Беспилотные автомобили: как они работают и как ИИ учится водить

Беспилотный автомобиль постоянно отвечает на три вопроса: что происходит вокруг, куда движутся другие участники движения и что делать дальше. Сенсоры помогают ему «видеть» дорогу, а система анализирует полученные данные.

Затем автомобиль решает, как действовать: продолжить движение, изменить скорость, перестроиться или остановиться. Обстановка на дороге постоянно меняется, поэтому весь этот цикл повторяется.

Как беспилотник видит дорогу

У человека за рулём есть глаза и уши, а у беспилотного автомобиля — целый набор сенсоров:

• Камеры помогают понять, что находится вокруг: распознают дорожные знаки, разметку, светофоры, автомобили, пешеходов и другие видимые объекты.
• Лидар показывает, где находится объект и какой он формы. Он посылает лазерные импульсы, измеряет расстояния и по множеству таких измерений строит трёхмерную картину пространства.
• Радар помогает понять, как движутся объекты. С помощью радиоволн он измеряет расстояние и относительную скорость — например, определяет, насколько быстро беспилотник догоняет машину впереди.
• Ультразвуковые датчики нужны, чтобы замечать объекты совсем рядом с автомобилем. Они посылают звуковой сигнал и по его отражению определяют расстояние до препятствия — например, бордюра или соседней машины при парковке.
• Спутниковая навигация помогает беспилотнику понять, где он находится на карте. Автомобиль принимает сигналы навигационных спутников и использует их вместе с другими данными, чтобы определять своё положение и двигаться по маршруту.

Разные сенсоры по-разному работают в сложных условиях. Камере мешают плохая видимость и яркий свет, лидару — туман и сильные осадки, а спутниковая навигация не везде одинаково точна. Радар обычно устойчивее камер и лидара к дождю, туману и снегу, хотя сильные осадки могут ухудшать и его работу.

Дополнительной подсказкой служат HD-карты. Они содержат подробную информацию о дороге и помогают автомобилю точнее определять своё положение, в том числе когда некоторые объекты вокруг плохо видны сенсорам.

Как искусственный интеллект принимает решения

Датчики сообщают автомобилю, что происходит вокруг, а система должна решить, что делать дальше. Представим, что к пешеходному переходу подходит человек. Беспилотник определяет, где находится пешеход и куда он движется, оценивает, может ли тот выйти на дорогу, и выбирает безопасное действие — например, снизить скорость или остановиться.

Так же система действует и в других ситуациях: следит за соседними машинами, велосипедистами и пешеходами, прогнозирует их движение, а затем строит свою траекторию. Она может продолжить путь, изменить скорость, перестроиться или остановиться.

Похожие отдельные задачи выполняют системы помощи водителю (ADAS): например, экстренно тормозят перед препятствием, поддерживают скорость и дистанцию или помогают удерживать машину в полосе.

На дороге может возникнуть множество разных ситуаций, поэтому одних заранее заданных правил беспилотнику недостаточно. Разработчики сочетают такие правила с машинным обучением: система учится распознавать дорожные ситуации на большом количестве разных примеров.

Как обучают нейросеть

Нейросети обучают на больших наборах данных, собранных во время поездок: изображениях и видео с камер, а также данных других сенсоров. В них представлены самые разные дорожные сцены — автомобили и пешеходы, перекрёстки и дорожные знаки, движение в разное время суток и при разной погоде.

Для многих задач данные размечают: например, указывают, где на изображении находится пешеход, автомобиль или дорожный знак. Анализируя множество таких примеров, нейросеть учится выделять характерные признаки объектов и затем распознавать их на изображениях, которых раньше не видела. Разметку выполняют как вручную, так и с помощью автоматизированных методов.

При этом важен не только объём данных, но и их качество и разнообразие. Если в обучающей выборке мало редких или сложных ситуаций, система будет хуже подготовлена к ним на реальной дороге — например, к внезапному появлению пешехода из-за припаркованной машины, плохо заметной разметке под снегом или необычному поведению другого автомобиля. Поэтому нейросеть обучают на примерах с разной погодой, освещением и дорожными ситуациями.

Как проверяют беспилотник

После обучения систему нужно проверить: справится ли она с ситуациями, которые встретятся на дороге. Многие испытания проводят в компьютерной симуляции. В виртуальной среде можно создать опасную или редкую ситуацию — например, внезапное появление препятствия — и повторить её много раз, меняя скорость автомобилей, расстояние, погоду и другие условия.

Следующий этап — закрытые полигоны. Здесь испытывают уже настоящий автомобиль, но без риска для обычных участников движения. Разработчики могут заранее подготовить нужный сценарий и проверить, правильно ли беспилотник распознаёт опасность и реагирует на неё.

Наконец, систему проверяют на дорогах. Здесь беспилотник сталкивается с настоящим движением: поведением других водителей и пешеходов, дорожными работами, сложными перекрёстками и другими ситуациями, которые трудно предусмотреть заранее. Если во время такой поездки система встречает сложный случай, данные о нём можно использовать для дальнейшего обучения и проверки.

Автомобиль может сам тормозить, держать скорость и даже рулить — но это ещё не значит, что он беспилотный. Чтобы различать степень автоматизации, Международное общество автомобильных инженеров (SAE) разработало шкалу из шести уровней — от 0 до 5. Она показывает, сколько задач машина выполняет самостоятельно и какая роль остаётся водителю.

Уровень 0. Машиной управляет человек. При этом в машине могут быть системы безопасности, которые предупреждают об угрозе или сами ненадолго вмешиваются — например, экстренно тормозят.

Уровень 1. Система берёт на себя одну часть управления. Например, она может поддерживать скорость и дистанцию или помогать с рулением. За остальное отвечает водитель.

Уровень 2. Автомобиль может одновременно рулить и управлять скоростью, но человек по-прежнему остаётся водителем и постоянно следит за дорогой.

Уровень 3. В определённых условиях система сама ведёт автомобиль, но при необходимости может потребовать, чтобы человек взял управление на себя.

Уровень 4. Автомобиль может ездить полностью самостоятельно, но только в определённых условиях — например, в конкретном районе города.

Уровень 5. Машина может ездить самостоятельно в любых условиях, в которых способен ехать человек. Ограничений по территории или другим условиям, характерных для уровня 4, здесь уже нет.

Слово «автопилот» может вводить в заблуждение: кажется, что автомобиль с такой системой способен ехать сам. На практике автопилотом часто называют набор функций, которые помогают водителю, но не заменяют его полностью.

Полноценный беспилотник может обходиться без водителя — правда, пока обычно только на определённой территории и в заданных условиях. Именно так устроены современные роботакси: система заранее рассчитана на работу в конкретной зоне. Такие сервисы уже существуют. Например, Waymo перевозит пассажиров без водителя в Сан-Франциско и других городах США, а в Пекине беспилотные роботакси работают в специально выделенных зонах.

У беспилотника есть преимущества перед человеком: он не устаёт и не отвлекается на телефон. В некоторых ситуациях автоматика способна заметить угрозу и среагировать быстрее водителя. Но беспилотная система тоже может ошибаться. Её безопасность зависит от того, насколько точно она распознаёт происходящее вокруг и правильно выбирает действия.

По каким правилам беспилотники ездят в России

Беспилотный автомобиль — такой же участник дорожного движения, поэтому для него нужны свои правила. Например, закон должен определять, где и при каких условиях беспилотник может ездить и кто будет отвечать в случае аварии.

Отдельного закона для беспилотных автомобилей в России пока нет. Поэтому их выпускают на дороги в рамках специальных экспериментов. Для каждого такого эксперимента государство определяет территорию, на которой могут ездить беспилотники, требования к безопасности автомобилей и порядок их допуска на дороги. Например, один из таких режимов действует в определённых зонах Москвы, а также в Иннополисе и на федеральной территории «Сириус». Его продлили до 1 апреля 2028 года.

Одновременно Минтранс готовит отдельный закон о высокоавтоматизированных транспортных средствах. Он должен установить постоянные правила для беспилотников и определить, кто и за что отвечает: владелец автомобиля, производитель, разработчик системы автономного вождения и другие участники. Принять закон планируют в 2027 году.

Как беспилотники защищают от взлома

В беспилотном автомобиле многое зависит от программ: они обрабатывают данные с датчиков, помогают управлять машиной и получают обновления. Если посторонний получит доступ к этим системам, он может попытаться изменить их работу или передаваемые данные. Поэтому защита от взлома — важная часть безопасности беспилотника.

Разработчики ограничивают доступ к системам автомобиля, защищают обмен данными и проверяют обновления перед установкой. Например, машина должна получать обновление из надёжного источника и проверять, что файл не был подменён.

Для такой защиты существуют и международные требования. Например, правила Европейской экономической комиссии ООН № 155 посвящены кибербезопасности автомобилей, а правила № 156 — безопасному обновлению программного обеспечения. Они помогают установить общие требования к тому, как производители должны защищать современные автомобили от цифровых угроз.

В России беспилотные автомобили уже можно встретить на обычных дорогах. Один из самых заметных проектов развивает «Яндекс». Летом 2026 года компания запустила в Москве роботакси между двумя своими офисами. Машина едет в автономном режиме, но в салоне пока находится водитель-испытатель, который следит за поездкой.

Пока воспользоваться таким роботакси могут сотрудники «Яндекса». Компания планирует расширить сервис и подключить беспилотные автомобили к заказам через «Яндекс Go». До конца 2026 года на пассажирские заказы планируют вывести 100 таких машин.

Таким образом, беспилотники в России уже вышли за пределы полигонов, но пока остаются экспериментальной технологией. Их постепенно проверяют в реальном городском движении, прежде чем расширять использование.

В Китае беспилотные такси уже работают как обычный городской сервис. Например, к лету 2026 года парк компании Pony.ai насчитывал почти 2 тысячи роботакси. Они перевозят пассажиров в нескольких крупных городах, а компания запускает проекты и за пределами Китая.

В Европе беспилотники пока чаще испытывают. В начале сентября 2026 года Uber и Wayve запустили поездки для пассажиров в Лондоне. Автомобилем управляет автономная система, но в салоне находится обученный водитель, готовый при необходимости вмешаться. В других странах Европы тоже идут испытания, а правила для такого транспорта ещё продолжают разрабатывать.

Поэтому роботакси запускают на определённых территориях, где система может надёжно работать. Когда такие автомобили смогут свободно ездить по самым разным дорогам, пока неизвестно.

Беспилотный автомобиль получает информацию о дороге с помощью сенсоров, анализирует её и сам выбирает, как двигаться дальше. Такие машины уже перевозят пассажиров, но пока только на определённых территориях и в подходящих условиях. Чтобы беспилотники стали массовым транспортом, разработчикам предстоит сделать их ещё надёжнее и безопаснее, а государствам — определить правила их использования на дорогах.