Усилия по обеспечению безопасности беспилотных грузовиков должны делать упор на предотвращение, а не на реагирование

Джон Маринаро, директор по операционной безопасности и тестированию

Когда люди спрашивают меня о самоуправляемых грузовиках, которые мы разрабатываем в Torc совместно с Daimler Trucks North America, они обычно задают один из трех вопросов:1) Безопасны ли они? 2) Как можно предсказать непредсказуемое? и 3) Откуда вы знаете, что они в безопасности? Это хорошие вопросы, особенно если учесть, что Torc и Daimler заявили, что не будем коммерциализировать самоуправляемый грузовик уровня 4, пока не будем уверены, что он безопасен. Однако большинство людей упускают из виду то, что меры безопасности для беспилотных грузовиков и водителей-людей должны быть направлены на предотвращение проблем или происшествий, а не на реагирование на них.

Позвольте мне объяснить, сначала констатируя очевидное, а именно то, что системы автономного вождения не идеальны. Как бывший руководитель службы безопасности НАСА, я понимаю, что мы не можем полностью исключить риск. В сфере безопасности наша работа заключается в том, чтобы понять и максимально снизить риски. Есть вопросы и параметры, которые, как мы знаем, мы должны понимать. Есть также проблемы, о которых мы даже не догадываемся, что мы их не знаем, также называемые неизвестными неизвестными. Это, безусловно, относится к беспилотным автомобилям.

Снижение риска неизвестности

В Torc мы создаем образцовый виртуальный драйвер. Как и лучшие водители-люди, наш водитель может невероятно быстро принимать правильные решения в кризисной ситуации. Образцовые водители — как живые, так и виртуальные — имеют решающее значение для безопасности на дороге. Около 77% всех дорожно-транспортных происшествий происходят по вине водителей. Эти несчастные случаи происходят, когда водители по многим причинам не соблюдают установленные протоколы безопасности и передовой опыт. Наш виртуальный водитель разработан с учетом этих передовых методов, чтобы реагировать предсказуемо и последовательно.

Безопасны ли беспилотные грузовики? Автономные системы вождения имеют некоторые технические преимущества перед водителями-людьми. Как уже упоминалось, автономные системы вождения не устают и не отвлекаются. Широкий охват датчиков на транспортном средстве обеспечивает непрерывное и всестороннее обнаружение движущихся и неподвижных элементов в любое время, что значительно сокращает слепые зоны, с которыми сталкиваются водители. Инженеры Torc учитывают ситуации, которые являются ведущими индикаторами несчастных случаев, а также конкретные данные о зонах повышенного риска.

Мы также разрабатываем подробные стратегии, которые необходимо внедрять заранее, в случае возникновения рискованных ситуаций. Многим из этих же стратегий учат профессиональных водителей CDL в программах обучения безопасному вождению. Например, система Take 5 от Института усовершенствования водителей системы Смита учит водителей высоко держать руль, видеть общую картину, держать глаза в движении, не отвлекаться и следить за тем, чтобы они вас видели. Все это направлено на предотвращение несчастных случаев, и эти рекомендации являются признанными в отрасли рекомендациями для водителей тракторных прицепов. Беспилотные грузовики могут делать все это и многое другое.

Я хотел бы на мгновение сосредоточиться на пятом правиле Смита:оставьте себя в стороне. Если у вас нет пути отхода, то вам некуда деваться, если на дороге случится непредвиденная ситуация. Мы также учитываем тот факт, что наши грузовики постоянно сталкиваются с водителями, которые не понимают, что нужно, чтобы вести 40-тонный тягач с прицепом по дороге на относительно высокой скорости. Существуют физические ограничения маневрирования большим грузовиком, такие как тормозная скорость и радиус поворота, которых нет у легковых автомобилей, и путь разъезда должен учитывать эти факторы.

Так как же нам управлять рисками непредсказуемых водителей на дороге? Как предсказать непредсказуемое? Мы не можем контролировать тех, кто нас окружает, но мы можем приспособиться к ним. К счастью, у нас есть данные исследований о том, что повышает вероятность аварии. Например, избегание ненужной смены полосы движения снизит вероятность аварии на 12%. Конечно, иногда безопаснее перестраиваться, когда водители сталкиваются с перекрытыми полосами и левыми выездами, но предотвращение аварий и близких вызовов — это вопрос передовой практики, подтвержденной данными о безопасности. В Torc такие данные о безопасности позволяют нам программировать наше программное обеспечение с информацией, которую человек-оператор должен знать и осваивать с десятилетним опытом. Например, мы можем сообщить беспилотному грузовику, чтобы он «заранее позиционировался» на полосе движения, когда дорожная ситуация указывает на ожидающую проблему, избегая необходимости быстрого изменения.

Некоторые люди обеспокоены программными и аппаратными сбоями в самоуправляемых грузовиках, и в какой-то момент сбои, вероятно, будут. Мы закладываем в нашу конструкцию избыточность и отказоустойчивость, чтобы помочь справиться с тем, что мы не можем предотвратить, и спланировать отказоустойчивость. Для этого мы также берем пример с НАСА и аэронавтики, и у нас есть «горячий резерв», готовый, например, взять на себя деградировавшую или неисправную систему, добавив избыточность в системы, критически важные для безопасности.

Определение зоны безопасности

Давайте также рассмотрим конверт безопасности вождения. Torc определяет конкретные модели поведения при вождении для различных условий дорожного движения и окружающей среды, которые обеспечивают высокий уровень безопасности эксплуатации транспортного средства. Это имеет решающее значение для безопасности дорожного движения, поскольку данные показывают, что устранение всего лишь одного фактора развивающегося опасного события может снизить вероятность аварии на 95% и более. Мы классифицируем зоны безопасности по цвету:зеленый для безопасных, желтый для менее безопасных, оранжевый для рискованных и красный для опасных зон. Когда нас учат водить автомобиль, например, нас просят соблюдать дистанцию ​​в 3 секунды от впереди идущего автомобиля. Для грузовиков это 5-7 секунд, потому что им нужно больше времени, чтобы остановиться. Соблюдение приведенных выше рекомендаций по дистанции позволит водителям оставаться в зеленой зоне — там, где мы хотим жить — по крайней мере, в 90% случаев. Но это не то, как люди обычно ездят. Быстрая поездка по округу Колумбия, например, показала бы, что люди проводят большую часть своего времени в красной зоне. Поэтому каждый день случаются аварии. Пребывание в зеленой зоне снизит количество несчастных случаев более чем на 75%. Работать в красной зоне небезопасно. У вас нет маржи и высока вероятность того, что вас заставят выполнить ответ героя, чтобы избежать несчастного случая.

Автономные грузовики обладают преимуществом в плане безопасности как благодаря большому количеству одновременно сообщающих датчиков, так и способности точно определять местоположение и действовать соответствующим образом. Датчики позволяют системе беспилотного грузовика точно определять, где находятся все остальные на дороге одновременно. Не нужно тратить время на то, чтобы последовательно оглядываться в разные зеркала, как это должны делать люди-операторы. Кроме того, самоуправляемый грузовик не перенимает человеческого нетерпения, следования за толпой или развития агрессивных эмоций, если на дороге возникают проблемы.

Смена полосы движения является событием высокого риска как для грузовиков, так и для легковых автомобилей, и отраслевые рекомендации по смене полосы движения называются Take 10, что означает сигнал в течение 3 секунд, а затем 7 секунд для завершения смены полосы движения. Добавьте к этому рекомендации по снижению скорости, такие как снижение скорости на 5 миль в час при плотном движении, поворотах или погодных условиях, и у вас уже есть впечатляющий пакет рекомендаций по безопасному вождению, которые значительно уменьшают пределы ошибок и снижают риск аварий и аварий. /Р>

Мы используем эти и другие руководящие принципы для определения поведения наших беспилотных грузовиков с целью как можно больше работать в зеленой зоне зоны безопасности. Наша цель в Torc — стать лидером в управлении грузовыми автомобилями более безопасно, эффективно и продуктивно, чем большинство водителей-людей, что, как мы надеемся, снизит риск и спасет жизни. Все это возможно, потому что поведение при вождении, о котором мы говорим, может быть последовательно реализовано при правильном программировании.

Точно так же, как водители учатся на собственном опыте, наши самоуправляемые грузовики набираются опыта. Тем не менее, люди приобретают опыт по отдельности, в то время как наши самоуправляемые грузовики выигрывают от коллективного обучения. Те датчики и вычисления, которые помогают грузовикам воспринимать ситуацию вокруг них, также могут хранить данные или записывать данные в случае инцидента или если требуется экстремальное реагирование. Мы анализируем все такие случаи, определяем надлежащее реагирование и обновляем программное обеспечение для всего автопарка. Мы также планируем работу там, где есть неизвестные, например, программирование грузовиков на безопасную остановку в случае ситуации, к которой система не готова.

Разработка безопасности на дорогах будущего

Откуда я знаю, что беспилотные грузовики безопасны? Потому что мы создаем самого опытного, образцового водителя, поддерживаемого лучшим в своем классе оборудованием и компьютерами, передовыми технологиями, опытными водителями грузовиков, данными о безопасности дорожного движения и передовыми отраслевыми стандартами. Я предполагаю, что прежде чем мы закончим, наши знания могут помочь научить людей-водителей тому, как быть безопаснее на дороге.

Присоединяйтесь к нашей команде

Команда Torc по обеспечению безопасности и обеспечению полетов использует подход, основанный на данных, для разработки беспилотных полуприцепов. Если вы хотите поддержать нашу миссию по повышению безопасности на дорогах, подайте заявку сегодня, чтобы присоединиться к нашим командам-победителям.