Tesla Robotaxi: темрява залишається проблемою
Tesla Robotaxi: тривалість роботи автономних таксі в Остіні подовжена на годину (до 23:00). Проте Ілон Маск підкреслює, що основною перешкодою для більш широких нічних послуг залишається здатність автомобілів розпізнавати об’єкти, які важко розрізнити у темряві. Таким чином знову постають питання щодо обмежень Tesla Vision, який ґрунтується виключно на камерах, без підтримки LiDAR чи радара.
Подовження годин роботи Robotaxi в Остіні є значущим, адже воно відбувається більш ніж через рік після початку їхньої експлуатації, коли запити через додаток передбачалися приблизно з 6 ранку до півночі. Проте за цей час розширення послуг залишалося обмеженим порівняно з початковими амбіціями.
Сам Елон Маск пояснив причину цього через соціальні мережі. Проблема стосується насамперед нічного сприйняття малих об’єктів, які важко розрізнити на тлі навколишнього середовища. Це далеко не другорядне питання для системи автономного керування, яка, згідно з намірами Tesla, має працювати без обмежень за часом.
Темрява ставить на випробування Tesla Vision: Маск згадує про „сірих котів“
Проблема, яку підняв Маск, стосується фундаментальної характеристики камер, якими оснащені Robotaxi: це пасивні сенсори, які повинні отримувати інформацію від світла, що є у середовищі.
Коли об’єкт має дуже низький контраст порівняно з фоном, його ідентифікація може стати складнішою, особливо за умов слабкого освітлення. Маленька тварина на дорожньому покритті – а Маск наводить приклад «сірих котенят на сірому асфальті» – є особливо складним «кейсом» для системи Tesla Vision.
LiDAR та радар: Tesla знову каже «ні»
Це питання цікаве, тому що Tesla свідомо обрала стратегію, протилежну до тієї, яку використовують різні оператори автономного керування, які застосовують LiDAR та радари.
Компанія почала видаляти радари з автомобілів з 2021 року, а згодом — і ультразвукові датчики. LiDAR ніколи не входив до стандартної комплектації Tesla. У той час як стратегія автономного водіння будувалась лише на камерах та програмній обробці даних.
Маск неодноразово стверджував, що LiDAR є зайвим рішенням для досягнення повного автономного водіння. Протягом років він називав його використання „марною тратою часу“ та підкреслював важливість нейронних мереж та штучного зору.
Роль активних датчиків
Однак сьогодні проблема, про яку говорив сам Маск, стосується саме однієї з ситуацій, у яких активні датчики можуть надавати додаткову інформацію до зображень.
Лідар насправді працює за іншим принципом. Датчик випромінює лазерні імпульси та вимірює час, необхідний для їхнього повернення, створюючи тримерне зображення навколишнього середовища. Тому йому не обов’язково розрізняти об’єкти за кольором чи контрастом.
Радар, який базується на радіохвилях, також надає іншу інформацію порівняно з камерами, зокрема відносну швидкість об’єктів. Він менш ефективний у розпізнаванні дуже дрібних деталей, але зберігає здатність до виявлення в умовах туману, пилу чи сильного освітлення.
Автономне керування, Waymo: «Ось чому сама лише штучний зір недостатня»
На кону безпека автономного керування
Технологічна різниця стає очевидною при порівнянні з Waymo — американським оператором, який використовує на своїх автономних транспортних засобах поєднання камер, лідару та радару.
Порівняння не означає, що багатосенсорна конфігурація усуває всі ризики. Навіть найсучасніші системи можуть робити помилки, а міські умови створюють ситуації, які важко передбачити. Справа полягає радше у чомусь іншому: у автономному керуванні використання сенсорів з різними фізичними характеристиками дозволяє принаймні частково компенсувати обмеження кожної технології.
Для Tesla Robotaxi — проблема, яку потрібно вирішити
Для сервісу Robotaxi, призначеного для роботи без водія та без часових обмежень, здатність працювати в темряві — це не дрібниця. Це звичайна умова міського водіння.
Справжнє питання полягає у тому, наскільки швидко Tesla зможе покращити нічне бачення за допомогою програмного забезпечення та камер. Компанія може досягати все кращих результатів без додавання нових сенсорів, але приклад малих об’єктів з низькою контрастністю показує, наскільки все ще важливим є співвідношення між алгоритмами та фізичними обмеженнями сенсорів.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Tesla Full Self-Driving: наш тест розкриває, як це працює. І подивіться ВІДЕО
ТЕГИ: Tesla Robotaxi
Попередня стаття
Зайва розкіш: так ми бачимо електромобіль
Наступна стаття
Wallbox у подарунок? Жодних бонусів за зарядні станції
