(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Автомобиль Google: Результаты испытаний от первого лица

Google car

Фото: Google

Предлагаем вашему вниманию статью главы программ развития автономных автомобилей Google  Криса Урмсона, в которой он подводит некоторые промежуточные итоги тестирования «гугломобилей» в период с сентября 2014 по ноябрь 2015.

Мне часто задают вопрос – «когда уже ваши машины будут готовы?».  Но перед этим над предстоит ответить на другой вопрос – «Насколько они должны быть безопасны, чтобы мы могли сказать, что они готовы?».

На ум сразу же приходит простое сравнение с управляемыми автомобилями, но реализовать такое сравнение на практике оказывается не просто. Дело в том, что поведение роботизированных авто легко поддается измерению, но достоверных данных о безопасности поведения людей-водителей у нас недостаточно.

Как нам измерить (без)опасность человеческого вождения?

Люди часто водят автомобиль рискованно, но измерить опасность такого вождения крайне непросто. Не смотря на существование хорошей статистики влияния отвлекающих факторов, алкогольного опьянения или превышения скорости на возникновение аварий, мы по-прежнему не можем измерить напряжение и волнение водителей.

Даже качество вождения опытного и сознательного водителя может ухудшаться из-за тяжелого дня на работе или детей на заднем сиденье. По этой причине страховые компании экспериментируют с устройствами и приложениями, которые фиксируют с какой скоростью едет водитель, насколько интенсивно тормозит – это позволяет составить картину привычек конкретного человека, влияющих на безопасность его вождения.

Количество ДТП обычно рассматривается в качестве основного индикатора безопасности вождения, но эта статистика для нас не так полезна, как это может показаться на первый взгляд. Проблема в том, что о большинстве ДТП ни полиции ни страховым компаниям не сообщают. Это особенно верно в отношении наиболее распространенных столкновений, после которых на крыльях авто остаются небольшие вмятины - это постоянно происходит на улицах больших городов. В каждом штате есть свои правила, указывающие какие случаи попадают в статистику, а какие нет.

Так, по информации Национального управления безопасностью движения на трассах (NHTSA), количество незарегистрированных инцидентов составляет порядка 55% от их общего количества. Вот почему мы решили заказать у Политехнического университета Виргинии создание методологии для более объективного сравнения уровня аварийности автономных и управляемых человеком автомобилей.

Измерение безопасности движения автономных автомобилей

По мере работы над автономными автомобилями мы постоянно тестируем, анализируем и оцениваем как наше программное обеспечение ведет себя в тех или иных случаях. Мы делаем это на тестовом треке, на обычных дорогах, по которым на сегодняшний день наши автомобили проехали уже более 1,3 млн км, и на симуляторе (более 3 млн км в день).

Данные о готовности наших автомобилей к самостоятельному движению в общественном пространстве не могут сводиться к какой-то одной цифре, но мы можем накопить статистику и следить за ее изменением с течением времени. Давайте рассмотрим несколько примеров.

Один из важных показателей, который мы постоянно отслеживаем, называется «симулированные контакты». Все ситуации, в которых, наш тест пилот взял управление на себя мы затем проверяем на симуляторе. К «симулированным контактам» относятся те из них, в которых наша машина без участия водителя скорее всего вступила бы в контакт с другим объектом.

Всего в рассматриваемый период таких ситуаций было 13 (три из них были вызваны неадекватным поведением других участников дорожного движения). Восемь из них имели место на протяжении трех месяцев и 85 тыс км в 2014 году и всего пять – на протяжении 11 месяцев и 595 тыс км в 2015 году. Это позитивный тренд, и мы ожидаем, что количество таких инцидентов будет уменьшаться в дальнейшем. При этом стоит заметить, что это снижение не будет происходить линейно.  Количество таких инцидентов может расти по мере того, как мы будем проводить испытания в более сложных условиях – ночью, при большей загруженности дорог или при плохой погоде.

info_self_driving_car_googleВ докладе также есть показатель, который крайне важен для стабильности автономной системы вождения (Пока мы еще работаем над ПО это не самый важный показатель, но он будет таковым, когда мы создадим окончательный вариант операционной системы для автономных машин, с которыми они поступят к потребителю). Были зафиксированы 272 случая обнаружения аномалий в работе системы, которые могли бы иметь негативные последствия для безопасности. В этих случаях контроль над автомобилем брал на себя наш тест-пилот. Но здесь также наблюдается позитивная динамика. В конце отчетного периода интервал между такими случаями увеличился до 8500 км, в то время как в начале испытаний он составлял 1200 км – это 7-кратное улучшение.

Мы измеряем и другие показатели, которые будут полезны для измерения уровня безопасности в долгосрочном плане. На нашем испытательном треке, мы проводим тесты, которые разработаны, чтобы дать нам дополнительную практику в редких или дурацких ситуациях. Наш симулятор генерирует тысячи виртуальных сценариев. Это помогает нам проверить, как наша машина вела бы себя разных ситуациях, в которых даже доли секунд могут иметь решающее значение.

Благодаря этим тестам мы можем обрести измеряемую долю уверенности в возможностях автономного авто в различных обстоятельствах. Эти данные мы готовы противопоставить туманной изменчивости в поведении даже опытных водителей, не говоря о 16-летних подростках, которые ездят по нашим улицам.

Хотя мы пока не готовы заявить, что наш автомобиль безопаснее, чем средний водитель-человек, мы рады наблюдать устойчивый прогресс в направлении того дня, когда мы сможем предложить использовать его всем желающим.

Автор: Крис Урмсон (Chris Urmson). Оригинал публикации: The View from the Front Seat of the Google Self-Driving Car

С полным текстом доклада о ходе испытаний автономного автомобиля Gooogle можно ознакомиться здесь.