Tesla Robotaxi: темнота по-прежнему остается проблемой
Tesla Robotaxi: сроки работы беспилотных такси в Остине продлены на час (до 23:00). Однако Илон Маск подчеркивает, что основным препятствием для более широкого ночного обслуживания остается способность автомобилей распознавать плохо различимые в темноте объекты. Таким образом снова возникают вопросы относительно ограничений Tesla Vision, который основан исключительно на камерах без поддержки LiDAR или радара.
Продление часов работы Robotaxi в Остине имеет большое значение, поскольку оно происходит более чем через год после их первого запуска, когда запросы в приложении планировались примерно с 6 утра до полуночи. Однако за это время расширение услуг оставалось более ограниченным по сравнению с первоначальными планами.
Лично Илон Маск объяснил причину этого через социальные сети. Проблема касается в первую очередь ночного восприятия мелких объектов, которые трудно различить на фоне окружающей обстановки. Это вопрос крайне важный для системы автономного управления, которая, согласно планам Tesla, должна работать без ограничений по времени суток.
Темнота ставит под испытание Tesla Vision: Маск упоминает «серых кошек»
Проблема, поднятая Маском, связана с фундаментальной особенностью камер, установленных в Robotaxi: это пассивные датчики, которые должны получать информацию от света, присутствующего в окружении.
Когда объект имеет очень низкий контраст по отношению к фону, его идентификация может стать более сложной, особенно в условиях слабого освещения. Маленькое животное на дорожном покрытии — Маск приводит в пример «серых котят на сером асфальте» — представляет собой особенно сложный «кейс» для системы Tesla Vision.
LiDAR и радар: Tesla по-прежнему отказывается
Этот вопрос интересен тем, что Tesla намеренно следует стратегии, противоположной той, которую используют различные производители автономного вождения, применяющие LiDAR и радары.
Компания начала удалять радары с автомобилей с 2021 года, а затем и ультразвуковые датчики. LiDAR так и не попал в стандартное оснащение Tesla. Стратегия автономного вождения была построена исключительно на камерах и программном обеспечении.
Маск неоднократно утверждал, что LiDAR является ненужным решением для достижения полностью автономного вождения. На протяжении лет он называл его использование «бесполезной тратой времени» и подчеркивал важность нейронных сетей и искусственного зрения.
Роль активных датчиков
Однако сегодня проблема, о которой говорил сам Маск, касается именно одного из сценариев, в которых активные датчики могут предоставлять дополнительную информацию к изображениям.
Лидар действительно работает по другому принципу. Датчик излучает лазерные импульсы и измеряет время, необходимое для их возврата, тем самым создавая трехмерное изображение окружающей среды. Поэтому ему не обязательно различать объекты по цвету или контрасту.
Радар, основанный на радиоволнах, также предоставляет информацию, отличную от той, что получают камеры, включая относительную скорость объектов. Он менее эффективен в распознавании очень мелких деталей, но сохраняет способность к обнаружению в таких условиях, как туман, пыль или сильное освещение.
Автономное вождение, Waymo: «Вот почему одних только искусственных нейронов недостаточно»
На кону безопасность автономного вождения
Технологическая разница становится очевидной при сравнении с Waymo — американской компанией, которая использует на своих автономных транспортных средствах комбинацию камер, лидара и радара.
Сравнение не означает, что многосенсорная конфигурация устраняет все риски. Даже самые совершенные системы могут допускать ошибки, а городские условия сопряжены с ситуациями, трудными для прогнозирования. Суть заключается в чем-то другом: при автономном вождении использование датчиков с разными физическими характеристиками позволяет хотя бы частично компенсировать ограничения каждой технологии.
Для Tesla Robotaxi — проблема, которую нужно решить
Для сервиса Robotaxi, предназначенного к работе без водителя и без временных ограничений, способность функционировать в темноте — это не второстепенный момент. Это обычное условие городского вождения.
На самом деле важно понять, насколько быстро Tesla сможет улучшить ночное видение с помощью программного обеспечения и камер. Компания может добиваться всё лучших результатов без добавления новых датчиков, но пример мелких объектов с низким контрастом показывает, насколько важна связь между алгоритмами и физическими ограничениями датчиков.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Tesla Full Self-Driving: наш тест показывает, как это работает. И посмотрите ВИДЕО
ТЭГИ: Tesla Robotaxi
Предыдущая статья
Бесполезный роскошь: так мы видим электромобили
Следующая статья
Wallbox в подарок? Никаких бонусов за зарядные станции
