Разработчик автомобильных технологий Valeon стал еще одной компанией, заявившей о готовности использовать в своих продуктах математическую модель Intel для формализации принятия безопасных решений в системах автономного вождения, получившую название Responsibility-Sensitive Safety (RSS), в Европе и других регионах. Компания Baidu объявила о первом внедрении модели RSS. Более того, ITS Китая – агентство по стандартизации крупнейшего рынка пассажирского транспорта, одобрило предложение использовать RSS в качестве основы для подготовки будущего стандарта для обеспечения безопасности в автономном вождении. Эти шаги демонстрируют значение и достижения технологически нейтральных стандартов, таких как RSS, для обеспечения безопасности автономного вождения.
«Принятие модели RSS нашими глобальными партнерами, а также их готовность инвестировать в развитие стандартов безопасности на основе модели RSS, свидетельствуют о серьезности их намерений в отношении безопасного будущего для беспилотного транспорта», – говорит Джек Уист (Jack Weast), главный инженер Intel и вице-президент по стандартам автоматизированных транспортных средств в Mobileye.
Поскольку вопросы безопасности являются одним из главных препятствий на пути к внедрению систем автономного вождения, автомобильная индустрия все чаще заявляет о необходимости создания строгого, прозрачного и технологически нейтрального стандарта безопасности для беспилотных автомобилей. Именно поэтому модель безопасности Intel RSS – впервые предложенная в 2017 году – набирает популярность среди мировых поставщиков.
Компания Valeo, ведущий поставщик автомобильных компонентов из Франции, и компания Mobileye, являющаяся дочерним подразделением Intel, договорились о сотрудничестве в области разработки и продвижения нового, технологически нейтрального отраслевого стандарта безопасности для беспилотных автомобилей, который будет сформирован на базе RSS. Valeo совместно с Mobileye будут заниматься разработкой политик и технологий, призванных ускорить внедрение технологического стандарта на основе RSS в Европе, США и в Китае. Партнерство также направлено на разработку платформ проверки и коммерческого внедрения безопасных беспилотных автомобилей, финансирование исследований модели RSS, участие в формировании стандартов и в работе ключевых комитетов и рабочих групп в соответствующих организациях по стандартизации.
С учетом того, что безопасность является одним из ключевых приоритетов для Valeo, компания будет участвовать в развитии модели RSS, применяя свои знания и опыт в технологиях восприятия окружающей среды и датчиков – областей, в которых Valeo в настоящее время считается мировым лидером. Кроме того, Valeo активно участвует в глобальных рабочих группах по безопасности и регулированию.
Байду и RSS: Компания Baidu, объявившая о своих планах внедрить RSS в рамках своего проекта Apollo Project в прошлом году, продемонстрировала успешное внедрение модели RSS в рамках сегодняшней пресс-конференции на выставке CES. Впервые внедрив RSS в проект с открытым исходным кодом, Baidu успешно продемонстрировала, что модель RSS является действительно технологически нейтральным решением для обеспечения безопасности, и поэтому может быть полезна как с технологиями и поддержкой от Mobileye, так и без них.
Одобрение ITS Китая: Предложение использовать RSS как основу технологически нейтральных стандартов для обеспечения безопасности системы принятия решений автономным транспортом был одобрен ITS Китая. Группа определит основные параметры безопасности, опасные ситуации и надлежащие ответы, а также разработает систему оценки для каждого из этих критериев в сценариях дорожных ситуаций для китайского рынка. Рабочая группа по разработке проекта будет возглавляться Intel и включать представителей Исследовательского института автодорог (Research Institute of Highway (RIOH)), Университета Цинхуа, Autonavi, Университета Тунцзи, Комитета по транспортного планирования Пекина. Другие участники будут определены в дальнейшем.
Знаковые события для RSS:
- В октябре 2018 года был создан Аризонский институт автоматизации транспорта (Arizona Institute for Automated Mobility, IAM) с целью изучения безопасности беспилотных автомобилей и создания соответствующих решений. Модель RSS будет использоваться IAM в качестве основы для исследований и тестирования безопасности беспилотного транспорта.
- В недавнем исследовании RAND Corporation, ведущий аналитический центр, упомянул RSS в качестве инструмента реализации «профиля безопасности» (“safety envelope”), который, по мнению RAND, необходим для эффективной эксплуатации беспилотных автомобилей
- Новые совместные проекты вокруг принципа MaaS (mobility as a service – «мобильность как услуга») были объявлены Mobileye, Volkswagen и Champion Motors в Израиле, а также с Корпорацией общественного транспорта Пекина (Beijing Public Transport), в которых будет использоваться модель RSS для обеспечения безопасности соответствующих автопарков.
Модель RSS была впервые предложена в 2017 году главным исполнительным директором Mobileye профессором Амноном Шашуа (Amnon Shashua) и техническим директором компании, профессором Шаем Шалев-Шварцем (Shai Shalev-Shwartz). Она представляет собой технологически нейтральную платформу, отправную точку для всей индустрии, которая будет служить эталоном при определении того, что с точки зрения беспилотного автомобиля означает безопасное вождение.
RSS позволяет формализовать представление о безопасном вождении и превратить его в поддающуюся оценке и тестированию модель с логически обоснованными правилами и определенными ответами.
Такой подход отличается от систем принятия решений о безопасности, используемых сегодня в беспилотных автомобилях, которые основываются на вероятностных алгоритмах искусственного интеллекта. В силу вероятностного характера искусственного интеллекта Intel рекомендует использовать отдельный детерминированный уровень – или так называемый профиль безопасности – с помощью которого можно оценивать безопасность принимаемых беспилотным автомобилем решений, опираясь на четкие определения понятия безопасного вождения. Эта модель самостоятельно регламентирует понятие безопасности, а не полагается на данные, собранные за миллионы пройденных для обучения километров.
