По мнению некоторых аналитиков, уже в ближайшие годы человечество ждет серьезная транспортная революция: автомобили, управляемые человеком за рулем, уйдут в прошлое, а вместо них дороги заполонят беспилотные авто. Удивлены?

Ничего необычного здесь нет. Ведь если хорошенько присмотреться, то первые шаги сделаны уже сегодня: в электромобилях Tesla, например, используется весьма эффективный компьютерный помощник водителя, способный удерживать автомобиль в движении по своей полосе, с подходящей для текущей дорожной ситуации скоростью, и умеющий даже самостоятельно перестраиваться по команде.

И все это обеспечивается благодаря совместной работе нескольких электронных блоков: ультразвук помогает распознать наличие других автомобилей на дороге, фронтальному радару не страшны ни дождь, ни туман, а отдельная видеокамера внимательно считывает дорожные знаки. Положение машины в таком режиме отслеживается в реальном времени и корректируется благодаря GPS.

Более совершенные системы автоматического вождения появятся, надо полагать, в ближайшем будущем, ибо уже сегодня несколько крупных компаний занимаются серьезными разработками по данному направлению. Можно вспомнить автомобиль от Google, который создавался на базе Toyota.

Кстати, сама Toyota планирует уже в ближайшие годы наладить выпуск небольших двухместных беспилотников, способных передвигаться по дорогам со скоростью до 25 миль в час.

Не стоит в стороне и выдающийся любитель инновационных разработок Илон Маск, прогнозирующий кардинальные изменения в ближайшие годы (к 2020 году), благодаря своим беспилотным авто от Tesla Motors.

Даже КамАЗ собирается к 2025 году наладить производство беспилотных грузовиков. Фактически выходит, что массовое внедрение беспилотных автомобилей по всему миру — это только вопрос времени.

Пример успешной реализации технологии беспилотного автомобиля — беспилотный автомобиль Google, который для своего функционирования пользуется, в числе прочего, сервисом панорамного обзора улиц Google Street View.

В основу умной системы входят: радары, видеокамера, измеритель положения, и особый датчик LIDAR, установленный на крыше машины, и оперативно сканирующий пространство вокруг нее в радиусе 60 м.

Видеокамера возле зеркала заднего вида отслеживает сигналы светофоров и движущиеся объекты. Радары на бамперах служат для предотвращения любого контакта автомобиля с препятствиями. Скорости, направления движений и размеры объектов вокруг, а также расстояние до них — всю эту информацию собирают радары.

В итоге автомобиль наделен умением оперативно и адекватно реагировать на различные препятствия на своем пути. Отдельный датчик подключен к одному из колес, он помогает отразить текущее положение авто на карте.

Координаты GPS с высокой точностью получаются в режиме «видимости спутников», а когда геостационарные спутники недоступны, используется стандартная точность GPS.

Применение датчика LIDAR в гугломобиле — позволяет бортовому компьютеру программно воссоздать трехмерную карту местности, и, сопоставив ее с данными, получаемыми от датчиков, взвесить все «за» и «против» при выборе траектории и характера предстоящего движения.

Программа оценит текущую дорожную ситуацию, рассчитает вероятности различных возможностей поведения других участников дорожного движения, и на основе всех имеющихся в распоряжении данных задаст беспилотному автомобилю траекторию для наиболее эффективного и безопасного движения. Тут же будут распознаны и учтены дорожные знаки и даже жесты работников ДПС.

Примечательно, что когда автомобиль Google только разрабатывался, первые его тесты проводились инженерами на компьютерной модели движения. Это была обычная дорога с относительно небольшой транспортной активностью.

Здесь гугломобиль справлялся легко, ведь ему достаточно было повернуть, развернуться, ускориться или затормозить там, где это необходимо. Но с переносом модели в условия крупного населенного пункта — все изменилось.

Как реагировать на аварию впереди? Пропускать ли школьный автобус? Как реагировать на жест работника ДПС, а как на пешехода? К чему обязывает появление среди участников движения машины полицейских с включенными маячками? И т. д. и т п. Очевидно, недостатки вылезают на поверхность один за другим.

Например, поскольку объекты распознаются путем сравнения текущего ландшафта с ранее сделанными фото, то в условиях изменившейся погоды (снег, дождь) компьютеру уже не так просто отличить собаку от цветочной клумбы или столб от человека. Тем не менее, даже столь неидеальный достигнутый результат стоил разработчикам существенных усилий.

По замыслу инженеров компании, информация, которую получает каждый автомобиль Google в реальном времени, передается в общую базу данных, с которой связаны и могут обмениваться информацией все автомобили Google.

Таким образом гугломобиль в состоянии преодолеть любую сложную ситуацию на дороге, кроме разве что совсем необычных, в которых ему останется просто затормозить. Например, проблема реакции на птиц стала непростой задачей для инженеров Google, когда они прорабатывали взаимодействие автомобиля с различными препятствиями на дороге.

На первых этапах автомобиль тормозил каждый раз, когда «видел» птицу, воспринимая ее как серьезное препятствие. Позже проблема с птицами была решена, как и проблема пешехода, который неясно, собирается ли переходить дорогу, или просто стоит по своим делам возле обочины.

Позже гугломобиль научили притормаживать и подавать сигналы, если намечается ситуация, могущая даже с небольшой долей вероятности привести к ДТП.

Так или иначе, не за горами времена, когда беспилотные автомобили вытеснят автомобили с водителями. Это наступит ровно тогда, когда беспилотные автомобили на 100% докажут свою безопасность.

Уже сейчас есть статистика, показывающая, что аварии с беспилотными автомобилями Google случались в основном по вине другого водителя, которым выступает живой человек. Таким образом, перспективы у беспилотных автомобилей однозначно светлые, ведь электроника не подвержена влиянию эмоций, в отличие от человека.