Размещено на http://www.allbest.ru/

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

Институт транспортных систем

Кафедра "Автомобили и тракторы"

Дисциплина: "Автоматические системы Uber автомобилей и тракторов"

Работа на тему:

"Система беспилотного управления движением транспортного средства компании Uber"

Выполнил: студент группы С 16-А

Ковтунов Павел

Проверил: Береснев П.О.

Нижний Новгород 2021

Содержание

Введение

1. Компания UBER и её история

1.1 Конфликты

2. Будущее транспорта

2.1 Компоненты технологии

2.2 Области исследования

3. Безопасность

3.1 Рамки обоснования безопасности

3.2 Управление рисками

4. Выполнение миссии

4.1 Партнеры

Заключение

Источники

Термины и определения

Роботакси - такси, беспилотный автомобиль, который по стандартам SAE должен иметь 5-й или хотя бы 4-й (на этапе тестирования) уровень автоматизированности управления. Это означает, что авто должно быть способно к безопасному передвижения по заданному маршруту и к парковке полностью без помощи водителя, или только на ограниченных участках со сложным ландшафтом или в больших пробках (4 уровень). Вызвать такое такси можно с помощью специального мобильного приложения. Отсутствие потребности в водителе, плата которому составляет значительную часть расходов в работе обычного такси, позволит удешевить эту услугу. Компании, которые занимаются внедрением такого вида пассажирского транспорта, рассчитывают, что клиенты предпочтут такое такси собственному авто, которое требует хлопот и затрат на парковочное место, топливо, ремонт, страхование, оплату штрафов за нарушение ПДД, а также невозможность употребления алкогольных напитков.

Большинство авто, которые рассматриваются на роль роботакси, представляют собой гибридные или полностью электрические автомобили. Это позволит значительно уменьшить количество выхлопных газов. В последнее время происходит стремительное развитие программного обеспечения для самоуправляемых авто. Считается, что, когда на авто будет установлен качественный автопилот, удастся достичь положительного влияния на безопасность движения, а уменьшение количества частных авто в пользу дешевых роботакси позволит уменьшить дорожные заторы.

Беспилотные автомобили - транспортное средство, оборудованное системой автоматического управления, которое может передвигаться без участия человека

Система управления - систематизированный (строго определённый) набор средств для управления подконтрольным объектом (объектом управления): возможно, сбора показаний о его состоянии, а также средств воздействия на его поведение, предназначенный для достижения заданных целей. Объектом системы Uber управления могут быть как технические объекты, так и люди. Объект системы Uber управления может состоять из других объектов, которые могут иметь постоянную структуру взаимосвязей.

Uber ATG R&D - отрасль, где проводятся передовые исследования беспилотных автомобилей в широких областях компьютерного зрения, машинного обучения и робототехники, публикуя наши результаты на ведущих конференциях и в журналах.

Uber Advanced Technologies Group (ATG) - команда которая создает высокопроизводительные технологии автономного вождения, в основе которых лежит безопасность. Наша основополагающая приверженность безопасности побуждает нас постоянно тестировать новые методы, внедрять новые технологии и налаживать партнерские отношения с другими людьми, работающими в области разработки беспилотных автомобилей, в том числе в академическом сообществе.

Радар - Радиолокация использует Эхо электромагнитных волнах радиочастотного спектра для обнаружения объектов. Поскольку радиоволны распространяются не прямолинейно, а форма эхо-сигналов похожа на конус, невозможно обнаружить точное позиционирование объектов. Это можно определить, как недостаток, но это также и преимущество. Потому что система может узнать, что какой-то объект находится на определенном расстоянии от транспортного средства, и не обязательно указывать на объект, как это делает LIDAR. Это означает, что он имеет лучшее покрытие по сравнению с LIDAR, если точное положение объекта не важно. Это также дешевле, чем LIDAR. Обычно для получения преимуществ с обеих сторон используется комбинация радара и LIDARа. Радары обычно различаются по дальности обнаружения. Радар ближнего действия, по-видимому, является хорошим выбором для этого проекта, поскольку максимальная скорость компактора не так высока (12Км/ч). В автомобильной промышленности радары обычно используются для различных целей, таких как автоматический круиз-контроль и помощь в смене полосы движения.

LIDAR - LIDAR (Light Detection And Ranging) использует ту же технологию, что и 3DLIDAR, но у него есть только один лазерный луч, и он сканирует окружающую среду в 2D.Есть много компаний, которые производят LIDAR. Он дешевле, чем 3DLIDAR, и его можно использовать для определения точного расстояния до объектов на определенной высоте (это зависит от того, где он установлен на транспортном средстве). Это надежно и хорошо, чтобы найти расстояние от объектов, которые находятся далеко от транспортного средства. Это быстрее, чем радар, но он не может обнаружить такие объекты, как стекло, потому что лазерные лучи проходят через стекло.

3DLIDAR - (3 Dimensional Light Detection And Ranging) - это один из датчиков, который может быть использован для определения расстояний от различных объектов, а также для определения формы Uber объектов. Он использует длину волны, которая не содержится в солнечном свете, поэтому он не зависит от условий освещения, и он работает ночью так же хорошо, как и днем. Поскольку этот метод использует свет для обнаружения объектов, он быстрее по сравнению с теми, которые используют звук. Это помогает обнаружить больше объектов за меньший промежуток времени и составить карту с высоким разрешением. окружающая среда. Этот тип датчиков обычно содержит массив лазерных лучей, который дает 3D-изображение окружающей среды по расстояниям в режиме реального времени. Какой-то тип вращается на 360 градусов, а какой-то нет. Есть разные компании, которые делают 3DLIDAR, такие как Opal (OPAL-360 серии), SICK (JEF3xx лазерным 3D-сканером) и Velodyne (ЛПВП-64Е). Они используют различные технологии для обнаружения объектов, но все они используют лазерный луч, чтобы получить расстояние. К сожалению, не все датчики могут дать правильную информацию в суровых условиях. Некоторые из них чувствительны к пыли и плохим погодным условиям, но самым важным недостатком является цена. Они, как правило, дороги, но эффект затрат также справедлив для механических деталей. Обычно наличие одного надежного датчика помогает иметь меньшую сложность по сравнению с наличием нескольких датчиков, которые выполняют одну и ту же работу (например, некоторые LIDAR вместо одного 3DLIDAR).

Камера- Существует два различных типа камер, которые можно использовать для определения расстояний. Первый ТОФ Камеры, которые работают на основе технологии времени полета. Это система камер, которая находит расстояние на основе скорости света. Он измеряет время пролета светового сигнала между камерой и объектом для каждой точки изображения. Вся сцена снимается с помощью каждого лазера или светового импульса. Обычно это не высокое разрешение, но оно быстрое. Он обычно не используется в автомобильной промышленности, и рабочий диапазон не так уж высок (около 10 метров). То второй вариант-это 3D-камера, которая предоставляет данные о глубине. Эти данные могут быть использованы для расчета расстояний различных объектов на изображении. Разрешение камеры должно обеспечивать достаточную глубину разрешения даже для больших диапазонов. В этом случае можно получить полезную информацию даже на больших расстояниях. Например, с камерами 2-мегапиксельного класса и большой стереофонической базовой линией 1,1 м (расстояние между двумя камерами) система может передавать полезные данные о расстоянии даже на дальностях >100 м. 3D-камеры нуждаются в высокой вычислительной мощности для обработки данных и поиска объекты, связанные расстояниями. Он сложен по сравнению с 3DLIDAR и нуждается в большем исследовании с точки зрения сложности, надежности и безопасности.

Введение

Беспилотные автомобили стали очень интересны для производителей и потребителей, т.к. они открывают новые возможности и решают старые проблемы. Беспилотные, более эффективное дорожное движение. Нет никаких ограничений для использования беспилотного автомобиля - возраста, инвалидность или другие причины. Беспилотные автомобили исключают ошибку водителя - основную причину 94% аварий, что приводит к меньшему количеству травм и смертельных исходов. Снижается количество пробок, освобождается много парковочных мест работают на электроэнергии и значительно снижают выбросы в окружающую среду. Но для реализации требуется ответить на следующие вопросы:

1. Какие компоненты использовать?

2. Безопасны ли беспилотные автомобили?

3. Какая главная миссия компании?

На данные вопросы попыталась ответить компания UBER.

1. Компания UBER и её история

UBER - американская международная публичная компания из Сан-Франциско, создавшая одноимённое мобильное приложение для поиска, вызова и оплаты такси или частных водителей и доставки еды. С помощью приложения Uber заказчик резервирует машину с водителем и отслеживает её перемещение к указанной точке. В большинстве случаев водители используют свои собственные автомобили, а также машины таксопарков или партнёров. В большинстве стран 67 % оплаты переходят водителю, 33 % перечисляются Uber. Компания сейчас работает не только в США, но и во многих странах мира.

В 2009 году Трэвис Каланик и Гэррет Кэмп, после неудачного поиска такси, решили создать новое направление в данной области. Изначально ресурс мог использоваться только при заказе премиум-автомобиля в мегаполисах США, но вскоре такая услуга стала настолько популярна, что пришлось увеличить автопарк компании и запустить приложение во многих городах страны.

Зимой 2010 года компания начала работать в Нью-Йорке, вскоре услуга появилась в Сан-Франциско и других городах Америки. Первые инвестиции Uber получил в этом же году. Сумма составила 1,25 миллиона долларов. А в начале 2011 года эта цифра увеличилась до 50 миллионов, что позволило сервису быстро развиваться. В 2012 году компания запустила проект UberX. С помощью него каждый человек в США мог сделать заказ в любую точку города со своего Android или iPhone.

В 2015 году компания "добралась" до Стамбула. Здесь Uber предложил необычную услугу - UberBoat. Жителям предлагались услуги не только такси, но и переправа на другую сторону Босфора с помощью морского транспорта. Вместимость катера составляла до 10 человек, а полная стоимость поездки около 17 долларов.

2016 год тоже стал для Uber очень успешным. Был создан филиал корпорации в Москве, под руководством главы департамента транспорта столицы. Компания предлагает экономичные, комфортабельные и безопасные автомобили, опытных водителей и доступную ценовую политику.

1.1 Конфликты

Деятельность сервиса вызывала конфликтные ситуации и протесты во множестве стран, включая Францию, Германию, Италию, Нидерланды, Испанию. В некоторых странах на компанию Uber были наложены штрафы, в других запрещались некоторые или все её услуги. Проблема связана с несоответствием правил сервиса законодательству ряда европейских стран (чаще всего - отсутствие полагающихся лицензий на предоставление услуг извоза), а также с заниженными тарифами.

В Москве таксисты также выражали недовольство деятельностью Uber, в частности, называя компанию "крупнейшим нелегальным перевозчиком". В 2015 году департамент транспорта Москвы и компания Uber договорились подписать специальное соглашение, ограничивающее услуги компании только легальными перевозчиками. В январе 2016 года руководитель Департамента Транспорта Москвы Максим Ликсутов пригрозил обратиться в правоохранительные и судебные органы с требованием о запрете работы данного мобильного приложения на территории Москвы, если Uber не подпишет ограничительное соглашение. В 2017 году Федеральная торговая комиссия США объявила о том, что Uber согласилась с её условиями по урегулированию претензий к тому, как мобильный сервис хранит персональные данные своих клиентов. В течение 20 лет американская компания должна будет каждые два года проходить проверку независимых аудиторов на соответствие политики Uber требованиям регулятора в области хранения конфиденциальной информации.

Гибель пешехода в аварии беспилотного автомобиля

19 марта 2018 года беспилотный автомобиль компании Uber насмерть сбил женщину в городе Темпе, штат Аризона. Автомобиль сбил 49-летнюю Элейн Херцберг, которая переходила дорогу в неположенном месте. Этот инцидент стал первым известным случаем гибели пешехода в результате аварии с участием беспилотного автомобиля. Во время происшествия транспортное средство работало в автономном режиме, а в салоне находилась оператор, 44-летняя трансгендер Рафаэла Васкес, но она не успела среагировать и предотвратить наезд. После прецедента компания Uber объявила о приостановке испытаний беспилотных авто в Темпе, Питтсбурге, Сан-Франциско и Торонто.

Местная полиция по завершении расследования инцидента признала беспилотный автомобиль невиновным. По её заявлению, погибшая женщина шла посередине дороги вдоль разделительной полосы и толкала велосипед, на котором было несколько пакетов. Непосредственно перед столкновением с автомобилем она внезапно свернула на проезжую часть в неположенном месте и попала под колёса. Журналисты, просмотрев видео происшествия, посчитали, что ситуация была неоднозначная, так как на момент столкновения пешеход уже перешла половину дороги, а у оператора, которая должна была контролировать обстановку и смотреть на дорогу, большую часть времени взгляд был направлен вниз.

В конце марта 2018 года компания Uber заключила досудебное соглашение с семьёй сбитой велосипедистки. Поэтому дело в суде против Uber вестись не будет. Подробности соглашения и дела не разглашаются, а по заявлению адвоката Uber, дело улажено. Инцидент негативно повлиял не только на развитие роботизированных автомобилей Uber: компании Nvidia и Toyota также приостановили свои испытания.

В мае 2018 года появились сообщения о том, что автомобиль распознал пешехода, но принял решение не тормозить. Это произошло по той причине, что инженеры Uber снизили порог срабатывания для распознаваемых критических объектов, и автомобиль проигнорировал пешехода.

6 марта 2019 года прокуратура округа Явапаи (штат Аризона) сняла с Uber ответственность за гибель пешехода в ДТП с беспилотником.

2. Будущее транспорта

В Uber верят, что будущее мобильности становится все более совместным, устойчивым и автоматизированным. Разработка технологии автономного вождения - одна из самых больших технических проблем нашего времени. В случае успеха эти автомобили могут сделать наши дороги более безопасными, а транспорт более доступным для всех.

2.1 Компоненты технологии

Система автономного вождения оснащена набором перекрывающихся датчиков, собирающих данные, охватывающие все 360 градусов вокруг автомобиля. Технологии и команды обрабатывают эти данные и объединяют их с картами, чтобы получить полное представление об окружающем мире.

Рис.1 Автомобили Volvo c системой беспилотного управления компании UBER

Оборудование и автомобиль

Наше оборудование последнего поколения начинается с автомобиля, известного своей высокой репутацией в области безопасности. Затем наша команда модифицирует автомобиль, чтобы интегрировать датчики и программное обеспечение, которые помогают поддерживать нашу систему самоуправления.

Программное обеспечение

Наше программное обеспечение интерпретирует мир вокруг транспортного средства, предсказывает, что актеры будут делать дальше, и планирует способ безопасного перемещения по дороге.

Продукт

Подключение нашей системы Uber автономного вождения к сети Uber - это только начало. Компания объединяет аппаратные и программные технологии в новый, невиданный ранее опыт райдера.

Рис.2 Автомобиль Volvo с системой беспилотного управления компании UBER двигается по дороге

Безопасность

Uber гарантирует, что на каждом этапе разработки наши беспилотные автомобили демонстрируют очевидную безопасность при движении по дорогам общего пользования. Благодаря надежному процессу спецификации и тестирования безопасности Uber внедряет технологии самообслуживания в сеть Uber в глобальном масштабе.

Системная инженерия и тестирование

Системное проектирование и тестирование - это клей, который соединяет множество различных частей, составляющих нашу технологию, обеспечивая готовность наших автомобилей к работе в реальном мире.



Рис.3 Тестирование системы беспилотного управления компании UBER

Стратегия и операции

Используя данные, команда может тщательно смоделировать, как системы автономного вождения будут взаимодействовать с городами и где лучше всего использовать наши автомобили. После развертывания нашему автопарку требуется уникальное сочетание технического, механического и оперативного управления в полевых условиях.

Масштаб / цепочка поставок

Надежность и масштабируемость являются ключом к успеху беспилотного развертывания во всем мире. Наша технология предназначена для работы с большим автопарком и производителями в сложных и разнообразных областях деятельности.

2.2 Области исследования

Восприятие и предсказание

Работа ATG воспринимает и понимает динамическую среду вокруг беспилотного автомобиля с помощью настройки с несколькими датчиками и использует эту информацию датчиков для прогнозирования возможных будущих состояний мира. автомобиль беспилотный управление



Рис 4. Построение динамической среды вокруг беспилотного автомобиля

Планирование движения

Учитывая наблюдения и прогнозы динамических субъектов вокруг беспилотного транспортного средства, а также статические конструкции, предоставляемые картами HD, проблема планирования движения состоит в том, чтобы эффективно решить траекторию, по которой будет следовать беспилотное транспортное средство.

Рис.5 Планирование траектории движения беспилотного автомобиля

Моделирование

Моделирование упрощает реалистичную оценку сценария и обучение всего стека автономного вождения, позволяя проводить масштабируемые исследования и анализ безопасности алгоритмов автономного вождения.

Рис.6 Моделирование автономного движения в городе

Картография

Методы на основе искусственного интеллекта для автоматизации и поддержки процессов создания HD-карт в непосредственном режиме с помощью машинного обучения и компьютерного зрения, применяемые к конвейерам создания автономных карт.

Рис.7 Создание автономной карты

Локализация

Эффективные и действенные мультисенсорные подходы помогают локализовать беспилотный автомобиль на карте HD в реальном времени. Наше исследование сосредоточено на облаках точек LiDAR, изображениях с камер и других источниках информации, чтобы повысить надежность алгоритмов локализации.



Рис.8 Локализация беспилотного автомобиля на карте HD

Основная технология ИИ

Основы науки о машинном обучении, такие как разреженные и эффективные операции для вывода в реальном времени, теоретический анализ надежности и безопасности нейронных сетей, стохастическая и нелинейная оптимизация, обучение в присутствии зашумленных смещенных данных и многое другое.

3. Безопасность

Основополагающая приверженность - безопасность

Uber создаёт безопасную и ответственную технологию автономного вождения, в основе которой лежит безопасность. Они учитывают последние рекомендации государственных и федеральных регулирующих органов и работаем с лидерами отрасли над разработкой передовых практик для беспилотных транспортных средств.

Рис.9 Сотрудник компании на тестировании безопасности системы

3.1 Рамки обоснования безопасности

Чтобы в полной мере реализовать потенциал технологий беспилотного вождения, компания должна объединиться и сотрудничать в вопросах безопасности.



Отчет о безопасности Uber ATG

В отчете о безопасности, который представляет собой всесторонний обзор нашей технологии автономного вождения, содержится информация о программах и процессах ATG.

Uber ATG Безопасность

После аварии в Темпе, штат Аризона, в марте 2018 г., Uber обосновали наши автопарки в каждом городе. За прошедшие с тех пор месяцы Uber Advanced TechnologiesGroup (Uber ATG) провела внутреннюю проверку наших подходов к безопасности, разработку автономных систем, операции и культуру. В дополнение к этому внутреннему обзору Uber независимая внешняя проверка культуры безопасности в Uber ATG. В Uber поступаем правильно, а это значит, что Uber прозрачны и стремимся подавать пример. Они делают это в мысленном представлении, Uber делится процессами, которые совершают внутренний внешний обзор, рекомендуемые действия, вытекающие из обоих, и прогресс, которого Uber достигли в их реализации.

При внутренней проверки безопасности было выявление возможностей чтобы улучшить нашу практику и уделять приоритетное внимание безопасности. При разработке наших внутренних процесса обзора, Uber были проинформированы о подходах в других, безопасных-специализированные отрасли, такие как авиационная и автомобильная промышленность. Участников -Внутренняя группа проверки безопасности (SRG) состояла из более чем 40 сотрудников Uber. Члены команды ATG. Участники хорошо знали наши практики развития и в совокупности обеспечивают как горизонтальные видимость функций (например, операции, разработка программного обеспечения, разработка аппаратного обеспечения) и вертикальная видимость со стороны отдельных вкладчиков для руководителей высшего звена. Затем SRG была разделена на три основные рабочие группы:

* Оперативный. Оперативная группа сосредоточилась на том, как, когда и где Uber должны протестировать нашу технологию самоуправления. Эта группа также обратилась механизмы Uber обратной связи между операциями и проектированием, а также все аспекты роли специалиста миссии.

* Технический. Техническая группа сосредоточилась на разработке программного и аппаратного обеспечения и архитектура, диагностика системы Uber и анализ полевых данных.

* Организационная. Организационная группа сосредоточилась на нашем способе работы. Это включали организационные цели, найм и развитие, а также принятие управленческих решений и делегирование.

Этапы работы - определить возможности. Каждый член SRG определил потенциальные возможности для улучшения безопасности.

Рабочие группы разработали одно или несколько рекомендуемых действий для ее решения. Эти рекомендуемые действия включали:

* Краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные вопросы реализации, в зависимости от характера рекомендации. Например, для создания и утверждения организационной культуры требуется больше времени.

* Единый внутренний владелец отвечает за реализацию и постоянное улучшение.

* Регулярные обзоры на уровне руководства, чтобы оценить прогресс по сравнению с планами

В апреле 2018 года Uber обратился к LeClairRyan, юридической фирме с существенным авиационная и транспортная экспертиза, чтобы обеспечить независимую оценка культуры безопасности в нашей программе беспилотных автомобилей и определить потенциальные улучшения. Внешняя фирма создала Группу проверки безопасности (SRT), состоящая из старших юристов и бывшего Председатель Национального совета по безопасности на транспорте. SRT получил беспрепятственный доступ к Uber и Uber ATG руководство, базирующееся на наших площадках в Пенсильвании, Калифорнии, Аризоне, и Онтарио, Канада. Среди других лиц, центральные операции менеджеры и специалисты, операторы транспортных средств, автопарк менеджеров, менеджеров и специалистов по тестированию Консультации SRT на протяжении всего процесса обзора. ВSRT был предоставлен полный доступ ко всей внутренней документации. команда запросила с целью их обзора. Команда также ездила на наш испытательный полигон в Питтсбурге, чтобы встретиться с ключевыми специалистами, соблюдать повседневные практики и проходить испытания на трассе. SRT применяет уроки, извлеченные из основ безопасности и практики в другие отрасли, включая авиацию, признавая необходимость адаптировать методы обеспечения безопасности других отраслей с учетом возраста, этап и скорость изменений в индустрии беспилотного вождения. Например, SRT рекомендует разработать Управление безопасностью Система и предоставляет более подробные рекомендации для поддержки разработка такой системы Uber для беспилотных автомобилей. ВSRT также подчеркивает возможности улучшения Uber ATG подход к обучению, коммуникации, политике безопасности и безопасности сообщение о проблемах. На основе первоначальных обсуждений с SRT их предлагаемых рекомендаций, Uber уже приступили к реализации ряда их рекомендаций.

В приведенном ниже списке представлены рекомендуемые действия как из внутренних и внешних обзоров безопасности, включая уже внесенные улучшения завершены, и те идут полным ходом. Хотя в приведенном ниже списке не охватить все улучшения, связанные с безопасностью, которые Uber преследует, он дает обзор разнообразия и объема рекомендуемые действия.

Uber стремимся развивать сильную культуру безопасности. Uber понимает что сильную культуру безопасности нельзя развить в одночасье, но требует значительных обязательств на всех уровнях организации через некоторое время. Наш начальный прогресс включает:

* Боритесь за мероприятия, ориентированные на безопасность.

Недавно Uber провели мероприятие для всех сотрудников в нашем Питтсбургском центре развития для поддержки открытого диалога со всеми сотрудниками относительно нашего подхода к безопасности, внутренней проверки безопасности и наши принципы безопасности. Uber будет проводить эти мероприятия регулярно.

* Культура безопасности в человеческих ресурсах.

Uber рассмотрел и изменил наш набор персонала и человеческие ресурсы процессы и политики управления, которые необходимо включить и выделить безопасность размеров на каждом этапе, начиная с наших должностных инструкций, Основные направления собеседований, обучение и политика увольнения. Как часть этих улучшений, Uber разработал основные компетенции по безопасности, и в настоящее время разрабатывают справочники и вопросы банки, чтобы помочь интервьюерам оценить потенциальных сотрудников по сравнению с наши основные компетенции в области безопасности.

* Система сообщений о проблемах безопасности.

Uber реализовал анонимную проблему внутренней безопасности системы Uber отчетности, предназначенная для сбора ценных отзывов от кого-либо из нашей команды и убедились, что проблемы Uber серьезно рассмотрены и к нам обращаются. Наши сотрудники уже использовали систему для повышения осведомленности о потенциальных проблемах.

3.2 Управление рисками

Uber находится в процессе реализации более комплексного риска процесс управления, включая руководящие принципы для команд и график аудита. Фокус-группы созданы в каждой области. Автономные инженеры регулярно встречаются для оценки областей неопределенность, риск и изменчивость и устранить эти опасения процесс управления риска.

Разработка программных систем, Здоровье и устранение неисправностей

Ключевой рекомендацией было улучшение общего дизайна системы Uber программного обеспечения. Наше первоначальное внимание было сосредоточено на:

* Уменьшение задержки

Uber измеряет задержку как временную задержку между начальным наблюдение за приближающимся актером и действия, предпринятые система. За счет повышения производительности нашего программного обеспечения для прогнозирования и планирования движения, Uber улучшил системную задержку. Теперь Uber может обнаруживать объекты и актеров, раньше и быстрее выполнять безопасные реакции. Например, у нас разработали приоритетную очередь, которая позволяет нашей системе самоуправления уделять приоритетное внимание обработке конкретных участников, например тех, у кого высокая вероятность взаимодействия с наружными объектами.

* Объекты и актеры

Uber улучшил обнаружение объектов и актеров в сложных и неоднозначные ситуации, такие как настройки плохой видимости или когда закрыто другим объектом. Кроме того, наша система быстрее получает точные измерения скорости движущихся актеров внезапно или беспорядочно.

* Управление неопределенностью

Uber принял новый подход к решению неопределенности в система самоуправления. Когда беспилотный автомобиль не уверен чем-то, что он видит, например о том, уступит ли автомобиль полосы отвода, эта неопределенность теперь распространяется через вся программная система, позволяющая системе рассуждать над многими возможные результаты, чтобы в конечном итоге прийти к безопасному ответу. Этот подход к управлению неопределенностью защищает нашу систему от маловероятные, но все же вероятные события, и непосредственно включены в наше восприятие, прогнозирование и программное обеспечение.

Улучшенные показатели

Uber работаем над созданием последовательного набора. Показатели безопасности полетов для всей организации и для технические подсистемы. Эти показатели будут точно информировать организации по безопасности, зрелости и производительности. Автоматическое экстренное торможение (AEB)

Система AEB теперь активна, когда Uber едет по дорогам общего пользования. Он работает независимо от нашей системы Uber самоуправления.

Команда системного проектирования и тестирования

Uber создали новую, отдельную систему инженерии и группа тестирования, ответственная за принятие более строгих системный инженерный подход, включая новые практики для изменений менеджмента и менеджмента качества. Uber формализовал и улучшил процесс запроса дорожных испытаний и утверждены, чтобы повысить подотчетность и отслеживаемости каждой мили, которую прошёл наш автомобиль.

Uber создал отдельную и отдельную команду по безопасности эксплуатации, возглавит новый руководитель службы безопасности (должность, на которую Uber в настоящее время нанимает), который будет подчиняться группе по эксплуатационной безопасности и не зависеть от разработки и группы эксплуатационного тестирования, чтобы обеспечить соответствующие проверки и остатки средств на разработку.

Мониторинг, усталость и отвлеченное вождение

Все наши беспилотные автомобили теперь оснащены третьим - система мониторинга партийных водителей. Uber добавил отвлеченное вождение модули к нашей программе подготовки специалистов по миссии и внедрила программу профилактики утомляемости, включая максимальное время работы сиденья водителя - четыре часа в рабочий день в Специалист миссии.

Общественная коммуникация и прозрачность

Uber понимает, что информирование общественности о нашем подходе к необходимо развитие технологий безопасности и беспилотного вождения и важно для построения доверия. Uber также понимает, что должны предоставить доказательства показателей безопасности.

* Отчеты по безопасности

Наш отчет по общественной безопасности является первым из серии регулярных обновлений, который будет выпущен в ключевые моменты перехода и развития нашей системы Uber самоуправления.

* Потребительское образование

Uber поделится с потребителями информацией о мерах безопасности и взаимодействие с беспилотными транспортными средствами через ряд каналы, в том числе сообщения в блогах, маркетинговые кампании, Веб-сайт ATG и прямой опыт работы с нашими беспилотными автомобилями.

* Вовлеченность

Сообщества, чтобы способствовать более тесному сотрудничеству, Uber будет информировать и привлекать с сообществами, в которых Uber работает, путем организации сообщества мероприятия, проведение заседаний мэрии, уведомление о работе, и сбор отзывов.

4. Выполнение миссии

В Uber ATG стремятся сделать каждую милю, которую Uber проезжает по трассе и по дорогам общего пользования, в счет. Когда вы видите наши автомобили на дороге, вы можете быть уверены, что они выполняют важную работу, которая поддерживает наши усилия по созданию безопасного и надежного беспилотного транспорта.

Что Uber делает в дороге?

Uber использует поэтапный подход к разработке и развертыванию наших беспилотных автомобилей, предпринимая необходимые шаги для безопасной работы в каждом городе. Ниже приводится краткое описание того, чем наши автомобили занимаются сегодня или которые могут быть выполнены в ближайшее время. По мере продвижения по одному и тому же городу Uber может совершать несколько из этих видов вождения одновременно.

1- На этой машине ездит специалист миссии

На этом первом этапе нашего процесса разработки Uber ведет наши автомобили вручную, со специально обученным водителем по безопасности или специалистом по безопасности, всегда полностью контролируя задачу по вождению. Транспортные средства оснащены комплектом датчиков, благодаря чему их легко узнают другие участники дорожного движения. Данные, собранные на этом этапе, используются для разработки карт высокого разрешения и сценариев, с которыми мы, вероятно, столкнемся в дороге.

2- Этой машиной управляет компьютер, но за рулем находится специалист миссии

После того, как наша технология была тщательно протестирована в моделировании и на испытательном треке, Uber развертывает нашу систему самоуправления на дорогах общего пользования в обозначенных нами областях. В настоящее время все испытания системы Uber автономного вождения на треке или дороге общего пользования проводятся двумя специалистами по заданию на каждом автомобиле. Во время этих миссий Uber может перевозить избранных пассажиров или пассажиров из белого списка, которые не являются сотрудниками Uber.

3- Вы можете прокатиться на этой машине; компьютер за рулем, но за рулем специалист миссии

Uber еще не достигли этого, но команды разрабатываем наши системы Uber для сети и стремимся в ближайшее время быть готовыми к перевозке пассажиров общего пользования.

4- Компьютер управляет этой машиной

В будущем Uber постарается протестировать нашу систему автономного вождения на дорогах общего пользования без специалиста по заданию на переднем сиденье. Прежде чем Uber начнет этот тип испытаний, Uber разработает соответствующие меры безопасности, включая возможность, которая позволяет транспортному средству безопасно останавливаться в отсутствие специалиста миссии.

Когда и где Uber работает?

Перед началом любых испытаний беспилотных транспортных средств на нашем испытательном треке или дорогах общего пользования Uber устанавливает область рабочего проектирования (ODD), которая фиксирует конкретные условия, в которых будет работать наша система автономного вождения, в том числе где и когда.

В Uber ATG стремятся к безопасному и ответственному тестированию нашей системы. Определение и работа под предопределенным ODD, который согласовывает наши повседневные эксплуатационные усилия с возможностями нашей системы, имеет решающее значение для этих усилий.

Ниже приведены 3 элемента высокотехнологичного оптического привода, которым Uber ограничивает наши автомобили во время тестирования.

Время суток

В настоящее время компания использует нашу систему автономного вождения только в светлое время суток.

Надзор

В настоящее время каждый автомобиль на испытательном треке или на дорогах общего пользования укомплектован двумя специалистами по полетам как для ручного, так и для автономного вождения.

Погода

Uber работает только в ясную или светлую погоду. Компания прекращает работу, когда идет сильный дождь, туман или снег.

Беспилотные автомобили в вашем городе

В конечном итоге Uber хочет внедрить беспилотные автомобили в сеть по всему миру. Сегодня Uber сосредоточен на безопасном развитии технологий безопасного автономного вождения, начиная с ряда городов США и Канады.

По мере того, как Uber разрабатывает наши технологии и начинаем работать в новых городах, компания хочет, чтобы наши заинтересованные стороны в этих городах - будущие водители и другие участники дорожного движения, правительственные чиновники, сотрудники службы общественной безопасности и общественные группы - знали, чего ожидать.

Uber может собирать личные данные, такие как изображения отдельных лиц, в связи с эксплуатацией беспилотных транспортных средств. Для получения информации об обработке личных данных см. Наше Уведомление о конфиденциальности.

4.1 Партнеры

Наша стратегия беспилотного вождения основана на партнерстве. Объединив технологию беспилотного вождения Uber с новейшими транспортными средствами, датчиками и технологиями партнеров, компания быстрее доберется до будущего.

Объединение с Volvo

Представляем наш новейший беспилотный автомобиль в сотрудничестве с Volvo Cars, мировым лидером в области автомобильной безопасности.

Рис.10 Автомобиль Volvo XC90 с технологией беспилотного вождения Uber

Представляем новейший беспилотный автомобиль Uber ATG

С сентября 2016 года Uber ATG и Volvo Cars объединились в рамках совместного инженерного партнерства для разработки нескольких прототипов беспилотных автомобилей. Сегодня компания анонсировала наш последний внедорожник Volvo XC90, представленный на саммите Uber Elevate в этом году. Это третий автомобиль, которая команда разработала вместе, и первый серийный автомобиль, способный полностью управлять самим собой.

Разработанный с шасси, готовым к интеграции автономной системы Uber ATG прямо с завода, этот усовершенствованный процесс позволил создать автомобиль, который может быть развернут в автономном режиме в сети компания как часть автономной службы совместного использования.

Встроенные системы Uber оперативного контроля отказов

Для развертывания полностью автономных транспортных средств критически важно, чтобы были встроены резервные системы Uber рулевого управления, торможения и питания от аккумулятора. Наш последний серийный автомобиль XC90 оснащен системой рулевого управления и торможения с резервной защитой, предназначенной для управления компьютером. Если какая-либо из основных систем выходит из строя, резервные системы Uber немедленно срабатывают, чтобы безопасно остановить автомобиль.

В сочетании с автомобильной платформой Volvo надежная система автономного вождения компания однажды обеспечит безопасное, надежное и автономное управление поездками без необходимости в специально обученном сотруднике Uber, управляющем и наблюдающем за автомобилем, известном сегодня как специалист по миссии. Этот процесс начнется в небольших заранее определенных регионах в городах, в которых работает ATG, и со временем будет расти по мере расширения возможностей автомобиля.

Полностью интегрированная технология для райдеров

Опыт райдера является основополагающим для проектирования и разработки этой технологии. Полностью интегрированное пассажирское приложение помещено в центр роскошного интерьера Volvo, создавая информативный и динамичный способ для пассажиров испытать поездку с автономным управлением. Контроль за состоянием окружающей среды, детали поездки и функции безопасности, включая запросы о помощи, легко доступны из приложения, обеспечивая комфорт водителей.

Работа в тесном сотрудничестве с такими компаниями, как Volvo Cars, является ключом к эффективному построению безопасной и масштабируемой сети беспилотных автомобилей. С введением этого автомобиля в парк Uber ATG компания на один шаг приблизимся к выпуску тысяч автономных серийных автомобилей, готовых к эксплуатации, в ближайшие годы.

Uber ATG начинает два новых сотрудничества с ведущими исследовательскими учреждениями США

Это огромная и сложная область, и Uber привержена совместному построению этой новой парадигмы. Вот почему компания рада поддержать исследования в области безопасности искусственного интеллекта в Университете Карнеги-Меллона и Стэнфордском университете.

Как отметила Ракель Уртасун, главный научный сотрудник Uber ATG: "Когда объединяются усилия в области исследований и разработок мирового уровня, в отрасли начинают появляться новые и существующие идеи, и благодаря этому сотрудничеству мы увидим именно это".

Лаборатория безопасного искусственного интеллекта, Университет Карнеги-Меллона: более разумное тестирование

Тестирование беспилотных автомобилей требует тщательности, особенно с учетом практических задач тестирования в реальных условиях. Например, когда Uber едет по трассе для физических испытаний, важно, чтобы каждый тест был максимально эффективным, чтобы максимально эффективно использовать время и ресурсы. Чтобы получить максимальную отдачу от этого тестирования, ATG поддерживает исследования доктора Дин Чжао и Лабораторию безопасного искусственного интеллекта в CMU.

Здесь машинное обучение используется для извлечения наиболее важных взаимодействий из большого массива наблюдаемых данных. Этот процесс кластеризации и понимания отдельных наблюдаемых маневров может позволить больше сосредоточиться на ключевых сценариях, которые проверяют беспилотные автомобили наиболее подходящими способами. Работа с реальным наблюдаемым поведением Uber ATG позволит Safe AI Lab и Uber продвинут это исследование в совершенно новом масштабе.

"Моя команда разрабатывает методы для эффективного развертывания автономных транспортных средств, синтезируя тесты, проведенные на дорогах общего пользования, которые могут быть применены на полигонах с использованием машинного обучения", - говорит д-р Чжао.



Рис.11 Машинное обучение в Университете Карнеги-Меллона

Центр безопасности искусственного интеллекта в Стэнфорде: основа сотрудничества

Как один из основных членов Стэнфордского центра безопасности ИИ, Uber ATG будет сотрудничать в разработке методов создания надежных и надежных систем ИИ. Эта программа объединит передовые исследования с реальными приложениями для тестирования и улучшения передовых систем самоуправления.

От авиации к самоуправлению

Ключевым инструментом этого реального подхода к безопасности полетов является внедрение передовых методологий, применяемых в других, более зрелых отраслях, таких как авиация. Профессор Майкель Дж. Кочендерфер из Центра безопасности искусственного интеллекта в Стэнфорде занимается исследованием того, как тестировать системы Uber предотвращения столкновений самолетов. Как и в случае с самолетами, программное обеспечение для моделирования с высокой точностью позволяет нам испытать существующие технологии автономного вождения до предела, прежде чем они попадут в производство.

"Uber ценит поддержку и сотрудничество Uber ATG с Центром безопасности искусственного интеллекта", - говорит д-р Кохендерфер. "Uber считаем, что можем использовать то, что Uber узнал из опыта авиационной безопасности, для разработки подходов следующего поколения к валидации беспилотных транспортных средств".

Применяя инновационные методы Центра безопасности искусственного интеллекта и Лаборатории безопасного искусственного интеллекта к нашим данным моделирования, Uber ATG внесет свой вклад в исследование безопасности, которое было проверено промышленным применением. ATG стремится помочь продвинуть вперед всю отрасль в этом исследовании, публикуя наши методы и результат

Обучение системе управления безопасностью в масштабах всей организации

По мере того как система управления безопасностью (SMS) Uber ATG начинает формироваться, группа обучения и развития расширяет сферу ее применения, чтобы обеспечить понимание всей организацией своего вклада в безопасность, в том числе, как использовать инструменты отчетности по безопасности, определять, как принимаются решения, связанные с безопасностью. Cделал и кто их делает, обязанности менеджера / руководства в рамках нашего SMS и многое другое. Руководствуясь нашей Системой обоснования безопасности, Uber будет внедрять дополнительные образовательные инициативы по всей компании, включая проведение общекорпоративных семинаров по таким темам, как принадлежность к безопасности и мышление с учетом рисков.

Подготовка к будущему: удаленные операции

Смотря в будущее, команда обучения и развития стремится и дальше поддерживать бизнес-потребности Uber ATG, и поддержка удаленных операций является важной частью этого. Несмотря на то, что Uber всегда будет поддерживать бортового специалиста по выполнению задач в любых будущих масштабах, Uber тесно сотрудничает с группами разработчиков и инженеров, чтобы рассмотреть потребности в обучении удаленных операторов за пределами автомобиля, сосредоточившись на помощи водителю и автономии, когда никто не за рулем беспилотного автомобиля.

Заключение

В рамках данного отчёта я узнал, что в компании Uber верят, что будущее мобильности становится все более совместным, устойчивым и автоматизированным. Разработка технологии автономного вождения - одна из самых больших технических проблем нашего времени. В случае успеха эти автомобили могут сделать наши дороги более безопасными, а транспорт более доступным для всех.

В конечном итоге Uber хочет внедрить беспилотные автомобили в сеть по всему миру. Сегодня компания сосредоточена на безопасном развитии технологий безопасного автономного вождения, начиная с ряда городов США и Канады.

Источники

1. - https://www.uber.com/us/en/atg/

2. - https://ru.wikipedia.org/wiki/Uber

3. -https://incrussia.ru/fly/istoriya-uber-pogryaznut-v-ubytkah-i-skandalah-no-zavoevat-planetu-antarktida-ne-v-schet/

4. Видеоматериалы:

5. https://www.youtube.com/watch?v=iWGhXof45zI

6. https://www.youtube.com/watch?v=a-VJ_kw7lV4

7. https://www.youtube.com/watch?v=SnR2449jFV8

8. https://youtu.be/iGLQ7YLGRtU

Размещено на Allbest.ru

...