Длившаяся почти год рекламная кампания, посвященная соревнованиям DARPA Grand Challenge 2007, завершилась. После ряда отборочных туров 3 ноября на заброшенной военно-воздушной базе George, расположенной в Северной Калифорнии, состоялся финал третьих по счету гонок роботизированных автомобилей. Победителем стала сборная команда университета Карнеги-Меллон и General Motors; ей достались призовые в сумме 2 млн. долл. «Красная команда» выставила робот по имени Boss, построенный на платформе Chevy Tahoe. На второе место вышел Junior на базе Volkswagen Passat, представленный Стэнфордским университетом, он принес создателям 1 млн. долл. Третье место и сумма 500 тыс. долл. достались Odin из Виргинского университета, за основу которого был принят Ford Escape. Всего на участие в Grand Challenge претендовало 89 команд, для последнего этапа было отобрано одиннадцать, а успешно финишировали лишь шесть участников. Длина трассы составляла 96 километров, на ней были перекрестки, светофоры и другие компоненты городской среды, контрольное время для прохождения ограничивалось шесть часами, в этот лимит уложились пять участников гонки.

Автомобиль автоматизируется

Подобные состязания разрушают сложившееся представление о том, что создание полноценного автомобиля-робота теоретически невозможно, поскольку эта задача относится к классу AI-complete («совершенный искусственный интеллект»), то есть может быть решена, только если робот будет обладать интеллектом человека во всей его полноте. В случае, если интеллект робота уступает человеческому, всегда может возникнуть какая-то нештатная ситуация, в которой он окажется бессилен. С этой точкой зрения можно было бы согласиться, если бы не реальный интеллектуальный уровень многих современных водителей, и если не знать реальную ситуацию на дорогах— во всяком случае, на отечественных дорогах. Не вызывает сомнения, что если бы живые водители были столь же дисциплинированны, как и роботы, и не употребляли алкоголь и наркотики, а неизбежные несчастные случаи являлись бы только следствием нештатных ситуаций, оказавшимся роботам не под силу, то жертв на дорогах стало бы на порядки меньше.

Но это общие рассуждения уставшего водителя, а пока технологическая инициатива называемая «интеллектуальные транспортные системы» (Intelligent Transportation Systems, ITS) и получившая значительное распространение во всем мире, все же исходит из действующей парадигмы «за рулем водитель». Она предполагает совершенствование подвижного состава и инфраструктуры средствами информационных технологий. На нее работают серьезные инженерные и научные коллективы. Почти десять лет издается международный журнал IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Увы, в России, как это обычно бывает, термин «интеллектуальные транспортные системы» используется как-то по-особому однобоко. В основном его относят к практическим приемам организации транспортных потоков, учету передвижения транспортных средств и навигации, а о теоретических исследованиях и серьезных публикациях на тему ITS на русском языке ничего неизвестно.

Инициатива ITS стала возможной потому, что современный автомобиль активно роботизируется изнутри и сегодня оснащен целым рядом систем автоматизации. Помимо уже вошедших в обиход автоматических коробок передач, систем автоматической блокировки торможения и систем управления другими агрегатами плюс обычного круиз-контроля, существуют: система информирования о состоянии дорожного покрытия, особенно об оледенении; система адаптивного круиз-контроля, воспринимающая данные от систем обнаружения соседних автомобилей; система взаимного информирования автомобилей, снабженных системами GPS; средства слежения за дорожной разметкой; системы автоматизированной парковки; устройства для просмотра мертвых зон; системы контроля скорости на поворотах.

Но выбор маршрута и принятие основных решений эти системы оставляют человеку. Полностью роботизированные машины пока используются в специальных условиях на закрытых территориях. Примером такого решения может быть голландская транспортная система FROG Navigation Systems (FROG— сокращение от free-ranging on grid), обеспечивающая перемещение электромобилей в уличных или закрытых условиях технологических производств. Для ориентации используются автономные средства и внешние датчики, отсюда и название «свободное перемещение по координатной сети». Эта технология была использована для организации городского транспорта в пригороде Амстердама и доказала свою работоспособность.

Рис. 1. Компоненты «зрения» автомобиля

Internet мобильных вещей

Нет ничего удивительного, что в более широком масштабе развитие беспилотных автомобилей подчиняется общим закономерностям технологической революции, происходившей на протяжении последних десятилетий, самым ярким проявлением которой было изобретение персональных компьютеров. Его стимулировали несколько факторов, из них основных два— индустрия подготовила необходимые условия, а любители смогли ими воспользоваться. Далее, когда феномен был осознан, индустрия подхватила новую волну, и произошло все то, чему свидетелями мы являемся. Эта схема, включающая взаимодействие любителей и людей из науки с индустрией, неоднократно повторяется. Из университетских исследований выросла Всемирная Паутина, связавшая людей между собой и с источниками информации. Затем наступила очередь «Internet для вещей»; говоря это, под вещами обычно понимали стационарные объекты. Сегодня вполне естественным выглядит следующий шаг — «Internet для подвижных объектов»; это могут и гражданские, и военные машины, и даже персональное оборудование отдельного человека, например, солдата. Цивильное направление преимущественно связано с созданием автономных транспортных устройств, военное — гораздо шире, объекты могут перемещаться не только по земле, но и в других средах, и иметь более широкую функциональность.

Принципиальное отличие сети, состоящей из таких мобильных устройств, заключается в том, что они не просто являются передатчиками или приемниками данных, но могут одновременно с этим обладать автономностью в поведении, то есть способностью к самоуправлению. Развитие «Internet мобильных вещей» в большей мере связано с созданием именно этих вещей и в меньшей — с разработкой новых сетевых технологий.

На данном этапе создание этой версии Internet вновь, как и сорок лет назад, финансируется DARPA. Тогда на выделенные действовавшим в интересах Министерства обороны США агентством по передовым исследованиям ARPA деньги была создана сеть ARPAnet, разделившаяся впоследствии на Internet и MILNET (последняя, кстати, оказалась тупиковым направлением и прекратила свое отдельное существование в конце 90-х). Сегодня DARPA располагает бюджетом в 3 млрд. долл., а с 2001 года агентство возглавляет выпускник Стэнфордского университета Энтони Тесер. В последние годы одним из направлений деятельности DARPA стало создание тех самых «умных вещей», которым требуются Internet-технологии нового поколения. Учитывая оборонную специфику DARPA, прописанной задачей является создание боевых систем будущего — Future Combat Systems (FCS).

Системы FCS разрабатываются под лозунгом «14+1+1». Данная формула расшифровывается так: 14 типов транспортных систем, половина из них не имеет водителей, плюс сеть передачи данных, и плюс система обеспечения солдата. 14 типов транспортных систем разделяются две группы наземные беспилотные устройства и малые наземные беспилотные устройства. Через десять лет на долю подобных машин придется до 20% общего парка боевых машин армии США.Что касается сетевых разработок, то это, прежде всего, создание технологий сотовой связи, которые можно развертывать в неподготовленной среде, то есть там, где нет башен-ретрансляторов. И, наконец, разрабатываются различного рода информационное и коммуникационное обеспечение солдат и телеметрия параметров жизнедеятельности, особенно в случае ранений, в том числе датчики, интеллектуальное белье и т.д.

Несмотря на сугубо военную цель, в рамках программы «14+1+1» ведется разработка и технологий двойного назначения, к участию в ней привлечено почти сто университетов и коммерческих компаний. Университетские исследования в основном распространяются на средства управления роботизированными автомобилями и системы организации дорожного движения, которые по сути своей близки по функциональности к управлению тактическими операциями.

Оценивая достижения DARPA, Тесер сказал: «Нам в известной мере удалось революционизировать компьютерную науку. Мы смогли включить компьютеры в процессы познания, то есть не только передавать им свои знания, но и получать знания от них. Нам многое удалось сделать в области биологии, в частности найти более эффективные способы выживания людей в условиях боевой обстановки. И наконец, нам удалось найти такое решение для создания беспроводных сетей, которое не требует предварительного развертывания поддерживающей инфраструктуры».

Автомобили без водителей

Из-за своей зрелищности автомобили-роботы привлекают к себе значительное внимание общественности. Этому обстоятельству способствуют и ставшие регулярными гонки DARPA Grand Challenge, которые уже проводились в 2004-м и 2005 году. Последние же состоялись в ноябре 2007 года.

Впервые о своем намерении организовать соревнования для роботов в DARPA объявили в 2002 году, и DARPA Grand Challenge 2004 состоялись в пустыне Мохаве, где была проложена трасса по пересеченной местности протяженностью более 300 километров. Поставленные условия и новизна задачи вызвали к жизни появление разнообразных монстров, построенных на базе военных внедорожников и тяжелых грузовиков, а также оригинальные конструкции, материалы об этих машинах — просто рай для любителей автоэкзотики. Но результат оказался плачевным; самую большую дистанцию, равную всего 11,78 км, преодолела машина из университета Карнеги-Мелонн, построенная на базе армейского внедорожника Hammer.

Соревнования 2005 года оказались успешнее; пять участников прошли всю трассу. Первое место заняла команда Стэнфордского университета, роботизировавшая стандартный Volkswagen Tuareg, сейчас эта машина после двухлетнего тура в Европу нашла свое место в Смитсоновском музее в Вашингтоне. На пятом месте оказался чудовищный по своим размерам грузовик TerraMax, представленный компанией Oshkosh Truck и лабораторией машинного зрения и интеллектуальных систем из университета Парма (Италия). Эта победа Давида над Голиафом подсказала направление для дальнейшего развития: главным условием ее достижения оказалось качество программного обеспечения. Для обработки данных, поступавших от разных датчиков и систем, команда-победитель написала свыше 100 тыс. строк кодов, были использованы методы машинного обучения. С одной стороны, они позволили компьютеру освоить перенятые от человека приемы вождения, а с другой — в этой системе появились зачатки того, что называют cognitive processing, то есть симуляция процессов познания в аппаратно-программной среде. Успех Стэнфордского университета определил приоритеты для будущих гонок.

Надо заметить, что в DARPA не открыли Америки: проектирование роботизированных автомобилей началось задолго до 2002 года. Попадались и отрывочные сведения об отечественных устройствах, предназначенных для работы в зонах с радиационным загрязнением, но по вполне понятным причинам в открытых источниках они не описаны. Достоверно известно, что в 1977 году механическая лаборатория из Цукубы, академического пригорода Токио, первой создала беспилотный автомобиль. В 80-е годы центром аналогичных работ в Европе стала компания Mercedes-Benz, их возглавлял очень авторитетный специалист в этой области Эрнст Дикманн. В 1986 году под его руководством был построен грузовик VaMoRs, развивший скорость 96 км/час. Команда Дикманна ориентировалась главным образом на создание систем «компьютерного зрения», она использовала транспьютеры британской фирмы INMOS, на которые возлагали большие надежды, и методы параллельного программирования. В 1994-1995 годах наработки перенесли на платформу легкового автомобиля S-класса Daimler-Benz, было построено два экземпляра VITA-2 and UniBwM (VaMP). Эта разработка оказалась наиболее значительным успехом на этом историческом отрезке, автомобиль развивал скорость до 175 км/ч и проезжал по автобану свыше 150 километров без вмешательства человека. В ограниченных масштабах работы продолжаются до сих пор; в 2006 году было даже проведено соревнование European Land-Robot Trial. Два проекта ведутся в Израиле, оба они используют в качестве базы не имеющий аналогов, созданный в этой стране багги Tomcar.

Особого упоминания заслуживает итальянский проект ARGO (1996–2001 годы). В конечном итоге модифицированная и снабженная специальными видеокамерами Lancia Thema прошла свыше 2 тыс. км по дорогам со средней скоростью 90 км/ч, 94% времени она находилась в автоматическом режиме. Руководителем проекта ARGO был профессор Альберто Броджи, он же возглавлял работы по созданию роботизированного автомобиля TerraMax— участника DARPA Grand Challenge 2005.

Автомобиль видящий и коммуницирующий

Перечисленные выше уже созданные элементы автоматизации снимают технические проблемы управления агрегатами автомобиля. Остаются проблемы ориентации и взаимодействия с внешней средой. Для ориентации в пространстве могут использоваться разнообразные устройства, например, инфракрасные датчики, действующие на предельно близком расстоянии. Эти устройства хорошо известны. Менее известен так называемый «ладар», который иногда еще именуют «лидаром» от английского названия Light-Imaging Detection and Ranging. Сначала он использовался как прибор для измерения атмосферных характеристик дистанционным способом лазерного зондирования. Позже усилиями компании SICK ладар стал составной частью системы измерения дистанции (Laser Measurement Sensor, LMS). Идея ладара не оригинальна: LMS излучает несколько лучей и воспринимает отраженные данные. Лазеры монтируются в головке, вращающейся со скоростью несколько сотен оборотов в минуту. Наибольшая сложность заключается в том, что при движении по земле на коротких расстояниях с большой скоростью возникают большие угловые перемещения. Поэтому, несмотря на использование различного рода систем стабилизации и сложных подвесов, для обработки изображений в режиме реального времени требуется применение серьезной вычислительной мощности и соответствующего программного обеспечения. О масштабе решаемых задач можно судить по тому, например, что сканирующий ладар Velodyne’s HDL-64E генерирует данные по 2,5 млн. точек в секунду и передает их в виде пакетов данных, используя Fast Ethernet.

Каким бы совершенным ни был робот, он эффективнее работает во взаимодействии с себе подобными. В системах вооружения могут использоваться совместно действующие объекты, образующие то, что теперь называют «разумным роем»; скажем, это может быть группа беспилотных самолетов одноразового или многоразового действия. В условиях дорожного движения его участниками являются как сами автомобили, так и какие-то стационарные объекты, использующие беспроводные одноранговые (peer-to-peer) коммуникации. Энтони Тесер говорит об этом как об одном из важнейших достижений — можно построить аналог сотовой связи без ретрансляционных башен. Автономная навигационная система может быть построена из узлов нескольких типов: стационарный главный узел, мобильный главный узел, мобильный интеллектуальный узел и простой мобильный узел. Взаимодействие между ними осуществляется с использованием стандартного стека протоколов Web-сервисов, состоящего из SOAP, WSDL и UDDI.

Все про автомобили-роботы

Для тех, кто заинтересуется автомобилями-роботами, есть неплохие источники информации. Прежде всего это специализированный выпуск журнала Computer, выпущенный в декабре 2006 года под девизом «Unmanned Vehicles Come of Age», то есть «Беспилотные автомобили достигли совершеннолетия».

Кроме того, есть два глубоких материала, написанных создателями этих транспортных средств.

В Сети в избытке имеются фото- и видеоматериалы, посвященные DARPA Grand Challenge 2007. Если же кого-то заинтересует автомобильная «антиэстетика», то стоит заглянуть на сайт Oshkosh Truck.