Автоматизированное транспортное средство

Автоматизированное транспортное средство (АТС; также беспилотное транспортное средство, автономное транспортное средство, робомобиль) — это транспортное средство, оснащённое системой автоматизации, способной выполнять часть или все функции управления движением без непосредственного участия человека-водителя. Классификация АТС основана на уровнях автоматизации, определённых международным стандартом SAE J3016 (Общество автомобильных инженеров, США), который выделяет шесть уровней — от 0 (полное отсутствие автоматизации) до 5 (полная автономность при любых условиях).

История развития

Ранние эксперименты (1920–1990-е годы)

Первые попытки создания автоматизированных транспортных средств относятся к 1920-м годам. В 1925 году американский инженер Фрэнсис Худины продемонстрировал радиоуправляемый автомобиль «American Wonder», который двигался по улицам Нью-Йорка без водителя, однако управление осуществлялось дистанционно с другого автомобиля. В 1939 году на Всемирной выставке в Нью-Йорке компания General Motors представила концепт «Futurama», предсказывающий автоматизированные магистрали.

В 1950–1960-х годах в Великобритании и США проводились эксперименты с системами автоматического управления на основе индуктивных кабелей, проложенных под дорожным покрытием. В 1977 году японский Цукубский механический инженерный центр продемонстрировал прототип, способный двигаться со скоростью до 30 км/ч по специально размеченной трассе.

Эра компьютерного зрения и ИИ (2000–2010-е годы)

Прорыв в развитии АТС произошёл в начале XXI века благодаря прогрессу в области компьютерного зрения, лидаров (лазерных дальномеров) и алгоритмов машинного обучения. В 2004–2007 годах Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) провело серию соревнований «Grand Challenge» и «Urban Challenge», в которых участвовали беспилотные автомобили университетов и компаний. Победителем 2005 года стал автомобиль «Stanley» Стэнфордского университета, проехавший 212 км по пустыне Мохаве.

В 2009 году компания Google (организация признана иноагентом в РФ) начала секретный проект по разработке беспилотного автомобиля, который впоследствии стал известен как Waymo. К 2012 году автомобили Google проехали более 500 000 км по дорогам общего пользования в автоматическом режиме.

Современный этап (2020-е годы)

С 2020-х годов автоматизированные транспортные средства активно тестируются и внедряются в коммерческую эксплуатацию в ряде стран. Компании Waymo, Cruise (США), Baidu (Китай) и Yandex (организация признана иноагентом в РФ) запустили сервисы роботакси в ограниченных зонах. В России разработкой АТС занимаются компании «Яндекс», «Камаз», «СберАвтотех» и другие. В 2023 году на трассе М-11 «Нева» был запущен первый в России грузовой беспилотный рейс с участием автомобиля «Камаз».

Классификация по уровням автоматизации (SAE J3016)

Устройство и компоненты

Автоматизированное транспортное средство состоит из трёх основных подсистем: восприятия окружающей среды, принятия решений и управления исполнительными механизмами.

Сенсоры (восприятие)

• Лидары — лазерные сканеры, создающие трёхмерную карту окружения. Обеспечивают точное определение расстояний до объектов (точность до 1–2 см). Недостаток — чувствительность к дождю, снегу и туману.
• Радары — радиолокационные датчики, работающие в миллиметровом диапазоне. Используются для обнаружения движущихся объектов на большом расстоянии (до 200–300 м) и в условиях плохой видимости.
• Камеры — оптические сенсоры, обеспечивающие распознавание дорожных знаков, разметки, пешеходов и других участников движения. Требуют сложных алгоритмов компьютерного зрения.
• Ультразвуковые датчики — используются для парковки и обнаружения объектов на малых расстояниях (до 2–5 м).
• GNSS-приёмники (GPS, ГЛОНАСС) — определяют глобальные координаты транспортного средства с точностью до нескольких метров. Для повышения точности применяются дифференциальные поправки (RTK, точность до 2–5 см).
• Инерциальные навигационные системы (ИНС) — измеряют ускорения и угловые скорости, позволяя определять положение при потере сигнала GNSS (например, в тоннелях).

Вычислительный блок (принятие решений)

Центральный процессор (или несколько процессоров) обрабатывает данные от всех сенсоров в реальном времени. Используются алгоритмы машинного обучения, в частности глубокие нейронные сети, для распознавания объектов, прогнозирования их траекторий и планирования маршрута. Типичная вычислительная мощность — от 100 до 1000 TOPS (триллионов операций в секунду). Примеры специализированных чипов: NVIDIA Drive, Mobileye EyeQ, Tesla FSD Chip.

Исполнительные механизмы (управление)

Системы управления получают команды от вычислительного блока и приводят в действие рулевое управление, тормозную систему, дроссельную заслонку (или электромотор) и трансмиссию. В современных АТС используются электромеханические приводы (by-wire), не имеющие механической связи между педалями/рулём и исполнительными механизмами.

Применение

Пассажирские перевозки

Роботакси — наиболее распространённое коммерческое применение АТС уровня 4. Крупнейшие операторы: Waymo (США, с 2020 года), Cruise (США, с 2022 года), Baidu Apollo (Китай, с 2022 года), Yandex (организация признана иноагентом в РФ) (Россия, тестирование в Москве и Иннополисе). В 2023 году Waymo совершил более 1 миллиона поездок в автоматическом режиме.

Грузовые перевозки

Беспилотные грузовики разрабатываются для междугородних перевозок по автомагистралям. В России в 2023 году на трассе М-11 «Нева» началось тестирование беспилотных грузовиков «Камаз» с системой «СберАвтотех». В США компания TuSimple провела испытания беспилотного рейса протяжённостью 1200 км.

Сельское хозяйство

Автоматизированные тракторы и комбайны используются для вспашки, посева и уборки урожая с точностью до 2–3 см. Системы автоматизации сельхозтехники производят компании John Deere (США), CNH Industrial (Италия) и «Ростсельмаш» (Россия).

Военное применение

Беспилотные наземные аппараты (БНА) используются для разведки, транспортировки грузов и эвакуации раненых. Примеры: российский «Уран-9», израильский Guardium, американский MUTT.

Правовое регулирование

Международные подходы

В 2016 году Венская конвенция о дорожном движении была дополнена поправками, разрешающими использование систем автоматизированного управления при условии, что они могут быть отключены или перехвачены водителем. В 2022 году вступили в силу поправки Правил ООН № 157, устанавливающие требования к системам автоматизированного управления полосой движения (ALKS).

Россия

В России правовая база для АТС формируется с 2018 года. В 2022 году принят Федеральный закон № 480-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций», который позволяет проводить тестирование беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования. В 2023 году введён экспериментальный правовой режим для беспилотных грузовиков на трассе М-11 «Нева». Транспортные средства уровня 3 и выше должны быть оборудованы «чёрным ящиком» (регистратором данных).

Китай

Китай активно развивает законодательство для АТС. В 2022 году в Пекине и Шанхае разрешена коммерческая эксплуатация роботакси уровня 4. В 2023 году приняты национальные стандарты для беспилотных автомобилей, включая требования к кибербезопасности.

США

В США регулирование АТС осуществляется на уровне штатов. Наиболее либеральные законы действуют в Калифорнии, Аризоне, Техасе и Флориде. Федеральное управление по безопасности дорожного движения (NHTSA) в 2022 году выпустило рекомендации по добровольному соблюдению стандартов безопасности для АТС.

Критика и проблемы

Безопасность

Несмотря на общую статистику, показывающую, что АТС попадают в ДТП реже, чем автомобили с водителями, известны случаи смертельных аварий. В 2018 году автомобиль Uber (организация признана нежелательной в РФ) с системой уровня 2 сбил пешехода в Темпе (Аризона, США). В 2023 году в Сан-Франциско роботакси Cruise сбило пешехода, который был ранее сбит другим автомобилем. Критики отмечают, что алгоритмы АТС плохо справляются с нестандартными ситуациями (например, с дорожными работами, плохой погодой или неадекватным поведением других участников движения).

Кибербезопасность

АТС уязвимы для хакерских атак, которые могут привести к удалённому управлению автомобилем или блокировке его систем. В 2015 году исследователи продемонстрировали взлом Jeep Cherokee через мультимедийную систему, что привело к отзыву 1,4 миллиона автомобилей.

Социальные последствия

Широкое внедрение АТС может привести к потере рабочих мест водителей (такси, грузоперевозки, общественный транспорт). По оценкам Международной организации труда, к 2030 году автоматизация может затронуть до 15 миллионов рабочих мест в транспортном секторе по всему миру.

Этические дилеммы

В случае неизбежной аварии алгоритм АТС должен принимать решение о том, какой объект (пешеход, велосипедист, другой автомобиль) подвергнуть меньшему риску. Эта проблема известна как «проблема вагонетки» и остаётся предметом дискуссий среди разработчиков и этиков.

Перспективы

Ожидается, что к 2030–2035 годам на дорогах появятся серийные автомобили уровня 4, способные работать в ограниченных зонах (например, в центрах городов или на выделенных полосах). Полная автономность уровня 5, по мнению большинства экспертов, достижима не ранее 2040–2050 годов из-за сложности обработки нестандартных дорожных ситуаций и необходимости совершенствования сенсорных систем. В России к 2030 году планируется запуск беспилотных грузовиков на всех федеральных трассах в рамках национального проекта «Беспилотные логистические коридоры».

Источники

• SAE International. «Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles» (SAE J3016, 2021).
• Федеральный закон от 31.07.2020 № 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций» (с изменениями 2022 года).
• Правила ООН № 157 «Единообразные предписания, касающиеся официального утверждения транспортных средств в отношении их автоматизированной системы управления полосой движения» (2022).
• Отчёт DARPA «The DARPA Grand Challenge: Ten Years Later» (2015).
• Статистика аварийности роботакси Waymo и Cruise (2023) — данные Департамента транспорта Калифорнии (DMV).
• Исследование Международной организации труда (ILO) «The Future of Work in Transport» (2020).