Автономия. Как появился автомобиль без водителя и что это значит для нашего будущего

Поскольку Трун был всецело занят обеспечением целевых показателей в проекте Street View, каждодневное руководство подготовкой стэнфордской команды к DARPA Grand Challenge осуществлял Майк Монтемерло. Практически на другом конце страны бывший товарищ Монтемерло по офису Крис Урмсон осуществлял каждодневное руководство работами над машиной команды Карнеги – Меллона. Урмсон относился к этой задаче как к самому важному делу в своей жизни. Он часто вспоминал разговор со своей женой Дженнифер, состоявшийся четыре года назад, когда он пообещал ей, что разделается с одной-единственной гонкой в пустыне, а после этого бросит все и найдет нормальную работу за пределами академической науки, чтобы содержать свою растущую семью. (С тех пор у них с Дженнифер появился второй мальчик.) Sandstorm, перевернувшаяся перед первыми соревнованиями, заронила в его голову мысль, что он мог бы победить, если бы не авария. Загадочные механические проблемы Highlander на вторых гонках оставили похожее жгучее чувство близости к победе. Урмсон знал: Urban Challenge – скорее всего, его последний шанс на победу. Его последняя и самая яркая попытка.

По мере того как дата соревнований становилась все ближе, Team Tartan часто обсуждала между собой правила. Насколько трудным сделает это состязание DARPA? Насколько им вообще нужен победитель? Сделать условия гонки настолько сложными, что ни одна команда попросту не сможет выиграть, было бы очень легко. С точки зрения эффективности затрат это было бы лучшим решением. Если государство планировало отдать производство беспилотных автомобилей на аутсорс при минимальных инвестициях, то один из вариантов – как раз устроить соревнования, заставив работать над проблемой университеты и исследовательские центры во всей стране, но сделать их настолько трудными, чтобы DARPA не пришлось выплачивать приз.

К этому моменту конструирование автомобиля-робота стало почти рутиной. Превращение Chevy Tahoe в Boss было в определенном смысле похоже на взросление человека. Сначала автомобиль был слепым и несмышленым, неспособным чувствовать, ориентироваться в пространстве и передвигаться самостоятельно. Затем Урмсон и его группа устанавливали сенсоры – лидары и радары, – а также компьютеры для обработки информации, поступающей с них. Во время первых испытательных заездов робота учили – но только не ходить, а ездить. Ему давали список контрольных точек с GPS-координатами, похожий на тот, при помощи которого машины предыдущего поколения шли по трассе в пустыне. Как только роботу удавалось пройти по точкам полтора километра по территории бывшего сталелитейного завода, команда увеличивала протяженность задания. К ноябрю 2006 года, ровно за год до соревнований, Boss проходил по 80 км, развивая на определенных участках трека скорость 45 км в час.

Одновременно с испытаниями механической части Boss группа программного обеспечения под руководством Салески работала над тем, чтобы дать машине органы чувств и способность планировать свои действия. Робот уже понимал информацию, поступающую от своих примитивных «глаз» – лидара Velodyne и радаров. В декабре машина справилась с заданием, включавшим много контрольных точек, проехав вдоль берега реки по ночному Питтсбургу. Tartan Racing включила в программный код обработку ситуаций, с которыми автомобиль мог столкнуться во время движения. Одним из первых модулей было «движение через перекресток». Программисты заложили в него типовые решения для различных ситуаций на перекрестке. Что, если Boss приедет на перекресток первым, а вслед за ним – машина справа? Что, если он придет вторым? Группа Салески прорабатывала каждый сценарий.

Примерно тогда же Tartan Racing интегрировала программное обеспечение, отвечающее за поведение робота, с аппаратным. Плата синхронизации определяла момент времени, в который поступала информация с каждого конкретного датчика, тем самым давая возможность компьютерам Boss построить трехмерную модель реальности, примерно так же, как водители-люди пользуются глазами и ушами, чтобы построить модель мира у себя в голове. Следующий шаг предполагал предсказание поведения других объектов. Чтобы автомобили в самом деле стали автономными, им необходимо научиться предсказывать поведение таких разных участников городского движения, как пешеходы и мотоциклисты, скейтбордисты и водители мотороллеров, и многих других. В то же время DARPA сообщило участникам, что состязание будет проходить в чрезвычайно упрощенных условиях: прочие участники движения будут только автомобилями. Это сильно упростило задачу мужчинам и женщинам, создававшим программный код, поскольку в этом случае Boss должен был понимать только один шаблон поведения: тенденцию двигаться вперед и назад по криволинейной траектории. Все остальное Boss мог считать неподвижным предметом.