Прототип автопилота образца декабря 2015 года. ПК установлен в отделении для перчаток Acura ILX, в салоне 21,5-дюймовый монитор в портретном режиме (в Tesla дисплей всего 17″), джойстик возле ручника для включения автопилота. Фото: Geohot
Американский школьник Джордж Хоц (Geohot) прославился на весь мир в 17-летнем возрасте, когда взломал iPhone в 2007 году. Спустя три года он стал автором джейлбрейка Sony PlayStation 3. Потом были разборки с корпорацией Sony и работа в нескольких крупных компаниях, куда приглашали юного таланта: Google, SpaceX, Facebook. Хакер не увидел в этих фирмах ничего интересного. Он немного поразвлекался на хакерских конкурсах по взлому браузеров, заработал несколько сотен тысяч долларов призовых, но это тоже быстро наскучило. В прошлом году Geohot всё-таки нашёл дело по душе. Он основал компанию comma.ai («запятая.ии») и запустил собственный проект: самодельный беспилотный автомобиль. За пару месяцев Geohot создал систему автопилотирования для своей Acura ILX, которая не уступает автопилоту Tesla, а кое-где даже превосходит её. Система принципиально отличается от всех существующих на рынке: это самообучаемая нейросеть, которая «наблюдает» за действиями водителя.
Прототип
Чтобы подключиться к автомобильным системам Acura ILX, хакеру пришлось вспомнить старые навыки социальной инженерии. Он подал онлайновую заявку и зарегистрировался как авторизованный сервисный центр Honda. Заявку одобрили — и хакер получил доступ к справочным руководствам и схемам для Acura.
Мини-компьютер Intel NUC, пара модулей GPS, маршрутизатор и другие детали автомобильного компьютера Acura ILX с автопилотом. Фото: Geohot
Система слежения для «хакерского» автопилота состоит из шести дешёвых видеокамер стоимостью около $13 — примерно такие же устанавливают в смартфоны — и лидара на крыше.
В более поздней версии автопилота вместо лидара использовался радар другой модели, примотанный изолентой к решётке радиатора.
Нейросеть в первой версии автопилота представляла собой программу всего из 2000 строк кода. За два месяца обучения на машине хакера программа научилась отлично ездить по шоссе, перестраиваться из полосы в полосу, тормозить и разгоняться по мере наобходимости, отлично вписываться в повороты и т.д. Фактически, эта программа предсказывает действия водителя. Например, если автопилот видит велосипедиста, то освобождает ему немножечко полосы, потому что водитель так делал в прошлом.
В прошлом году Geohot отверг предложение Илона Маска о работе в Tesla с многомилллионным бонусом. Более того, Geohot пригласил в свой стартап Comma.ai ведущего инженера Tesla Motors. Похоже, между гиками намечается междусобойчик.
Фотография коллеги установлена на почётном месте в офисе Geohot’a. Фото: Chad McClymonds
Comma One
Прошёл почти год с момента первой демонстрации прототипа самодельного автопилота. Сейчас эта система почти готова для выпуска на рынок.
В августе Geohot выложил на Github научную работу с описанием нейросети автопилота, исходный код и набор данных для тренировки (80 ГБ).
По словам автора, для освоения нейросетью базовых навыков вождения достаточно 7,5 часов обучения. После этого каждый сможет сам повторить эксперимент, который Джордж Хоц показал в прошлом году журналисту Bloomberg на своей «Хонде».
Работа отдельных программных модулей автопилота
Тренировка предсказателя поворота рулевого колеса
Тренировка модели генерации изображения
«Zoox, Tesla, Google и Cruise, мы ждём ваших релизов вашего открытого ПО, — обратился Джордж к компаниям-конкурентам, которые ведут разработки в этой области. — Открытый софт лучше, чем закрытый». Кстати, упомянутого разработчика автопилотов Cruise Automation недавно купила корпорация GM примерно за миллиард долларов.
Geohot говорит, что сейчас их программа не уступает по возможностям Tesla. «Если Tesla — это как iOS для робоавтомобилей, то мы хотим быть Android».
Хакер предложил всем желающим принять участие в краудсорсинговом проекте. На сайте Comma.ai опубликована бета-версия мобильного приложения Cghhr, сокращённое от «шофёр» (android, ios), которое превращает смартфон в видеорегистратор. Прикрепляете смартфон на лобовое стекло — программа следит за вашим вождением, записывает видео с маленьким фреймрейтом и отправляет собранные данные через WiFi на серверы Comma.ai. Возможно, эта информация будет использоваться для обучения нейросети. Участники бета-тестирования могут на сайте Comma.ai смотреть статистику своих поездок и отснятое видео по каждому маршруту.
За каждую минуту использования программы начисляются комма-баллы (comma points), которые обязательно понадобятся в будущем. «Эти баллы совершенно невероятные, и вы сильно захотите их иметь, — сказал Джордж Хоц. — Через несколько месяцев вы будете счастливы, что они у вас есть».
«Через несколько месяцев вы будете счастливы, что у вас есть комма-баллы», — сказал Geohot
Вчера на конференции TechCrunch Disrupt SF хакер провёл официальную демонстрацию автопилота, который скоро поступит в продажу под названием Comma One.
Geohot на конференции TechCrunch Disrupt SF, 14 сентября 2016 года
Comma One — подключаемый программно-аппаратный комплекс для автономного управления автомобилем. В отличие от систем Google и Tesla, вместе ним не нужно покупать новый автомобиль. Оборудование продаётся отдельно. За $999 покупатель получает 24-месячную подписку на программное обеспечение.
Geohot сказал, что установить автопилот в свою машину будет не сложнее, чем собрать мебель Ikea. Для установки автопилота требуется, чтобы в машине были как минимум электроусилитель руля и система электронного контроля устойчивости (ЭКУ). Адаптивный круиз-контроль или система автоматического перестроения в соседнюю полосу не требуются.
Демонстрация автопилота в мае 2016 года
Будем надеяться, что в коммерческой версии не потребуется приматывать радар скотчем к решётке радиатора. До появления в продаже Comma One осталось несколько месяцев. Пока что накапливаем комма-баллы. В первое время Comma One будет доступна только для небольшого числа пользователей и ограниченного списка марок автомобилей.
Джордж Хоц намерен за нескольких лет опередить Google, Tesla и других конкурентов в разработке систем автоматического пилотирования для автомобилей. К концу 2018 года, говорит он, пользователи должны наездить примерно 1,5 миллиарда километров в программе Chffr. Обучение нейросети на привычках множества водителей позволит исправить характерные недостатки вождения каждого из них.
«Все хорошие водители похожи друг на друга, а каждый плохой водитель плох по своему, — говорит Джордж Хоц. — Обобщённый водитель будет превосходен».
Джордж Хоц со своими инженерами из компании Comma.ai
Источник
