Coches no tripulados en la carretera: ¡un logro único de progreso! Además, los desarrolladores evitaron el peligro de colisiones con otros automóviles, peatones, incluso ardillas y pájaros, lo cual es especialmente cierto para las ciudades estadounidenses. Sin embargo, se formó un grupo de vehículos, que permanecieron vulnerables debido a sus criterios. Estos ciclistas son participantes callados, ligeros y maniobrables en el movimiento. Los sistemas de conducción no tripulados que existen hoy en día son muy mediocres en la tarea de detectarlos en las proximidades de ellos mismos, y tampoco predicen sus acciones. Aunque hay relativamente pocos ciclistas en las carreteras, pero no ignore este problema.
Según varios investigadores, hoy en día, los vehículos no tripulados son más difíciles de reconocer en la carretera exactamente como ciclistas. Esto se debe a su velocidad inusual, tamaño pequeño y diferencias entre sí. Los autos son mucho más similares que estos usuarios de carretera de dos ruedas.
Si caminas por cualquier ciudad y miras más de cerca las bicicletas, entonces su diversidad se hace evidente. Aquí hay un hombre joven con ropa deportiva verde, y aquí una niña montaba en una bicicleta rosa para mujeres. Esta mujer va al país, por lo tanto, además de la canasta, otras 2-3 bolsas con plántulas cuelgan de su caballo de hierro. Aquí la madre trae a su hijo con él en un asiento de bicicleta en el maletero, pero este padre también lleva a su hija en un asiento de bicicleta, pero ya está instalada justo detrás del volante.
¡Cualquier dron en los faros se cargará de tal paleta y diversidad cultural!
El controlador electrónico recopila toda la información necesaria sobre los ciclistas utilizando tres dispositivos: una cámara, un radar y un localizador láser. Después de eso, estima los parámetros del objeto con la ayuda de datos obtenidos previamente sobre estos participantes en el movimiento. Para que el piloto automático aprenda con precisión las intenciones del ciclista, se miden en detalle las dimensiones de la cabeza y las manos, la distancia entre ellas, la distancia desde la cabeza del ciclista hasta el puente y el ángulo de la curva del codo. Con una buena perspectiva, la computadora de a bordo puede determinar el modelo de la bicicleta.
Ahora ya es posible rastrear la relación entre el problema de detectar ciclistas y el proceso de creación de automóviles de nueva generación. Los científicos entrenan sistemas de piloto automático en una variedad de imágenes de vehículos que capturan varios automóviles, pero casi no bicicletas. Este es el defecto. No todos los vehículos no tripulados aprenden a reconocer las bicicletas y, por lo tanto, tienen dificultades para encontrarlas en la carretera. Afortunadamente, este problema es temporal.
Recientemente, la industria de
Auto3 ha comenzado a usar el algoritmo
Deep3DBox . Debe su aparición a investigadores de la Universidad George Mason junto con la compañía de taxis no tripulados Zoox. En el modo de prueba en
imágenes bidimensionales, el algoritmo puede determinar el 89% de los automóviles. Igualmente importante, es perfectamente capaz de predecir hacia dónde se dirigen otros autos. Además, el algoritmo incluso dibuja un área en forma de caja alrededor de cada objeto. Hasta la fecha, Deep3DBox es considerado uno de los mejores algoritmos de reconocimiento de automóviles. Pero, desafortunadamente, con un análisis comparativo, puede ver solo el 74% de las bicicletas, y solo el 59% de ellas puede adivinar la trayectoria posterior.
Tenga en cuenta que este es el resultado de uno de los mejores algoritmos, y mucho menos de diseños menos avanzados. La situación es bastante sombría para los ciclistas: para los vehículos no tripulados, es probable que se vean como un objeto no identificado en movimiento impredecible. Y esto se ve facilitado no solo por la "falta de aprendizaje" de los algoritmos, sino también por la compacidad y la delicadeza de las bicicletas en comparación con los automóviles. Debido a esto, en los últimos años, los fabricantes de automóviles han tenido que aumentar la frecuencia de escaneo de carreteras con radares y lidares, para que el sistema pueda detectar bicicletas con mayor confianza, determinar la distancia a ellas y su trayectoria. Junto con un aumento en los conjuntos de datos para algoritmos de entrenamiento, esto nos permite
aumentar la proporción de reconocimiento correcto .
Se requiere otro desarrollo único para salvar la vida y la salud de los ciclistas: mapas 3D súper detallados. La computadora ve todos los objetos en y cerca de la carretera, todas las líneas de señalización y señales de tráfico. Tal conocimiento ayudará a reconocer y marcar rápidamente la bicicleta en el mapa.
Quizás, después de esto, comience a relacionarse de manera diferente con el punto de vista según el cual una computadora conduce un automóvil mejor que una persona desatendida y siempre apurada. Muchos ciclistas tienen accidentes precisamente por el descuido de los conductores. Entonces, para algunos, ¡la aparición de automóviles conducidos no por personas dispersas y cansadas, sino por computadoras invariablemente atentas que también aprenden a reconocer los gestos de los ciclistas es una verdadera edad de oro!
Por ejemplo, hoy los taxis no tripulados de Google están equipados con sensores que pueden distinguir y descifrar las intenciones de los ciclistas. En las curvas, los ciclistas deben dar sus señales de acuerdo con las reglas de la carretera. Los drones de Google han aprendido a leer y reconocer estos personajes para maniobrar o cambiar la velocidad correctamente. Robotaxi también puede ver a los participantes de dos ruedas en la oscuridad.
Pero también hay dificultades creadas por los propios ciclistas. Como señalaron los desarrolladores de Deep3DBox, predecir las maniobras de un automóvil es mucho más fácil que una bicicleta. La gran mayoría de los conductores de automóviles son mucho más predecibles, mientras que los propietarios de bicicletas generalmente tienen una idea muy vaga de las reglas de la carretera, y cada segundo ciclista se comporta en la carretera como una persona impulsiva y carismática. Si esta persona decide aparecer repentinamente de la nada entre la corriente de automóviles, incluso el algoritmo más inteligente puede no ser capaz de reaccionar correctamente.
Los desarrolladores de los algoritmos de detección de bicicletas ahora tienen en cuenta esta característica característica, la imprevisibilidad. Por ejemplo, hoy los ciclistas pueden tener menos miedo a los drones Jaguar, que están equipados con un sistema de detección de ciclistas. Y Volvo en 2013
introdujo la tecnología de frenado de emergencia cuando detecta un ciclista (AEB) frente a la máquina. El sistema detendrá el automóvil antes que el conductor para evitar un trágico accidente. Sin embargo, AEB no es perfecto: aún es difícil para los algoritmos predecir el camino del ciclista. Por lo tanto, se desaconseja utilizar esta función de Volvo en las calles de Beijing: un flujo diario de 9 millones de bicicletas puede dañar el cerebro electrónico.
Además, los propios ciclistas pueden burlarse de los conductores electrónicos. Hace un par de años en Austin hubo un incidente con un ciclista y un taxi no tripulado de Google. El automóvil estaba avergonzado por una sorpresa provocada por el hombre. El ciclista se detuvo para saltar el auto sin quitar las piernas de los pedales. El automóvil se movió, pero al notar que la bicicleta se movía 1 centímetro, frenó bruscamente. A los fines del experimento, el tejano repitió el truco varias veces, lo que divirtió mucho a los pasajeros del taxi. Ahora imagine estos autos en las calles de las ciudades rusas. Conociendo la propensión de nuestros conciudadanos al humor y las bromas, no es difícil adivinar que los drones lejanos no nos dejarán.
La diversidad es una característica del mundo moderno, que también se transfiere a la carretera. En muchas ciudades, cada vez más ciudadanos eligen una bicicleta. Y si los ciclistas suecos durante muchos años saludan con ira a los conductores boquiabiertos, entonces, en relación con la aparición de vehículos no tripulados, la política debería estructurarse de una manera diferente. Por ejemplo, en los Estados Unidos, las pruebas de los taxis no tripulados de Uber están en pleno apogeo. Naturalmente, la transición a este nivel de servicio tiene importantes ventajas tanto para el cliente como para la empresa. Un viaje en taxi sin conductor debería ser más barato, la computadora no es grosera con los clientes y no viola las reglas de la carretera, no se cansa de trabajar de la mañana a la tarde, etc. Uber, por supuesto, es más conveniente para trabajar con máquinas cuyas acciones se pueden mejorar y controlar. En varios países, ya se han registrado suficientes delitos que involucran a conductores de la compañía, ya que no se someten a una selección especial durante la contratación.
Mientras se realizan las pruebas, los viajes en drones Uber son completamente gratuitos. Como en una atracción, estará sentado en la parte de atrás y el registrador registrará la ruta completa. Hasta ahora, los autos no se comportan perfectamente, pero Uber no está molesto por esto, considerando tales violaciones como un momento de trabajo. Ya sea por descuido o constante disposición a innovar, este tema provoca numerosos debates entre los partidarios de las últimas tecnologías y las opiniones conservadoras.
Por cierto, en San Francisco, un avión no tripulado de Uber fue atrapado conduciendo por una luz roja, mientras que otros se dieron vuelta en los carriles para bicicletas. Pero en ese momento la gente podía pasar por allí.
Varios expertos condenan el celo con el que Uber busca comercializar el taxi no tripulado. Es difícil argumentar con la afirmación de que una tecnología tan cruda primero debe probarse a fondo antes de transportar pasajeros. No puede hacer negocios con tecnologías que tienen una probabilidad tan alta de falla. Esperemos que otras compañías sean más responsables en la introducción de drones. Mientras tanto, ciclistas, ¡cuidado!