XV Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Беспилотный автомобиль

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Голубовская А.Р. 1

---

1МБОУ Одинцовская СОШ №17 с УИОП

Лашина Т.С. 1

---

1МБОУ Одинцовская СОШ №17 с УИОП

Работа в формате PDF

166.2 KB

Автор работы награжден дипломом победителя III степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителя

Введение

Цель: Исследование разработок законодательной основы и дорожной инфраструктуры для внедрения искусственного интеллекта

Гипотеза: Сдерживающим фактором для внедрения беспилотных автомобилей является несовершенство законодательства, технической базы и дорожной инфраструктуры.

Задачи:

1. Изучение работы беспилотного автомобиля

2. Улучшение искусственного интеллекта

3. Изменение отношения человека к искусственному интеллекту

4. Адаптация законодательства для использования искусственного интеллекта

5. Модернизация дорожной инфраструктуры

6. Понять почему беспилотные автомобили входят в жизнь людей так медленно

Актуальность: сейчас очень активно развивается искусственный интеллект, особенно беспилотные автомобили у Яндекс, Google и Tesla; создаются новые модели беспилотных автомобилей

Проблема: медленное внедрение искусственного интеллекта в жизнь человека (в частности, внедрение беспилотных автомобилей)

Методы: анализ, моделирование, синтез

Разработанность проблемы: автомобильная индустрия претерпевает существенную трансформацию: крупнейшие производители машин совместно с ИТ и телеком разработчиками идут к созданию транспортных средств с возможностью полностью автономного вождения. Одной из наиболее продвинутых компаний в области автопилота можно назвать Tesla. Она уже продаёт электромобили Model S и Model X с такой функцией.

Этапы работы:

Теоретический этап: ноябрь 2021

Анализ информации – проблемы беспилотных автомобилей:

Несовершенные сенсоры

а)камеры

б) лидары

в) радары

Искусственный интеллект

Навигация

Взаимодействие с людьми

Энергоэффективность

Результат этого этапа – это полученная информация и знания о проблемах беспилотных автомобилей

Аналитический этап: декабрь 2021

Улучшение искусственного интеллекта – информация о способах решения проблем беспилотных автомобилей

а) решение частных задач на основе первого этапа (например, автомобиль должен замечать препятствия)

Изменение отношения человека – статья на тему «беспилотные автомобили и наше отношение к ним»

а) искусственный интеллект – это не слуга

б) помощь искусственному интеллекту ещё нужна

Результат этого этапа – разъяснение людям преимуществ использования искусственного интеллекта и информирование о этапах внедрения и решения проблем беспилотных автомобилей

Исследовательский этап: январь 2022

Адаптация законодательства для использования искусственного интеллекта

а) изучение российского законодательства (именно то, на которое будет основываться в дальнейшем)

б) Изучение дорожной инфраструктуры

Результат этого этапа – Внесение предложений по адаптации законодательства для внедрения беспилотных автомобилей. Разработка мероприятий по модернизации дорожной инфраструктуры.

Презентационный этап: февраль 2022

Изменение уже имеющихся законов для ускорения внедрения искусственного интеллекта (предложение о нововведениях если потребуется)

Поэтапная реконструкция дорог и прилегающих территорий.

Результат этого этапа – изучение новых законопроектов о беспилотном транспорте.

Теоретический этап

Несовершенные сенсоры

Камеры:

Основная проблема камер — ограниченная зона видимости: для полноценного обзора на автомобиль их приходится устанавливать сразу несколько. Нынешние беспилотники Google, «Яндекса» и других производителей оснащены пятью-восемью камерами. Чем больше камер, тем выше требования к вычислительной мощности: нужно обрабатывать кадры с каждой камеры, и чем быстрее, тем лучше. Современные алгоритмы обработки изображений, в свою очередь, только повышают требования к вычислительным мощностям.

Пользователи привыкли, что камеры на смартфонах с каждым годом становятся все лучше. Но, как правило, такие заявления — просто маркетинговые ходы. Одна камера для беспилотного автомобиля может стоить как топовый смартфон. По сравнению с человеческим зрением камера не обеспечивает нужного динамического диапазона: при ярком солнце картинка может засветиться, а ночью снимок выйдет слишком темным.

Ещё одна проблема камер — летящая с дороги грязь. В Калифорнии беспилотнику ехать намного легче, чем в погодных условиях средней полосы России. Поэтому нужно придумывать способы защищать и очищать оптику.

Но есть фундаментальные проблемы. Когда человек распознает картинку, он использует не просто данные о том, как должен выглядеть объект, а весь свой колоссальный интеллектуальный опыт, накопленный за годы жизни. И этот опыт очень тяжело перенести в алгоритмы. Допустим, на автобус наклеена реклама, на которой изображён автомобиль. Любой человек легко распознает, что это автобус, а на нем реклама автомобиля. Современные алгоритмы компьютерного зрения, скорее всего, распознают отдельно автобус и отдельно автомобиль или пешехода, нарисованного на этом автобусе. То же самое касается отражений объектов в лужах и стёклах. Сегодня алгоритмам очень тяжело понять, что это не те объекты, которые нужно анализировать.

Лидары:

На большинстве беспилотных автомобилей, помимо камер, также ставят несколько лидаров. Лидар сканирует пространство при помощи лазерного излучателя и определяет расстояние до окружающих объектов. У него тоже есть ряд проблем, одна из ключевых — стоимость. 128-лучевой лидар стоит 50–80 тысяч долларов. Как правило, используется одновременно несколько более дешёвых моделей, но совокупно стоимость лидаров может быть сопоставима со стоимостью всего автомобиля.

Есть множество примеров, когда объект, который человек распознает как безопасный, в облаке точек лидара выглядит как препятствие — выхлопные газы от других автомобилей или снег, поэтому лидар плохо работает при осадках. У беспилотника от Uber произошла авария, когда автомобиль не смог распознать девушку, переходящую дорогу с велосипедом в неположенном месте. Одно из объяснений разработчиков заключалось в том, что они настроили такой порог отбрасывания ложных срабатываний, что алгоритмы восприятия автомобиля приняли велосипедистку за препятствие, которое нужно игнорировать. Если бы разработчики сделали порог низким, автомобиль во многих ситуациях бы вообще не тронулся: ему бы постоянно казалось, что на дороге есть препятствие.

Радары:

Радары очень хороши для решения проблем с погодными условиями: они работают и в дождь, и в снег. Одной из важных особенностей радаров является то, что они позволяют напрямую определять скорость объекта с помощью эффекта Доплера. Во многих системах адаптивного круиз-контроля современных автомобилей установлены радары. Они напрямую определяют скорость автомобиля перед собой и могут удерживать эту же скорость на безопасном расстоянии.

Для развития систем помощи водителю ADAS на текущий момент радары наиболее эффективны с точки зрения и стоимости, и применимости, но они выдают мало доступной информации. Современные радары стали более интеллектуальны, могут распознавать пешеходов, автомобили, велосипедистов, но радар все ещё во многом похож на обычный дальномер с узким полем зрения.

Искусственный интеллект

Как заставить систему понимать дорогу и в дождь, и в снег, и при плохой разметке? Эволюционное развитие текущих алгоритмов позволяет накапливать больше данных, обучать на них систему и улучшать распознавание. Большинство компаний, которые разрабатывают беспилотный транспорт, сейчас занимаются оттачиванием и доработкой существующих алгоритмов и систем. Стараются воссоздать как можно больше ситуаций, которые могут произойти на дороге. Накопленные данные нужно разметить. Для этого человек оценивает, где пешеход, где нет разметки, а где дорожное полотно. Чем больше размеченных данных, тем совершеннее работа алгоритмов, и система лучше распознает ситуации на дороге.

Нынешний искусственный интеллект, к сожалению, далеко ещё не интеллект, и с его обучением есть серьёзная проблема. Чтобы обучить сверхточную нейронную сеть (deep learning) распознавать объекты, ей нужно подать сотни тысяч, миллионы экземпляров этих объектов. В среде data science инженеров это называется data set. Чем больше data set, тем более качественный результат вы получаете. Чтобы обучить человека, такой data set не нужен, так как у людей обобщающая способность на порядки превышает то, что мы сейчас имеем в искусственном интеллекте. Ребёнку достаточно показать две-три машины, подарить игрушечную машинку, и с просьбой нарисовать машину он, как правило, справится. Выйдя в город, он спокойно узнает машину любой марки. С искусственным интеллектом так не проходит, и это фундаментальная проблема.

Навигация

Практически все компании-разработчики используют GPS, глобальную спутниковую систему навигации, и от неё нельзя отказаться. Есть примеры, когда беспилотный автомобиль едет по дороге без навигации вообще — как человек, просто анализирует полосу и едет в этой полосе. Но если мы хотим спланировать точный маршрут, с указанием улиц, то без навигации не обойтись. Что произойдёт с текущими моделями беспилотников, если оборвётся сигнал от спутника, например, из-за магнитной бури? Скорее всего, ничего страшного не будет — они просто остановятся и припаркуются в мягком режиме. Но полностью полагаться на спутниковую навигацию нельзя. Ещё опаснее, чем магнитная буря, — плотная городская застройка, из-за которой сигнал от спутников многократно отражается от стен и приходит с опозданием, и мы получаем некорректную геопозицию автомобиля. Даже если GPS-сигнал точный, есть другая проблема — карты. Большинство водителей сталкивалось с неактуальными картами в навигаторе, когда на дороге ремонт или что-то поменяли. Человек легко может объехать препятствие и быстро скорректировать свой маршрут, а для компьютера карты — дополнительное зрение, и некорректные карты могут навредить больше, чем отсутствие сигнала GPS.

Многие компании ориентируются на HD maps (high definition maps) — карты, построенные с высоким разрешением, с точностью до сантиметров. Они дополняются системой GPS Real Time Kinematic (RTK, «кинематика реального времени»): базовая станция корректирует GPS-сигнал для нашего автомобиля, и таким образом данные GPS учитываются с сантиметровой точностью. В этом случае работа систем беспилотника во многом упрощается.

Взаимодействие с людьми

Если бы на дороге были только роботы, без обычных водителей и непредсказуемых пешеходов, все было бы гораздо проще, потому что беспилотники можно обеспечить не только точной навигацией, но и взаимодействием, передачей друг другу данных о том, с какой скоростью все движутся и куда планируют поворачивать. В этом случае задача сводится к многоагентной системе, где нужно просто обеспечивать децентрализованную диспетчеризацию взаимодействия. Пока что такую систему реализовать сложно, поскольку машина, тем более беспилотная, — это дорогое устройство и начать строить дороги только для беспилотников невозможно. Вероятно, в некоторых странах предпримут такие попытки, но все равно выйдет дорого. В любом случае сейчас нужно совмещать обычный транспорт и беспилотный. Здесь понадобятся определённые регламенты: не только беспилотник должен «понимать» других водителей и пешеходов, но и обычным водителям необходимо знать, как может поступать беспилотник, какие действия он предпримет в той или иной ситуации.

Строгий регламент правил дорожного движения решит этическую «проблему вагонетки», которую так много обсуждают в связи с беспилотным транспортом: что, если беспилотный автомобиль попадает в аварийную ситуацию и должен принять решение — сбить одного человека или десять? Нужно выработать чёткие стандарты, по которым в определённых ситуациях действует беспилотник. Например, в ПДД есть правило, что в аварийной ситуации нужно оттормаживаться в своей полосе, если пытаешься уйти от столкновения, нельзя выезжать на встречную полосу: может быть ещё хуже. В этом смысле нет никакой моральной дилеммы, беспилотный автомобиль просто будет действовать по правилам. Даже если в его полосе оказались десять человек, к сожалению, он будет оттормаживаться в своей полосе, но эти десять человек должны знать, что беспилотник так будет делать. Скорее всего, будут проблемы во взаимодействии водителей и беспилотников на дороге. Существует много невербальных моментов в общении водителей между собой: моргнуть фарами, махнуть рукой, включить «аварийку», уступить в нарушение ПДД. Когда беспилотники выйдут на дорогу, начнётся притирка к новым реалиям.

На непредвиденное обстоятельство беспилотник среагирует лучше, чем человек. Водитель может отвернуться, отвлечься на телефон, не успеть среагировать на перестроение. Агрессивный водитель даже может захотеть создать аварийную ситуацию, не пустить в ряд, подрезать. Человек — это не просто алгоритм, а эмоции и усталость опасны на дороге.

Беспилотники ещё не способны уверенно действовать в плотном городском потоке на высокой скорости. Люди могут создать ситуации, когда беспилотник будет перестраховываться и ехать чересчур медленно. К примеру, вы едете в беспилотном такси, кто-то неожиданно перестраивается перед вами, и беспилотник оттормаживается с запасом. Следующий за ним автомобиль посчитает, что впереди «чайник», и начнёт тоже обгонять его и перестраиваться перед ним. В итоге для пользователя такси поездка будет не совсем комфортной. Стоит ожидать, что недостатки беспилотных автомобилей будут заметнее в сложных дорожных ситуациях с участием плохих водителей.

Энергоэффективность

Владельцы автомобилей стремятся тратить меньше энергии, чтобы экономить деньги. Компании под давлением экологов и маркетинга стараются снизить потребление. Современные алгоритмы обработки данных и управления же требуют серьёзных вычислительных мощностей, и это ведёт к снижению энергоэффективности автомобиля. Вычислительная система беспилотника может потреблять около 2 киловатт энергии — это много. Энергоэффективность мозга человека оценивается на два порядка меньше — примерно в 25 ватт. Это довольно серьёзная технологическая проблема.

Аналитический этап

Проблемы беспилотных автомобилей и их решение

Несовершенные сенсоры:

Камеры:

Перечисленные ранее проблемы, связанные с камерами — это технические вопросы, для которых постепенно находят решение: камеры модернизируются, выходят новые модели, рынок растёт, цена падает. Но есть фундаментальные проблемы (пример был приведён ранее), прогресса в решении которых сейчас нет.

Лидары:

Самая главная проблема лидаров – их стоимость. Здесь есть прогресс в развитии рынка, появляются конкуренты, спрос растёт, цена падает. Но до компромиссных цен, которые позволили бы использовать лидары в массовом производстве, ещё очень далеко. Также есть проблема, связанная с алгоритмическим компромиссом низкого порога отбрасывания, который очень тяжело преодолеть без сильного искусственного интеллекта, поэтому решение этой проблемы на данный момент очень сложно.

Радары:

Дальнейшее улучшение чувствительности радаров, их помехоустойчивости, разработка новых интеллектуальных алгоритмов входных сигналов, возможное увеличение количества сенсоров.

Навигация:

Как поддерживать актуальность навигационных карт? Обновлять карты высокого разрешения ещё сложнее, чем обычные для навигатора. Возможно, в будущем эта проблема решится на специализированных автострадах для беспилотного транспорта. Это очень заманчивое решение — обеспечивать зоны именно для движения беспилотников. Для беспилотного транспорта очень хорошим решением была бы разработка регламентов движения в определённых зонах по точным картам с точной коррекцией GPS. Сейчас это решение ограничивается спросом и рынком, как раньше сотовая связь выглядела неперспективной, потому что нужно было построить множество вышек, а сейчас ею пользуются практически все, и за счёт большого рынка это стало выгодно. Точно так же можно построить корректирующие станции для кинематики реального времени и создать подробные карты для хайвэев.

Искусственный интеллект:

Обобщение усилий разработчиков, наращивание процессорных мощностей и каналов обработки данных.

Энергоэффективность:

Технически энергоэффективность - это не проблема для испытателей беспилотников: на полигоне можно поставить дополнительный аккумулятор, но в масштабах массового рынка это умножится на сотни миллионов автомобилей и существенно отразится на мировой экономике. Также некоторые компании выпускают собственные компьютеры для беспилотников и делают упор на энергоэффективность. В частности, специализированный компьютер компании NVIDIA сейчас потребляет около 30 ватт, но его производительность заметно ниже, чем у более мощных компьютеров.

Беспилотные автомобили и наше отношение к ним

Уровень доверия к беспилотным авто в мире снизился с 64% в 2015 г. до 53% в 2020 г. Исследование проводилось в 13 странах с участием более 23 000 респондентов. Его результаты были представлены на форуме Urban Mobility 22 декабря.

Падение уровня готовности пользоваться беспилотным транспортом может быть связано с тем, что в 2015 г. при опросах люди говорили о чем-то далёком от реальности и отвечали легко, объясняет партнёр Arthur D. Little Артем Малков.

Сегодня беспилотные авто используются во многих странах и в целом успешно. Однако даже единичные аварии с их участием широко освещаются СМИ. Хотя в целом беспилотный транспорт становится причиной ДТП гораздо реже обычного. Представители Минтранса РФ неоднократно приводили формулу «90–60–30», согласно которой использование беспилотных авто позволяет снизить количество ДТП на 90%, нагрузку на автодорогу – на 60%, а выбросы уменьшаются на 30%.

В России 36% респондентов ответили, что готовы пользоваться беспилотными машинами прямо сейчас. Примерно такой же уровень доверия к автопилотам наблюдается в Японии и Италии, свидетельствуют данные Arthur D. Little. Наивысший показатель готовности общества к автопилотам в Китае – 71%.

Больше всего россиян пугает угроза технического сбоя автопилота, это отметили 61% респондентов. На угрозу безопасности личных данных указало 30% опрошенных россиян.

Беспилотник точно передаёт данные о том, куда он едет, и, соответственно, пассажир всегда будет на радаре, а информация о его перемещениях – у разработчика, поясняет Малков: «Во многом это опасение в наше время ложное, потому что местонахождение человека можно отследить через телефон».

Повысить уровень доверия может массовое появление беспилотных автомобилей на улицах, когда люди увидят и получат возможность протестировать беспилотники, заключает Малков.

В татарстанском городе Иннополис уже больше двух лет в тестовом режиме работает сервис роботакси «Яндекса», за время работы было совершено больше 12 000 поездок. Местные жители на собственном опыте знают, что беспилотный автомобиль – это безопасный и удобный способ перемещения по городу, что повышает и уровень доверия, заявили «Ведомостям» в «Яндексе»: «Текущий уровень технологии уже позволяет запускать полностью беспилотные сервисы в условиях небольших городов. Важно, чтобы вместе с развитием технологии происходили изменения в госрегулировании».

Пользователи обычно с недоверием относятся ко всем революционным технологиям, не только к беспилотному транспорту, говорит пресс-секретарь АНО «Платформа НТИ» Юрий Сушинов: «В рамках Национальной технологической инициативы ведётся конкретная работа – создаётся нормативная база, в частности национальные стандарты, навигационно-телематическая платформа «Автодата». В России уже есть более 10 компаний, которые построили беспилотники и сейчас активно их тестируют».

Важно накопить опыт эксплуатации беспилотного автомобиля в реальных условиях русской зимы – когда снег, грязь, неработающие светофоры, отмечает Сушинов: «И конечно, к работе должны подключиться корпорации. Рисковать, инвестировать, искать решения, в которых эксплуатация беспилотника была бы выгоднее эксплуатации машины с водителем»

Есть ещё 6 главных страхов людей, связанных с беспилотниками:

БЕСПИЛОТНЫЕ АВТОМОБИЛИ НЕБЕЗОПАСНЫ.

Большинство исследований и специалистов говорят о том, что беспилотники будут на 95-99% безопаснее, чем обычные водители. То есть если сейчас в крупном городе случается, например, 100 аварий в день, то, когда большинство машин будут беспилотными, будет случаться 1-5 аварий. ДТП безусловно не пропадут - просто потому что на дороге всегда может случиться что-то непредвиденное, например, на дорогу на красный свет выбежит человек, но аварий будет в разы меньше, так как беспилот никогда не нарушает правила, не превышает скорость, не бывает выпившим или уставшим, не отвлекается и не агрессивен на дороге.

ЧТО ЕСЛИ Я НЕ СМОГУ ОСТАНОВИТЬ БЕСПИЛОТ В ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ И ВЫЙТИ ИЗ НЕГО.

В каждом беспилотном автомобиле есть кнопка экстренной остановки. В любой момент времени вы можете остановить беспилотник и выйти из него. Это может быть, как в случае, если машина делает что-то не по плану или если вам просто захотелось остановиться и выйти из автомобиля. Вернувшись в машину, вы снова активируете режим беспилотного движения, задаёте маршрут и беспилот продолжает поездку в автономном режиме.

БЕСПИЛОТНИКИ ЛИШАТ МЕНЯ РАБОТЫ.

Если вы работаете таксистом или водителем автобуса, или грузовика, то в ближайшие 5 лет можете не опасаться, что вас уволят. Внедрение беспилотных автомобилей, автобусов и грузовиков будет постепенным и займёт по разным оценкам от 10 до 30 лет. Но даже и через 25-30 лет не все автомобили будут беспилотами, скорее всего автономными будут около 50% машин. То есть профессия водитель скорее всего не исчезнет полностью. Для тех же водителей, которым придётся уволиться - будут открыты вакансии в автосервисах. Срок жизни беспилотника будет составлять 3-4 года, так как машина эксплуатируется практически постоянно, днём и ночью без перерывов. Обычные машины стоят 90% времени, а беспилот будет работать все время и будет нуждаться в более частом ремонте и обслуживании. Появятся тысячи новых вакансий мастеров и механиков в автосервисах. Главный вывод - переход на беспилоты будет постепенный, займёт 15-30 лет и у вас будет возможность переучиться на другую профессию и не потерять работу.

БЕСПИЛОТНЫЙ АВТОМОБИЛЬ МОЖЕТ НАРУШИТЬ ПРАВИЛА.

Это может произойти только по одной причине - неисправность оборудования или софта машины. Все беспилоты будут ездить строго по правилам того региона, где они эксплуатируются. Иначе - зачем вообще тогда создавать беспилотный автомобиль, если он будет не лучше и не дисциплинированнее обычного водителя? Каждый год компании, разрабатывающие беспилотный софт, получают и обрабатывают все больше данных о работе машин и вероятность ошибок будет также снижаться с каждым новым годом эксплуатирования беспилотников. В-общем - чем больше данных накопили машины, тем они безопаснее.

СИСТЕМУ БЕСПИЛОТНИКА МОГУТ ВЗЛОМАТЬ И НАПРАВИТЬ МАШИНУ ПО СВОЕМУ УСМОТРЕНИЮ.

Теоретически это возможно, и это сейчас одна из основных проблем на пути массового внедрения беспилотников. Раз все машины будут управляться единой сетью и "общаться" в этой сети, значит - злоумышленник, который взломает эту сеть, получит доступ к управлению беспилотами. Сейчас в тему беспилотников зашли все крупнейшие автопроизводители - Daimler, GM, Ford, Toyota, Hyundai и т.д., и IT и транспортные компании, и сервисы - Google (Alphabet Inc.), Apple, Intel, Baidu, Uber, Lyft, Яндекс. Каждый год в тестирование и развитие беспилотных технологий вкладываются сотни миллиардов долларов. Обратной дороги нет и это настолько крупный и дорогой рынок, что крупные компании безусловно найдут ресурсы на создание самых современных систем анти-взлома и безопасности. Безусловно, случаи взлома будут происходить, но каждый такой случай будет вести к разработке ещё более безопасных систем для беспилотников.

БЕСПИЛОТ НЕ ПОЙМЕТ МЕНЯ И ПОВЕЗЕТ НЕПРАВИЛЬНО. Если случится ошибка, вы всегда сможете дать машине команду остановиться. Затем заново задать маршрут. Если же беспилот снова будет везти вас неправильно, это означает сбой в программном обеспечении - вам нужно будет остановить машину, выйти из неё и вызвать сервисную службу. Если вы будете ехать в беспилотном такси, то просто приедет новая машина и заберёт вас. Не может случиться такая ситуация, что вы заперты в машине и она везёт вас в неизвестном направлении - теоретически это возможно только в случае взлома системы управления беспилотником. В любом случае, вы всегда можете нажать на кнопку экстренной остановки и выйти из машины.

Исследовательский этап

Постановление правительства №1415

На данный момент принятых и при этом одобренных законов и законопроектов относительно беспилотных автомобилей немного. Главным образом, все опираются на постановление правительства №1415. Постановление №1415 – это эксперимент по опытной эксплуатации на автомобильных дорогах общего пользования высокоавтоматизированных транспортных средств на территории Москвы и Республики Татарстан с 1 декабря 2018 года по 1 марта 2022 года. И также этот эксперимент будет проводится на территории Владимирской, Ленинградской, Московской, Нижегородской, Новгородской и Самарской областей, Чувашской Республики, Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого автономных округов, Краснодарского края и г. Санкт-Петербурга – с 1 марта 2020 г. по 1 июля 2022 г.

Утверждено положение о проведении этого эксперимента. Положением определены цели, задачи, порядок проведения эксперимента, его участники. В ходе эксперимента, в частности, предусматриваются:

- подтверждение возможности эксплуатации высокоавтоматизированного транспортного средства на автомобильных дорогах общего пользования в автоматизированном режиме управления;

- выработка технических требований к автоматизированной системе вождения для разработки технических регламентов и документов по стандартизации.

Центральный научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт «НАМИ» определён испытательной лабораторией, где будет проводиться оценка соответствия требованиям безопасности высокоавтоматизированных транспортных средств. На основе данных, полученных в результате эксперимента, предполагается сформировать требования для высокоавтоматизированных транспортных средств, применяемых при проведении оценки соответствия.

Благодаря этому постановлению правительства №1415 и привязанному к нему положению многие компании могли проводить эксперименты по запуску беспилотных автомобилей и не только. Но согласно этому постанов­лению, за рулём обязан находиться инженер, чтобы в случае опасной ситуации взять управление на себя, что является главным минусом этого постановления.

Презентационный этап

Проект закона «О высокоавтоматизированных транспортных средствах»

Сейчас хотелось бы рассказать о законопроектах, которые начали вводится недавно и которые пытаются немного изменить предыдущие законы о беспилотном транспорте. Самым значимым проектом является проект закона «О высокоавтоматизированных транспортных средствах» (ВАТС), подготовленный Минтрансом. Предлагаемый закон является продолжением эксперимента (постановления правительства №1415). В документе расшифровано, что такое оператор, изготовитель ВАТС, даны определения «среды штатной эксплуатации», «динамического управления», других понятий. Предусмотрено, что высокоавтоматизированные авто должны перед выездом на дорогу пройти «оценку соответствия требованиям безопасности».

Согласно проекту закона в случае ДТП вред возмещает владелец ВАТС — он покрывает ущерб здоровью и имуществу (физлица или юрлица). Если выяснится, что вред был нанесен из-за конструктивных недостатков ВАТС, его владелец может обратиться с требованием к изготовителю автомобиля. Тот, в свою очередь, может обратиться с регрессным требованием к изготовителю компонентов для ВАТС, если будет доказано, что именно в них была причина аварии. Данная схема вводится законом специально, пояснили в Минтрансе, для упрощения процедуры получения компенсации пострадавшим в ДТП с беспилотником.

Упомянутые в законопроекте нормы регулирования беспилотников будут отработаны на примере пилотного проекта на М-11 «Нева» (Минтранс собирается запустить к 2024 году движение беспилотных грузовики по трассе), считают в ассоциации «Цифровой транспорт и логистика» (ЦТЛ). «Инфраструктура должна обеспечивать движение беспилотников и безопасность за счет ''ответственных'' сервисов, а государственная система управления мониторить трафик и возможность вмешаться в случае нештатных ситуаций, — поясняют в ЦТЛ. — Также необходимо протестировать ''черные ящики'' для беспилотников, как в авиации. Это позволит однозначно и независимо, основываясь на объективных данных, а не на мнении заинтересованных сторон, определить причины ДТП, виновником, которым, возможно, может стать разработчик программного обеспечения. Подобная ответственность будет в новинку для ИТ-компаний».

Распоряжение правительства от 29 марта 2018 года №535-р

Также одним из новых проектов является распоряжение правительства от 29 марта 2018 года №535-р, в котором  утверждён план мероприятий («дорожная карта») по совершенствованию законодательства и устранению административных барьеров в целях обеспечения реализации Национальной технологической инициативы по направлению «Автонет». Этот план направлен на обеспечение приоритетных позиций российских компаний на формируемых глобальных рынках, в том числе развитие и продвижение продукции и услуг в сфере мультимодальной логистики, включая создание и развитие сервисных телематических платформ, платформ «взаимодействия для совместного пользования» и других платформенных решений в сфере «подключённые автомобили». Также направлен на развитие и продвижение технологий беспилотного транспорта, сервисных телематических платформ, навигационных технологий, систем содействия водителю, технологий кибербезопасности, систем беспроводной связи нового поколения, технологий в сфере электротранспорта, других автотранспортных средств, использующих альтернативные виды топлива, и связанных с ними сервисов.

Постановление правительства РФ «Об установлении экспериментального правового режима …»

Последний проект, который хотелось бы упомянуть – это постановление правительства РФ "Об установлении экспериментального правового режима в сфере цифровых инноваций и утверждении программы экспериментального правового режима в сфере цифровых инноваций по эксплуатации высокоавтоматизированных транспортных средств". Этот проект предлагает установить экспериментальный правовой режим в сфере цифровых инноваций по эксплуатации высокоавтоматизированных транспортных средств и утвердить программу указанного экспериментального правового режима.

Заключение

В результате я подтвердила гипотезу, что юридическая база для беспилотных автомобилей только развивается, искусственный интеллект ещё не совершенен. Также изучила работу беспилотных автомобилей, их недостатки и как это исправить. Отрасль беспилотного транспорта активно развивается, создаются беспилотные такси, доставщики еды, грузовики и другие виды транспорта.

Используемая литература

1. http://government.ru/docs/34831/ - сайт правительства России

2. http://government.ru/docs/31810/- сайт правительства России

3.http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=PNPA;n=74854#beSteySi229A0jZo - сайт КонсультантПлюс

4. https://kommersant-ru.turbopages.org/kommersant.ru/s/doc/4856110 - сайт «Коммерсантъ»

5. https://mag-auto-ru.turbopages.org/mag.auto.ru/s/article/lawsforselfdriving/ - журнал Авто.ру

Отчет о проверке на заимствования №1

Автор: [email protected] / ID: 2663520

Проверяющий: ([email protected] / ID: 2663520)

Отчет предоставлен сервисом «Антиплагиат» - users.antiplagiat.ru

Информация о документе

№ документа: 59

Начало загрузки: 08.03.2022 13:30:34

Длительность загрузки: 00:00:01

Имя исходного файла: 17_10_3850_Голубовская Анастасия.pdf

Название документа: 17_10_3850_Голубовская Анастасия

Размер текста: 33 кБ

Cимволов в тексте: 33797

Слов в тексте: 4016

Число предложений: 224

Информация об отчете

Начало проверки: 08.03.2022 13:30:35

Длительность проверки: 00:00:02

Комментарии: не указано

Модули поиска: Интернет Free

Заимствования

6,33%

Самоцитирования

0%

Цитирования

0%

Оригинальность

93,67%