Mobileye рассчитывает выйти на потребительский рынок со своими FMCW лидарами и радарами в 2025 году

Компания Mobileye смело высказывалась о выпуске потребительских беспилотных автомобилей в 2025 году. Выступая на CES, Амнон Шашуа, CEO Mobileye (сейчас компания принадлежит Intel) обрисовал стратегии, направленные на то, чтобы сделать технологии, методы тестирования и сам бизнес беспилотного транспорта «масштабируемыми, переносимыми [между географическими регионами], экономически жизнеспособными, а также приемлемыми с законодательной и социальной точек зрения».

Сегодня, когда автопроизводители и стартапы в области беспилотного транспорта сталкиваются с жестокой реальностью в виде долгосрочного отсутствия доходов, многие игроки в этой сфере уже отложили свои планы по развитию беспилотного 4 и 5 уровней в сторону.

Но только не Mobileye.

Генеральный директор Mobileye Амнон Шашуа держит чип с фотонным лидаром от Intel

Выступая на брифинге CES в понедельник, Шашуа рассказал о том, над чем будет работать его компания – от политики вождения до построения карт в высоком разрешении и разработки резервных систем.

Шаги, которые собирается предпринять Mobileye, значительно отличаются от планов конкурентов. Шашуа сказал, что Mobileye полна решимости оставаться на плаву, чтобы участвовать в гонке по созданию беспилотного транспорта (с целью выиграть ее в конечном итоге).

Во время презентации для СМИ Шашуа фактически гарантировал массовый запуск беспилотного транспорта в 2025 году. Он отметил, что перед этим запуском начнут работать сервисы роботакси. По его мнению, развертывание роботакси перед запуском беспилотных автомобилей позволит «попрактиковаться» и научиться работать с регулирующими органами над правилами дорожного движения в контексте беспилотного транспорта.

Шашуа сказал, что роботакси «перевернут рынок», значительно снизив транспортные расходы. Также он отметил, что запуск потребительского беспилотного транспорта в 2025 году приведет к радикальным изменениям. «Ад вырвется на свободу».

Три разные стратегии

«Отличий не так много, но кое-что мы делаем по-своему», – сказал Шашуа. Все эти меры Mobileye применяла для решения самых сложных задач в области беспилотного транспорта.

1. REM: картографирование 8 миллионов километров по всему миру

Первым анонсом компании стала REM: Road Experience Management Technology (технология управления дорожным опытом), представленная пять лет назад. Технология REM позволят создавать карты, которые, по словам Mobileye, «своевременно отражают изменения на дорогах и обеспечивают точность вплоть до сантиметров».

Большинство компаний на рынке беспилотного транспорта создают карты в высоком разрешении, используя специальные машины, которые курсируют по всем городам. Mobileye, в свою очередь, использует «имеющиеся в автопарке автомобили, оборудованные системами помощи водителю EyeQ4».

Также Шашуа отметил, что REM не просто логирует события. Он объяснил, что построение карт в высоком разрешении с записью всех дорожных объектов методом прямого сбора данных требует слишком много времени и усилий. «Такой подход невозможно масштабировать. Построение карт становится узким местом».

Вместо этого Mobileye собирает данные о «семантике» дорог – маршрутах, четырехполосных развязках и опасных поворотах. За счет такого подхода автопроизводителям проще сотрудничать с Mobileye, поскольку они могут собирать небольшие объемы данных (10 килобайт на километр), которые затем выгружаются в облако. В настоящее время совместно с Mobileye работают 6 автопроизводителей, которые суммарно собирают данные о 8 миллионах километров в день, используя технологию REM. В конечном итоге, Mobileye удалось собрать картографические данные о почти миллиарде километров дорог по всему миру.

2. Резервирование и избыточность: на подходе доморощенные лидар и радар

Mobileye разделяет идею о том, что беспилотная езды должна заметно превосходить вождение человека. Шашуа привел следующие оценки:

Ежегодный суммарный пробег в США составляет примерно 5.14 триллиона километров в год. Количество аварий с серьезными травмами – примерно 6 миллионов. Предполагая, что средняя скорость будет составлять 16 километров в час, средняя наработка на отказ будет составлять 50 000 часов вождения.

Представим, что существует возможность выпустить на дороги 100 000 беспилотных автомобилей в качестве роботов-шаттлов. Допустим, каждое роботакси будет ездить по 5 часов в день. Если время наработки на отказ будет десятикратным, то каждый день будет происходить одна авария. При 100-кратном времени отказа – одна авария каждую неделю, при 1000-кратном – одна авария в квартал.

Если среднее время наработки на отказ у каждой из машин станет 10-кратным, то это будет огромным достижением. С другой стороны, для оператора автопарка ежедневные аварии недопустимы.

Таким образом, Mobileye считает, что нижняя граница 1000-кратного времени наработки на отказ обязательна. Чтобы добиться этого, просто собрать данные о миллионах часов езды недостаточно.

Mobileye выступает за «внутреннюю избыточность» одного датчика вместо того, чтобы продвигать «низкоуровневую избыточность» между различными датчиками.

В прошлом году на CES Mobileye раскрыла свой подход к системному резервированию, рассказав об использовании различных алгоритмов в системах, использующих камеры. В этом году Mobileye обнародовала планы по созданию дополнительной подсистемы, состоящей из лидара, расположенного в передней части автомобиля и «кокона» из радаров – такая система должна обеспечивать тот же уровень безопасности, что и система с камерами. По заявлению Mobileye, за счет объединения двух систем (каждая из которых разработана и протестирована независимо от другой), в роботакси удастся реализовать «полноценное резервирование».

Система восприятия от Mobileye, основанная на камерах, была доработана и превращена в ADAS-решение 2 уровня китайской компанией Geely, массовое производство автомобилей с этой системой начнется в 2022 году. Ожидается, что это решение позволит создать приток доходов еще до того, как полностью беспилотные автомобили начнуть приносить прибыль.

На первом этапе реализации беспилотных автомобилей Mobileye планирует внедрить в свои решения лидар от Luminar и «кокон» радаров в свою систему, основанную на камерах.

Система на кристалле с лидаров, в которой используются технологии кремниевой фотоники от Intel

На втором этапе объединения датчиков для беспилотных автомобилей (который начнется в 2025 году) у Mobileye будет готов собственный лидар, использующий технологию FMCW (непрерывное излучение с частотной модуляцией). Шашуа назвал технологию FMCW скачком, поскольку в ней используется «эффект Допплера, а не просчет времени полета». Используя опыт Intel в области кремниевой фотоники (разработку, производство и обладание правами), Mobileye ожидает, что в 2025 году компания получит систему на чипе с лидаром от Intel, которую можно будет использовать в беспилотных автомобилях.

Также Mobileye занимается разработкой радаров для построения изображений. Шашуа подчеркивает, что «работу этих радаров будут определять специально написанное для них ПО».

3. RSS: жемчужина достижений Mobileye

Третья (и самая важная) технология, разработанная Mobileye для беспилотных автомобилей – это RSS (responsibility-sensitive safety – безопасность с учетом ответственности). Шашуа утверждает, что «RSS – жемчужина среди наших достижений».

Используя набор математических формул и логических правил, RSS формализует человеческие представления о вождении – безопасном и осторожном, или безрассудном. Беспилотные автомобили, которые будут разделять дорогу с водителями-людьми, должны понимать, какое поведение люди считают осторожным. Беспилотные автомобили не могут предвидеть неожиданных событий, но их можно подготовить к наихудшим сценариям.

RSS становится базовым аргументов в пользу безопасности машин-роботов, когда компании, занимающиеся беспилотным транспортом, общаются с регулирующими органами. «RSS должна быть прозрачной», – сказал Шашуа. «Безопасность не может быть секретом».

• Первая в России серийная система управления двухтопливным двигателем с функциональным разделением контроллеров
• В современном автомобиле строк кода больше чем…
• Бесплатные онлайн-курсы по Automotive, Aerospace, робототехнике и инженерии (50+)
• McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive