Руководитель подразделения Tesla, занимающегося разработкой искусственного интеллекта и системы Autopilot, Андрей Карпатый поучаствовал в вебинаре «Масштабируемость в автономном вождении» в рамках проводившейся на этой неделе конференции CVPR2020, поведав свежие детали о программе Tesla и сложностях, связанных с масштабированием технологии. Говоря о создании самоуправляемого автомобиля, он признал, что Tesla выбрала сложный путь, поскольку это единственный способ обеспечить широкую доступность технологии.
На сегодняшний день десятки именитых технологических и автомобильных компаний занимаются созданием систем автономного вождения. Подходов к решению этой весьма нетривиальной задачи — примерно столько же, но все они сводятся к двум основным путям: одни полагаются в основном, если не полностью, на компьютерное (машинное) зрение, а другие — HD-картографию. Tesla, как известно, в вопросе обеспечения полной автономности своих автомобилей полностью полагается на машинное зрение. Собственно, в конце прошлого года Tesla купила разработчика систем машинного зрения на базе ИИ DeepScale.
На видео есть масса интересной статистики, касающейся Tesla Autopilot, например, автомобили Tesla с включенным автопилотом суммарно наездили по дорогам общего пользования уже более 3 млрд миль.
Глава ИИ-подразделения Tesla также показал небольшое демо, сравнив выполнение поворота автомобилем Tesla с активированной функцией Autopilot и прототипом самоуправляемого автомобиля Waymo. И хотя поворачивают автомобили одинаково, алгоритмы принятия соответствущего решения о выполнении маневра, как подчеркивает Андрей Карпатый, принципиально отличаются:
«Waymo и многие другие в отрасли используют высоко детализированные карты. Для этого вам сначала нужно проехать четко по маршруту на оснащенной лидаром с сантиметровой точностью машине, которая предварительно наносит на карту окружающую среду. Вы точно знаете, как будете поворачивать на перекрестке, на какие светофоры нужно обращать внимание, где они расположены, и все такое. Мы не делаем подобного рода подготовительных действий. В нашем случае на подъезде к перекрестку оценка [обстановки] происходит впервые. [Системе] приходится самостоятельно принимать решение, по аналогии с тем, как это пришлось бы делать человеку».
Системная автономного вождения Tesla должна быть готова и справляться с любыми ситуациями, включая случаи, с которыми она ранее не сталкивалась. Главный разработчик автопилота электромобилей Tesla признает, что это очень сложная задача реализовать подобное на глобальном уровне. При этом он объясняет, что Tesla стремится к созданию масштабируемой системы автоматического вождения, которая может быть развернута на миллионах автомобилей, и утверждает, что систему Tesla, основанную на видении, легче масштабировать. По словам инженера, картографический подход, который требует постоянно отслеживания малейших изменений, что сопряжено с большими затратами, «немасштабируемый».
Андрей Карпатый отметил, что Tesla тоже создает карты и использует «все виды взаимодействий между зрением и картами», но их карты не имеют сантиметрового уровня точности, и поэтому для навигации использоваться не могут.
По словам инженера, команда Tesla, работающая над нейросетями, состоит из нескольких десятков специалистов. Ядром же является общая инфраструктура компьютерного зрения. В то же время у компании есть «огромная» команда, которая работает отдельно над маркировкой различных элементов.
На недавнем финансовом отчете Маск восхищался результатами по итогам первых дней работы самообучаемой функции Traffic Light and Stop Sign Control и выразил уверенность, что к концу года автомобили Tesla смогут самостоятельно совершать поездки из дома в офис и обратно с минимальным вмешательством водителя. Мы детально рассказывали о так называемом «feature complete» Full Self-Driving (полностью самоуправляемый с полным пакетом функций) в этой заметке. Говоря о нашумевшем сервисе роботакси Tesla Network, который компания изначально планировала запустить в 2020 году, его запуск полностью зависит от внедрения Full Self-Driving.
Фрагмент трансляции YouTube с записью полного выступления Андрея Карпатого желающие могут посмотреть ниже.