Алгоритмы программирования автономных и беспилотных транспортных средств — это алгоритмы программирования машин, которые способны безопасно передвигаться по дорогам общего пользования без участия людей.
Общие сведения о беспилотных транспортных средствах
Беспилотными являются транспортные средства, которые оборудованы системами автоматического управления, способные перемещаться без участия пилотов. На текущий момент известен целый ряд проектов беспилотных транспортных средств, включая автомобили, созданием которых занимаются крупнейшие компании и государственные организации. Самыми яркими представителями этих компаний считаются General Motors (США), Delphi Automotive (международная компания), VisLab (Италия), Свободный университет Берлина (Германия), Google Inc (США).
Основным преимуществом беспилотных транспортных средств в сравнении с управляемыми пилотами может считаться фактически полное отсутствие человеческого фактора при их эксплуатации, что предоставляет возможность избежать ошибок в экстремальных ситуациях, а также снизить вероятность их появления. Среди других достоинств беспилотных автомобилей следует особо подчеркнуть следующие аспекты:
- Возможность перемещения в зонах с опасными условиями и перевозки опасных грузов. В этом варианте достоинством беспилотного транспорта является более точное следование безопасному маршруту, безошибочное выявление опасных участков на маршруте, а также минимизация возможных человеческих жертв.
- Экономия финансовых средств при коммерческом применении такого транспорта за счёт отсутствия необходимости оплачивать работу водителя.
- Наличие возможности удалённо управлять транспортным средством.
- Наличие возможности предоставления беспилотного транспорта для эксплуатации людям с ограниченными возможностями. На сегодняшний день люди, у которых имеются проблемы со зрением, слухом или присутствуют определённые физические ограничения, не могут использовать личный автотранспорт.
Алгоритмы программирования автономных и беспилотных транспортных средств
Рассмотрим существующие на сегодня концепции беспилотных автомобилей на примерах Google Car, Spirit of Berlin, ARGO и VisLab.
Google Car является коммерческим проектом по проектированию беспилотного автомобиля корпорации Google под руководством Себастьяна Труна. Основой алгоритма функционирования беспилотного автомобиля является применение большого количества разных сенсорных датчиков и видео регистраторов, которые устанавливаются по всему корпусу. Информация с этих устройств передаётся на бортовой компьютер. Анализ этих информационных данных позволяет компьютеру распознать ближайшие объекты и дорожные условия, обработать эту информацию и принять решение о необходимых действиях в текущей ситуации.
Кроме упоминавшихся уже выше датчиков в составе системы имеется GPS-навигатор, который получает информацию о местоположении транспортного средства. Одной из основных его задач считается формирование самого короткого и самого выгодного маршрута передвижения к точнее назначения. Главным модулем системы может считаться лазерный датчик, который установлен на крыше автомобиля. Данный датчик должен излучать шестьдесят четыре лазерных импульса в каждом направлении, а далее при помощи бортового компьютера будет выстроена детализированная объёмная актуальная модель окружающей действительности на основании пришедших обратно сигналов. Модель может быть построена за счёт комбинирования данных, поступающих с датчика и с GPS-навигатора.
Для того чтобы оптимизировать движение и подобрать подходящий скоростной режим в оперативном автомобильном трафике, на корпусе автомобиля должны быть установлены четыре радара, а именно, по паре на переднем и на заднем бампере. За счёт их система способна воспринимать актуальную информацию о скорости иных участников движения относительно своего транспортного средства и вырабатывать оптимальное решение.
Весь набор упомянутых выше элементов совместно с бортовым компьютером образуют блок обнаружения и распознавания препятствий. В составе этого блока имеется также датчик температуры. При осуществлении движения при помощи данного блока система должна определить габариты окружающих объектов, дистанцию до них, их скоростные параметры и количество выделяемого ими тепла. Помимо этого, бортовой компьютер может распознать определённые специфические объекты, а именно, номерные знаки, логотипы фирм и другие. По полученной информации бортовой компьютер должен сравнить наружные объекты с объектами, занесёнными в его базу знаний и принять решение о том, к какому именно типу следует отнести наружный объект, то есть, это пешеход, велосипедист, столб и так далее. Например, при распознавании велосипедиста следует учитывать, что он по габаритам больше, чем пешеход и меньше, чем автомобиль. Также скорость велосипедиста при передвижении, как правило, не менее 0,16 км/час и не больше 60 км/час. Количество тепла, которое выделяет велосипедист вместе с велосипедом безусловно меньше количества тепла, выделяемого работающим автомобилем и может быть сопоставимым с количеством тепла, выделяемым пешеходами.
При помощи подаваемых на блок обнаружения препятствий данных система должна по имеющейся в её базе знаний информации определить предполагаемое поведение окружающих автомобиль объектов. В базе знаний кроме непосредственно карты местности и всей совокупности информации об объектах должна присутствовать также подробная карта расположения светофоров, знаков, пешеходных переходов, наклонов проезжей части. При наличии такой информации автомобиль ещё до начала движения должен проложить маршрут, который станет не только самым коротким, но также должен соответствовать всем правилам дорожного движения, а также должен учесть все особенности каждого участка проезжей части для подбора оптимальной траектории движения.
