Камеры с высоким разрешением – важный элемент оснащения беспилотного автомобиля. Они используются для распознавания светофоров, дорожной разметки, уличных знаков и других объектов, которые содержат зрительные ориентиры, но не более того. Камеры, в отличие от лидаров, различают цвета, а также разницу в текстуре. Если установить несколько камер, получится определить расстояние до предметов. Но чем дальше объект, тем менее точен расчет, поэтому для вождения на высокой скорости это не подходит. Стоимость камеры относительно невелика – 150 фунтов стерлингов на автомобиль, но стоит учитывать, что ее работа зависит от условий освещения и видимости. Инфракрасное излучение способно в какой-то степени решить эту проблему.
Можно подумать, что для передвижения крайне важно наличие GPS. Но эта система работает точно лишь на расстоянии нескольких метров и не всегда исправно: сигнал прерывается рядом с высокими зданиями и в тоннелях. Именно поэтому использование GPS в автономных автомобилях носит ограниченный характер. Однако в сочетании с другими датчиками она может быть полезной. В МТИ, к примеру, сконструировали беспилотный Prius, который неплохо ориентируется на дороге с помощью лишь GPS, лидара и акселерометров.
Мозг автомобиля
Конечно, все описанные датчики оказались бы бесполезны, не будь устройства, которое анализировало бы поступающую информацию. Для обработки огромного количества данных (причем быстрой) требуется очень мощный компьютер, по характеристикам заметно превосходящий тот, что стоит у вас дома. Даже современные автомобили вроде Waymo каждые полминуты генерируют информацию объемом до 150 гигабайт. Этого достаточно, чтобы заполнить жесткий диск большинства ноутбуков. В час производится 19 терабайт информации. Автомобили должны хранить эти огромные объемы данных на случай последующих рассмотрений из-за аварий или споров. Все это влияет на потребление энергии: прототип расходует 5000 ватт (примерно столько же требуется 40 обычным ПК). Такой уровень потребления заметно сокращает количество топлива или время работы батареи. Представьте, что для экономии заряда придется отключить автопилот и взять управление в свои руки, иначе до места назначения вы не доедете. Не очень-то похоже на прогресс.
Сейчас на разработку процессоров, которые соответствовали бы потребностям автономных машин, направлено много сил. В Google создали тензорные процессоры (Tensor Processing Units), которые предназначены специально для задач автопилота. В процессоре задействуется только та часть чипа, которая необходима для выполнения конкретной задачи. За счет этого увеличивается количество операций в секунду и уменьшается расход энергии. Тензорные процессоры подходят для машинного обучения