Конечно, полностью беспилотное управление – это большая работа, которую еще предстоит выполнить. Я думаю, что проехать на подобном транспорте в условиях города или загруженной станции получится лет через 10. Хотя собрать полноценный трамвай на автопилоте можно уже сейчас, но пока не решены законодательные вопросы, а он тестируется только на закрытых территориях. Но если мы говорим об активных помощниках водителя или машиниста, то можно сказать, что мы уже на пороге входа этой технологии в обыденную жизнь. Сегодня умный трамвай умеет двигаться по маршруту, останавливаться на остановках, открывать двери, пропускать пешеходов, машины и останавливаться перед препятствиями.
Современные промышленные копилоты – это разного рода системы, корректирующие движение транспорта в случае возникающей опасности. Тестируемый в данный момент ассистент для водителя трамвая состоит из двух основных подсистем: ограничение скорости и автоторможение в случае возникновения опасности на пути (пешеход, красный сигнал светофора, закрытая стрелка и т. д.). При этом управление трамваем происходит совместно с водителем.
В процессе испытаний выявляются различные проблемы, связанные с необходимостью вписать хаотичность реального мира в виртуальную систему оценки. К примеру, люди на остановках, которые стараются пролезть первыми, рискуя жизнью, вызывают автоматическую реакцию. Во время первых испытаний трамвай даже не мог подъехать к остановке: непредсказуемые люди стояли слишком близко. Можно, конечно, снизить возможный уровень тревожности модели поблизости от остановки и повышать его в пути. Это хороший вариант для того, чтобы решить задачу подъезда, но неэффективный, в случае если какой-нибудь герой все же выскочит на пути. Пришлось строить скелетные модели каждого отдельно взятого пешехода и следить за положением суставов. Мы обучили нейросеть видеть намерение по характерным позам.
В числе проблем есть еще один фактор – это стоимость, пропорциональная сложности данной технологии. Однако мы уже наблюдаем, как необходимые системы дешевеют.
Технология работы с железнодорожным транспортом – это отдельный пласт работ ввиду иных условий эксплуатации. Я думаю, что эти проекты будут развиваться параллельно, они обогащаются один от другого, но все же они ощутимо разные. Например, у маневровых локомотивов, для которых нами также был создан интеллектуальный помощник машиниста, большой тормозной путь, плюс они должны ориентироваться в сложной топологии путей.