мог рассказать что-нибудь
о правиле «80-20»

и что до верхушки кривой тяжело дойти.

Но давайте на мгновение
посмотрим на это под другим углом.

Посмотрим, как часто технология
вынуждена принимать правильные решения.

Вот эта зелёная точка —
система помощи водителю.

Оказывается, в Америке водители

совершают ошибки, приводящие к авариям,

где-то один раз
на каждые 160 000 километров.

Для сравнения, система
автоматизированного управления

принимает решения около 10 раз в секунду,

то есть порядок возрастания —

около 620 раз на километр.

Если сравнить разницу между ними,

она составит 10 в восьмой степени —

порядок возрастания равен восьми.

Это как сравнить мою скорость бега

со скоростью света.

Неважно, как упорно я тренируюсь,
мне никогда не стать таким быстрым.

То есть промежуток весьма внушительный.

И наконец, рассмотрим, как система
справляется с неопределённостью.

Вот этот прохожий может
выйти на дорогу, а может и нет.

Мне не понять, да и ни один
из наших алгоритмов не может.

Но в случае с системой помощи водителю

это означает, что она не может
перейти к действию,

ведь если она неожиданно
«нажмёт» на тормоза, это неприемлемо.

В то время как автоматизированная система
может оценить прохожего и решить:

«Я не знаю, что он будет делать.

Притормози, посмотри получше,
а затем действуй по ситуации».

Такая система куда безопаснее
системы помощи водителю.

Я достаточно сказал
о различиях между двумя системами.

Поговорим о том,
как автомобиль «видит» мир.

Вот наш автомобиль.

Он начинает с осознания того,
где он конкретно находится,

используя карту и данные с датчиков
и объединяя эту информацию,

плюс то, что он «видит» в данный момент.

Вот здесь фиолетовые прямоугольники —
другие автомобили на дороге,

красная штука там в стороне —
это велосипедист,

а вот там на расстоянии,
если приглядеться,

можно увидеть дорожные конусы.

Теперь мы знаем, где автомобиль
находится в данный момент,

но нужно больше информации:
нужно предсказать, что произойдёт дальше.

Вот здесь грузовик, справа наверху,
собирается перестроиться на левую полосу,

так как дорога перед ним закрыта,

и ему надо съехать с этой полосы.

Хорошо знать об одном грузовике,

но нам-то нужно знать,
о чём думают все участники движения,

так что проблема становится
весьма сложной.

Зная это, мы можем определить,
как автомобилю следует отреагировать:

какой траектории следовать,
как быстро замедлиться или ускориться.

И всё это сводится к следующему алгоритму:

повернуть руль влево или вправо,
нажать тормоз или газ.

В итоге всего два выбора.

Как сложно это может быть?

Когда мы начали в 2009 году,

наша система выглядела так.

Вы видите наш автомобиль в центре
и другие прямоугольнички на дороге,

едущие по автостраде.

Автомобилю нужно определить,
где он и где другие транспортные средства.

Такое геометрическое представление мира.

Как только мы начинаем передвигаться
в жилой зоне и по улицам города,

проблема усложняется в разы.

Вот пешеходы, переходящие улицу
перед нами, автомобили —

каждый идёт своей дорогой;

светофоры, пешеходные переходы.

В сравнении с предыдущей,
эта проблема куда сложнее.

Как только эта проблема решена,

автомобилю также нужно
справляться с дорожными работами —

вот конусы слева,
вынуждающие ехать вправо, —

но не только с изолированными
стройками, конечно же,

нужно справляться и с теми,
кто пересекает эту зону.

А если кто-то нарушает правила,
приезжает полиция,

и автомобилю нужно понимать,
что вот этот мигающий огонёк на крыше

значит, что это не простой
автомобиль, а полицейский.

Так же, оранжевый прямоугольник здесь —

это школьный автобус,

и к нему тоже требуется
особое отношение.

Когда мы на дороге,
у людей есть определённые ожидания:

если велосипедист поднимает руку,

это значит, он ожидает, что автомобиль
уступит ему дорогу,

чтобы он смог сменить полосу.

А если полицейский перегородил дорогу,

значит, нужно остановиться

и продолжить движение,
только когда он просигналит нам.

Мы добились этого путём распределения
информации между автомобилями.

В грубом исполнении задумка такова:

когда одно транспортное средство
видит дорожные работы,

другое узнаёт об этом и может
перестроиться в нужную полосу,

избежав сложностей.

Но мы продумали ситуацию куда глубже.

Мы можем взять все данные,
собранные автомобилями за всё время, —

сотни тысяч пешеходов, велосипедистов

и транспортных средств —

и обдумать, как они выглядят,

чтобы на основании этого сделать вывод

о том, как выглядят
другие автомобили и пешеходы.

А затем, что ещё важнее,
из этого можно получить модель того,

каким ожидается их движение.

Тут жёлтые прямоугольники —
пешеходы, переходящие дорогу перед нами,

голубой прямоугольник — велосипедист,

и мы предугадываем, что они
объедут автомобиль справа.

Здесь велосипедист спукается вниз,

и мы понимаем, что он продолжит
ехать вдоль дороги.

Здесь кто-то поворачивает направо,

а вот в этот момент кто-то решил
развернуться перед нами,

и мы можем предугадать такое поведение
и соответственно отреагировать.

Всё это здорово для тех ситуаций,
которые мы видели,

но ведь случаются и такие вещи,
с которыми мы до этого не сталкивались.

Всего пару месяцев тому назад

наши автомобили двигались
через Маунтин-Вью

и натолкнулись вот на что.

Это женщина в электрическом
инвалидном кресле,

гоняющаяся по кругу
за уткой на дороге. (Смех)

Оказалось, нигде в руководстве ПДД

не сказано, что делать в такой ситуации,

но наши автомобили с этим справились:

они притормозили и поехали осторожнее.

Приходится сталкиваться
не только с утками.

Посмотрите, как птица пролетает
прямо перед нами, и автомобиль реагирует.

Здесь ситуация с велосипедистом,

которую нигде, кроме Маунтин-Вью,
не ожидаешь увидеть.

И, конечно, ситуации с водителями,

в том числе самыми маленькими.

Посмотрите, как справа
кто-то выпрыгивает на нас из грузовика.

А теперь слева автомобиль
с зелёным прямоугольником

в последний момент решает,
что ему нужно повернуть направо.

Здесь, пока мы меняем полосу движения,
водитель слева решает,

что и он тоже хочет сменить полосу.

А тут мы видим, как автомобиль
проносится на красный свет,

и мы останавливаемся.

И тут тоже: велосипедист
проезжает на красный свет.

И, конечно, наш автомобиль
реагирует, соблюдая безопасность.

Также есть те, кто иногда
бог знает что вытворяет на дороге:

как вот это парень, втискивающийся
меж двух автоматизированных автомобилей.

Хочется спросить: «Чем ты думаешь?»

(Смех)

Я тут вас закидал разными ситуациями,

давайте разберём одну досконально.

Итак, снова ситуация с велосипедистом.

Вы можете заметить внизу,
что велосипедиста нам пока не видно,

но автомобиль его видит:
голубой прямоугольник вот здесь.

Мы получили данные
с лазерных датчиков.

Это не так просто понять,

поэтому я разверну
данные и посмотрю на них,

и если вы хорошо умеете анализировать
данные с лазерных датчиков,

то можете разглядеть
несколько точек на этой кривой,

а голубой прямоугольник — велосипедист.

Пока наш светофор красный,

светофор для велосипедистов
загорелся жёлтым,

и если прищуриться,
можно увидеть это на изображении.

Но велосипедист собирается
пересечь перекрёсток.

Теперь наш светофор горит зелёным,
его — красным.

Мы предугадываем, что велосипедист
так и поедет вперёд до конца.

К сожалению, водители рядом с нами
не обратили на это внимания,

они начали движение вперёд,
и, к счастью для всех,

велосипедист реагирует,
избегает столкновения

и проезжает перекрёсток.

Теперь можно ехать.

Как видите, мы добились
впечатляющего прогресса

и на данный момент убеждены,

что эта технология
станет доступной на рынке.

Каждый день мы тестируем автомобили
на почти 5 000 000 километрах,

и можно представить опыт,
который они накопили.

Мы с нетерпением ждём,
когда эта технология выйдет на дороги,

и думаем, что верный выбор —
это автоматизированные автомобили,

а не система помощи водителю,

ведь актуальность так велика.

За время, пока я выступал,

на дорогах Америки погибло 34 человека.

Как скоро станет доступной наша система?

Трудно ответить, ведь проблема сложная.

Но вот мои два сына:

старшему 11 лет, что значит,
что через 4 с половиной года

он может получить водительские права.

Я и моя команда работаем,
чтобы этого не случилось.

Спасибо.

(Смех)
(Аплодисменты)

Крис Андерсон:
Крис, у меня есть к вам вопрос.

Крис Урмсон: Конечно.

КА: Разум ваших автомобилей поразителен.

В этом споре между автоматизированными
и снабжёнными помощью автомобилями...

Серьёзный спор идёт сейчас на эту тему.

Некоторые компании, например, Tesla,

идут по пути вспомогательных систем.

Вы говорите, что это своего рода тупик,

потому что нельзя просто улучшать
эти системы и в конечном счёте прийти

к полной автоматизации, ведь
водитель может подумать, что это безопасно,

и полезть на заднее сидение,
и тогда может произойти что-то ужасное.

КУ: Верно. Именно так.
И не то чтобы системы помощи водителю

не имеют огромной ценности —

они могут спасти
много жизней за этот период,

но чтобы была возможность преобразовать,
помочь людям вроде Стива передвигаться,

прийти к максимуму безопасности,

иметь возможность изменить наши города,

избавиться от этих городских окопов,
которые мы называем парковками, —

для этого существует только один путь.

КА: Мы будем следить за вашими
успехами с огромным интересом.

Спасибо, Крис.
КУ: Спасибо. (Аплодисменты)