Автомобиль с лазерным управлением

Лазерный сканер в машине: зачем он нужен и как работает

До недавнего времени системы адаптивного круиз-контроля использовали для нащупывания безопасной дистанции до впереди идущего автомобиля радарные датчики. Теперь им на помощь пришел еще и лазерный сканер.

Начиная с модели А8 компания Audi теперь комплектует свои автомобили лазерными сканерами, которые в паре с радарными датчиками обеспечивают большую безопасность при активации системы адаптивного круиз-контроля. Появилась такая система и на новой Audi Q8. Тестируя этот автомобиль, мы по достоинству оценили работоспособность системы, однако то, как она работает, осталось за кадром. Рассмотрим особенности ее работы.

По принципу действия этот сканер очень похож на радарный датчик, но вместо волн радара посылаются лучи лазера, которые отражаются при попадании на внешнюю поверхность других объектов. Путем определения времени от излучения до приема отраженных лучей система определяет удаление до соответствующего объекта. Главным и существенным отличием от радарного датчика является характеристика распространения лучей. Если волны от радарного излучателя покрывают большое пространство в виде расширяющегося конуса, то фокусировка отдельных лазерных лучей обеспечивает точечное распространение. Так, чтобы просканировать большое пространство, многочисленные единичные лазерные лучи посылаются веерообразно и на многих уровнях. Лазерные импульсы имеют длину волны около 905 нм, их электромагнитное излучение невидимо для человеческого глаза и не оказывает вреда из-за своей низкой интенсивности. Приводимое в движение электродвигателем, вращающееся с частотой 700 об/мин зеркало веерообразно распределяет лазерные лучи в пространстве. Свет от передающего модуля попадает на поверхность зеркала и излучается, а после излучения возвращается на приемный диод сканера. При этом отраженные лучи попадают на нижнюю часть зеркала и оттуда на фотодиоды. Фотодиоды преобразуют оптическую информацию в электрические сигналы.

Слева: блок управления лазерного адаптивного круиз-контроля. Справа: блок управления адаптивного круиз-контроля.

Горизонтальная зона контроля лазерного сканера составляет угол порядка 145°, а зона дальности занимает в среднем около 80 м. При этом объекты могут быть успешно обнаружены начиная с расстояния около 10 см. Горизонтальное же разрешение составляет 0,25° и является существенно более точным, чем у радарной техники. Тем самым лазерный сканер является идеальным дополнением к радару дальнего действия.

Хотя радарная система и имеет существенно большую дальность действия (250 м), ее угол обзора около (35°) значительно меньше, по сравнению с лазерным сканером.

Лазерная техника имеет неоспоримое преимущество в том, что может действовать независимо от освещенности окружающей среды. Кроме того, точность измерений не зависит от удаленности. Принимаемые отраженные сигналы состоят из большого числа точек. Высокая разрешающая способность позволяет измерять контуры объектов намного точнее и проводить дифференцированную классификацию объектов разного типа. Система способна распознавать легковые, грузовые автомобили, мотоциклы и т. д. Также различаются люди и геометрические структуры — отбойники и другие объекты, ограничивающие проезжую часть.

Слева: зона передачи. Справа: зона приема.

А как быть в непогоду? На этот случай лазерный сканер предусмотрительно оснащен механизмом очистки. На одной из сторон модуля есть выдвижная форсунка омывателя. Соответствующий электрический насос, установленный непосредственно на бачке омывателя, снабжает жидкостью форсунки омывателя лазерного сканера и камеры заднего вида. Оригинальным решением является то, что в зависимости от направления вращения двигателя насоса очищается или лазерный сканер, или камера заднего вида. Блок управления лазерного сканера сам распознает загрязнения на поверхности сканера, после чего дается команда блоку управления бортовой сети, который, в свою очередь, выдает команду на очистку блоку управления насоса.

Источник статьи: http://5koleso.ru/articles/garazh/lazernyy-skaner-v-mashine-zachem-nuzhen-i-kak-rabotaet/

Беспилотные автомобили для начинающих

Про беспилотные автомобили постоянно мелькают новости, но что же на самом деле происходит в этой сфере? Как беспилотные автомобили ездят? Кто их производит? Почему они до сих пор не ездят массово по улицам? Попробуем разложить все по полочкам.

Что такое беспилотный автомобиль

Это автомобиль, оборудованный системой автоматического управления, способный передвигаться из точки А в точку Б без участия человека.

Как работают беспилотные автомобили

Чтобы приехать в пункт назначения, беспилотный автомобиль должен знать маршрут, понимать окружающую обстановку, соблюдать ПДД и корректно взаимодействовать с пешеходами и другими участниками дорожного движения. Чтобы соответствовать этим требованиям, беспилотник использует следующие технологии:

• Камеры : визуальное обнаружение объектов, например, дорожная разметка и знаки
• Радар : определение препятствий и объектов впереди и сзади, а также определение расстояния до них
• Лидар : похож на радар, но гораздо четче и позволяет обнаруживать объекты вокруг автомобиля (полный обзор 360 градусов)
• AI (искусственный интеллект) : мозги машины. Обрабатывает данные с камер и сенсоров, управляет автомобилем и принимает решения.

Уровни автономности

Согласно классификации Сообщества автомобильных инженеров (SAE), беспилотные автомобили классифицируются по шести уровням автономности, начиная с нулевого:

• Level 0 — No Automation : Водитель должен контролировать все — руль, тормоз и газ. Обычная машина.
• Level 1 — Driver Assistance : Автомобиль помогает тормозить или ускоряться. Автомобили с круиз-контролем — это как раз про level 1.
• Level 2 — Partial Automation : Автомобиль может одновременно контролировать ускорение и торможение, но человек должен следить за ситуацией и быть готовым принять управление. Самый яркий пример уровня 2 — Tesla.
• Level 3 — Conditional Automation : Автомобиль может полностью управлять движением, но в какой-то момент может попросить принять управление на себя.
• Level 4 — High Automation : Умеет все, что умеет уровень 3, но также может справляться с более сложными дорожными ситуациями. В целом можно отпустить руль и ничего не делать, но если автомобиль не сможет принять решение, он об этом оповестит и плавно припаркуется на обочине. О четвертом уровне заявляют такие компании как Waymo или Aptiv.
• Level 5 — Full Automation : Полная автономия, участие человека не требуется. Машина сама принимает решение в любой ситуации, руль может отсутствовать.

Ключевые игроки рынка

Большинство автопроизводителей осознали, что будущее за беспилотным транспортом, и ринулись открывать новые отделы и покупать стартапы. Кроме автопроизводителей в гонке участвует не только множество стартапов, но также и IT-гиганты вроде Google, StarLine, Яндекс и Apple. Вот самые основные:

General Motors

Будучи одним из ведущих автопроизводителей, GM потратил много денег, чтобы удержаться в лидерах беспилотных авто. В 2016-ом, приобрел стартап Cruise Automation, занимавшийся разработкой беспилотника, за более чем 1 миллиард долларов. В Cruise суммарно вложили $2.25 миллиарда инвестиций от SoftBank и $1.1 миллиард от GM в 2018-ом. Чтобы еще больше доминировать на рынке автономии, GM также приобрел производителя лидаров. GM тестирует свои беспилотники в Сан Франциско с планами расширения на Нью-Йорк. Первые коммерческие поездки беспилотников запланированы на 2019 год.

Waymo (лидер по технологичности)

Самый старый стартап, был основан еще в 2009 году. На данный момент считается самым совершенным беспилотным автомобилем. Оцениваясь в $175 миллиардов (!), Waymo уже проехал суммарно 10 миллионов миль автомобилями Chrysler, Honda и Jaguar. Совсем недавно, Waymo озвучил свои планы докупить еще 62,000 Fiat Chrysler для будущего платного беспилотного такси.

После очень серьезного судебного иска от Waymo дела у Uber немного пошатнулись. Потом пошатнулись после ДТП в результате которого погиб человек. Однако, Uber не сдался, и вместе с партнерами вроде Volvo и Daimler собрал $500 миллионов инвестиций от Toyota. Временно беспилотники Uber не ездят самостоятельно, а управляются водителями, попутно оцифровывая города в HD карты. Вероятно в будущем Uber интегрирует беспилотные автомобили в свой сервис такси.

Lyft (сервис такси, конкурент Uber)

В сравнении с агрессивным расширением и маркетингом Uber, подход Lyft более фокусирован. Lyft запартнерился с Aptiv, бывшим когда-то на грани банкротства. Вместе они совершили более 5000 платных поездок на беспилотниках (всего с 20 автомобилями) в Лас-Вегасе. При заказе такси Lyft, пассажир может выбрать беспилотное такси.

Tesla

У Tesla совсем другой взгляд на беспилотное будущее. Илон Маск считает что беспилотник может работать только на одних камерах (ведь человек управляет автомобилем с помощью всего пары глаз), без лидаров. Несмотря на то, что автомобили Tesla обладают функциями автопилота, они все равно топчутся на 3-ем уровне автономности, да и аварий из-за автопилота тоже хватает.

Baidu

Baidu раскачивает локальную китайскую лодку беспилотников с 2014 года. В 2017-ом, анонсировала Apollo, open-source (открытую) платформу для беспилотных автомобилей. Baidu нацелился на массовый выпуск беспилотных автомобилей с 2019 до 2020, но ее шансы пошатнулись после того как ряд AI-специалистов покинули компанию (включая Lu Qi).

StarLine

Беспилотный автомобиль StarLine — это инициативный научный проект российской компании НПО СтарЛайн, разработчика и производителя умной электроники с компетенциями в областях автоматизации, роботизации и телематики. Проект беспилотного автомобиля реализуется по программе последовательного освоения пяти уровней автономности и направлен на популяризацию российской науки.

Почему так долго?

Waymo был основан в 2009 году и только сейчас они более-менее готовы для коммерческих поездок (и то в пределах солнечной Калифорнии). То есть спустя почти 10 лет. Почему так долго? Хоть и гонка беспилотных технологий и ускорилась за последние 5 лет, все компании испытывают общие проблемы:

Лидар

Лидар это по сути лазерная установка, которая постоянно крутится и «стреляет» лазером 360 градусов, выдавая расстояние до каждой точки, которую удалось измерить.

К сожалению, лидар стоит дорого (от 500 000 рублей за 1 штуку), а их в беспилотном автомобиле надо много (2–5 штук). Так еще и от него никак не избавиться, ведь только радара и камер не хватит, чтобы четко ориентироваться на местности.

Различные компании ведут работы по снижению стоимости лидара и выпуску нового дешевого твердотельного лидара (без крутящихся элементов), но пока такие продукты еще в разработке.

AI (искусственный интеллект)

Как было сказано выше, AI — это сердце автомобиля. AI определяет объекты с камер, пытается распознать объект (например, собаку, человека, автомобиль, дорожный знак и пр.), определить, как поведут себя пешеходы и другие автомобили. Чтобы такой искусственный интеллект работал, инженеры “скармливают” ему огромные массивы данных, чтобы специальные алгоритмы могли обучаться на этих данных. Чем больше качественных данных на входе, тем лучше алгоритмы будут работать.

Картография

Беспилотникам не подходят простые карты и простая точность GPS (погрешность 3–10 метров), автомобилю нужно понимать, где он находится с сантиметровой точностью. Хотя у беспилотника много сенсоров, необходимо иметь точную информацию об окружающей местности (геометрию дорожной разметки, границы дороги, ближайшие дорожные знаки и пр). Вся эта информация есть в HD-картах — цифровой модели дороги.

Чтобы поддерживать картографию в актуальном состоянии, специальные картографические автомобили (спец. автомобиль с камерами и лидарами) должны ездить по улицам и «оцифровывать» их. Таким образом, с появлением гонки беспилотных автомобилей началась и гонка картографии среди таких компаний как Here, TomTom, DeepMap, lvl5, Carmera, Google и прочих. В 21-ом веке данные — это новое золото.

Инфраструктура

Беспилотным автомобилям требуется новая дорожная инфраструктура. И не просто инфраструктура, а умная инфраструктура в которой автомобили могли бы общаться не только с самой инфраструктурой (знаки, светофоры и пр.), но и с другими автомобилями . Вот немного основных терминов:

• V2V (vehicle-to-vehicle) — автомобили обмениваются информацией напрямую друг с другом
• V2I (vehicle-to-infrastructure) — автомобили обмениваются информацией с дорожной инфраструктурой
• V2P (vehicle-to-pedestrian) — автомобили обмениваются информацией с пешеходами (например, автомобиль видит смартфон пешехода и понимает, что тут находится человек)

Например, автомобиль едет по шоссе, а дорожный знак за 300 м впереди сам сообщает “я знак такой-то, нахожусь там-то”. Беспилотный автомобиль сможет заранее понимать, что впереди и планировать свои действия в соответствии с этой информацией.

Доверие человека

Люди все еще не особо доверяют беспилотным автомобилям. Согласно исследованию Reuters и Ipsos только лишь 38% мужчин и 17% женщин сказали что чувствовали бы себя комфортно в беспилотном автомобиле. В общем-то и не удивительно, технология беспилотных автомобилей довольно молодая, люди не успели привыкнуть. Автопроизводителям и стартапам еще предстоит завоевать доверие людей.

Что дальше?

Мы становимся свидетелями того, как беспилотные автомобили медленно появляются на наших дорогах. Вряд ли в следующие 5 лет мы увидим их как массовое явление: ни алгоритмы, ни инфраструктура еще не доросли до этого. Однако, с приходом V2V/V2I, возможно, появятся специальные зоны беспилотного транспорта, где можно будет вызвать привычный Uber/Яндекс и доехать за полчасика на беспилотнике до работы.

Источник статьи: http://zen.yandex.ru/media/id/5e95f3832d34573bbda1dbe5/bespilotnye-avtomobili-dlia-nachinaiuscih-5e95f7856dfdce0b1380690a

Как устроены беспилотные машины? Подробно изучаем автомобили будущего

В середине прошлого столетия люди были уверены, что к 2000 году автомобили будут летать, а на смену бензину придет более эффективное топливо (ядерное, например). Но вот уже пятая часть ХХI века ушла в историю, а мы все еще передвигаемся на машинах по земле и по-прежнему заливаем в них нефтепродукты. Сегодня ученые более сдержанно смотрят в будущее. О летающих транспортных средствах позабыли, и ближайшими главами в автомобильной истории принято считать электрокары и беспилотники. В мире над автомобильным автопилотом сейчас работает несколько десятков компаний. Одна из лидирующих в этом сегменте — российская «Яндекс». Кстати, часть команды этого IT-гиганта трудится в Минске. Белорусы, в частности, работают над алгоритмами поведения машины при отработке различных сценариев. Onliner пообщался с руководителем пресс-службы подразделения беспилотных автомобилей «Яндекса» Юлией Швейко и узнал, на каком этапе находится проект и где уже сегодня любой желающий может проехать по дорогам общего пользования на машине с пустым водительским креслом.

Как все начиналось?

Началось все в 2017 году, когда буквально десяток сотрудников «Яндекса» принялся развивать направление беспилотных автомобилей на базе подразделения «Яндекс.Такси». Сейчас в данном направлении трудится несколько сотен человек, а кроме России тесты беспилотников компания проводит в США и Израиле. Но вернемся к весне 2017-го. Именно тогда первые прототипы автономных машин «Яндекса» проехали по закрытому полигону. Автомобили умели самостоятельно разгоняться, тормозить и объезжать препятствия. На тот момент у компании было всего два прототипа: один на базе Kia Soul, другой — на базе Toyota Prius. Впоследствии было решено работать с «Приусами», и сейчас практически весь автопарк подразделения состоит из этих гибридов.

— Разрабатывать систему автопилота проще на базе машин, в которых есть так называемая система управления drive-by-wire, когда все управляющие блоки контролируются электронными командами без необходимости механического воздействия. Как управление с джойстика. В этом плане Toyota Prius оказалась наиболее подходящей, — отметила Юлия.

В декабре 2017 года беспилотники «Яндекса» впервые выехали на дороги Москвы. Прототипы колесили возле офиса компании, но уже по реальным дорогам вместе с другими участниками движения — пешеходами и автомобилями. Первые демонстрационные заезды с посторонними людьми в салоне прошли в мае 2018-го на ежегодной конференции «Яндекса». Все проходило на закрытой площадке возле «ВТБ Арены» в Москве. Посетителям мероприятия предоставили одну автономную машину, хотя желающих прикоснуться к «беспилотному будущему» было много — выстроилась очередь. В августе 2018 года демозаезды прошли в рамках Московского автосалона. Тогда уже беспилотников было больше и закрытая площадка имела более сложную конфигурацию — с перекрестками, имитацией пешеходов и других автомобилей.

Иннополис

Особую строчку в истории беспилотников «Яндекса» занимает город Иннополис (РФ, Татарстан). Здесь начались первые в Европе (а может, и в мире) испытания полностью автономных такси. Жители или гости города могут через обычное приложение «Яндекс.Такси» вызвать беспилотную машину и воспользоваться ее услугами. В салоне все еще будет находиться сотрудник «Яндекса» (этого требует закон), но уже на пассажирском сиденье — водительское место остается абсолютно пустым. Прием заказа и сама поездка осуществляются автономно. Штатный испытатель в данном случае выступает скорее в роли гида, который рассказывает пассажирам, как тут все работает. Конечно, в случае необходимости он может остановить машину, нажав на кнопку.

На данный момент беспилотники «Яндекс.Такси» имеют некоторые ограничения: принять заказ и завершить поездку они могут не в любой точке города — есть выделенные пункты посадки/высадки (их более 20). Здесь можно отметить, что Иннополис — это крохотный наукоград и при желании его можно обойти пешком, поэтому двух десятков точек более чем достаточно.

Беспилотное такси работает в Иннополисе уже полтора года, и необычная услуга стала неотъемлемой частью этого населенного пункта. Многие на постоянной основе используют автономные машины для перемещения по маршруту дом — работа — дом. Вот оно, будущее! Как только местные власти дадут добро, в городе появятся беспилотные автомобили вообще с пустым салоном. Нет сомнений, что в ХХI веке водитель превратится в рудимент.

Почему именно Иннополис? Этот город представляет собой особую экономическую зону со своими законами и правилами. Местные власти создали условия, в которых разработчики высокотехнологичных систем могут более свободно испытывать свои проекты на дорогах. Пока это единственный город в России, в котором беспилотным машинам разрешено оказывать услуги пассажироперевозок без наличия человека на водительском сиденье. В сутки такие автомобили обрабатывают 70—100 заказов. Всего в городе шесть беспилотников.

Как устроен беспилотный автомобиль?

Некорректно говорить, что беспилотники ездят без водителя. Это скорее машина со встроенным водителем-роботом. Пока данный нюанс особой роли не играет, но в будущем, когда беспилотные транспортные средства появятся в продаже, эта тонкая грань позволит правильно сравнивать подобные модели с классическими «пилотируемыми» автомобилями, которые явно будут стоить дешевле. Машина с роботом не будет требовать наемного водителя. К тому же робот может работать круглые сутки, он не устанет и не уйдет в отпуск. Это позволит корпоративным заказчикам быстро отбивать разницу в стоимости по сравнению с традиционным автомобилем.

Робот-водитель, как и человек, находящийся за рулем, должен как-то ориентироваться на дороге. С человеком все ясно — у нас есть глаза и мозг. Для того чтобы робот тоже мог «видеть» дорожную обстановку, ему на помощь приходят электронные «органы чувств», представляющие собой различные сенсоры. В беспилотных машинах они бывают трех основных типов: радары, камеры и лидары. Каждый из них выполняет свои функции.

Радары

Радары с помощью ультразвуковых волн сканируют пространство вокруг автомобиля на 250—300 метров. Это дальше, чем остальные сенсоры. Радар способен определить наличие объекта и его скорость. Но картинка, которую получает радар, не дает возможности понять, что это за объект. По скорости, конечно, можно сделать косвенный вывод, транспорт это или пешеход, но вот мотоцикл от машины радар отличить не в состоянии. Для детализированного анализа объектов используются камеры.

Камеры

Камеры дают хорошую детализированную картинку. С помощью этих сенсоров беспилотник получает информацию о типах объектов вокруг машины, а также способен различать цвета, что полезно для определения сигнала светофора. Работа камер сильно зависит от условий освещения. К тому же камеры не могут измерять расстояние, скорость объекта или его размер. И тут в игру вступает третий тип сенсоров — лидары.

Лидары

Именно с появлением мощных и точных лидаров разработка беспилотных автомобилей стала стремительно набирать обороты. По принципу работы лидар напоминает лазерную рулетку: направляемый устройством луч отражается от объектов и возвращается обратно в сенсор. Зная скорость света и время луча в пути, можно определить точное расстояние до объекта. Погрешность — несколько сантиметров. Лидар способен производить миллионы импульсов в секунду, и за счет того, что лучи направляются в разные стороны, машина получает высокоточный трехмерный слепок окружающей среды. Освещение никак не влияет на работу лидара. Определенные помехи могут вызывать лишь осадки, но этот вопрос решается программным способом.

Еще одна немаловажная функция лидара — анализ объектов, не связанных с дорожной инфраструктурой (например, домов). С помощью виртуального слепка окружающей среды автомобиль понимает, где он сейчас находится. Как и человек, машина ориентируется по зданиям и перекресткам. В памяти беспилотника хранится огромная карта дорог, где он уже ездил (карта формируется из данных, получаемых со всех сенсоров). Это необходимо для точного позиционирования транспорта на дороге — автомобиль может «вспомнить», на каком расстоянии от определенного здания находится средняя полоса движения (например, в случае если рядом нет других машин, а разметка занесена снегом).

Как машина предсказывает поведение других водителей?

После того как беспилотник сориентировался в пространстве, изучил все объекты вокруг, измерил их скорость и определил расстояние между ними, начинается самое интересное. Автомобиль анализирует, как будут действовать другие участники дорожного движения. Это очень сложный процесс, который и оттачивают компании, тестируя беспилотники на дорогах общего пользования. Компьютеру важно понять, куда направляются пешеходы и транспортные средства вокруг, как они будут взаимодействовать друг с другом и с дорожной инфраструктурой, как они потенциально могут нарушить ПДД и пр. Для того чтобы спланировать маршрут на загруженной улице, машине нужно знать, как обстановка вокруг будет меняться в ближайшие секунды.

Если бы все ездили и ходили как роботы, а разметка на дороге всегда была идеальной, жизнь беспилотника значительно облегчилась бы. Но мы живем в реальном мире, где кто-то может проскочить на желтый, пешеходы могут выйти на дорогу вне перехода, выезжающий из двора автомобиль может не пропустить поток. Начинающих водителей вся эта движуха в больших городах поначалу пугает. Вспомните себя, впервые выехавшего в час пик на проспект Независимости в Минске. Но спустя какое-то время мы получаем опыт, привыкаем к дорожной суете и можем прогнозировать поведение других участников движения едва ли не на подсознательном уровне. С беспилотными машинами ситуация аналогичная. Для того чтобы предсказывать действия окружающих, беспилотнику нужно поездить по дорогам и получить опыт. Именно поэтому такие компании, как Google и «Яндекс», наматывают миллионы «автономных» километров на своих прототипах, катаясь туда-сюда по загруженным мегаполисам. Так обучаются роботы!

— Система управления беспилотным автомобилем представляет собой самообучающийся искусственный интеллект, который по мере получения опыта может анализировать поведение машин или пешеходов. Какой-то автомобиль слишком резко перестроился сзади? Нужно быть готовым к тому, что он может подрезать нас после опережения. Пешеход стоит посреди дороги? Беспилотник анализирует плотность потока, вспоминает аналогичные сценарии из своего прошлого и, если велика вероятность того, что человек будет перебегать в неположенном месте, готовится затормозить. Таких сценариев на городских улицах бесчисленное множество, и прототипы беспилотных машин постепенно учатся предсказывать поведение окружающих и ездить максимально эффективно, — рассказала Юлия.

Таким образом, беспилотным автомобилям намного проще ездить по небольшим городам с минимальным количеством трафика. В том числе поэтому полноценные автономные такси появились сначала не в Москве, а в Иннополисе. Но по мере приобретения опыта, когда беспилотники все лучше и лучше будут предсказывать поведение водителей и пешеходов, такие машины станут появляться и в более крупных городах. Здесь кроме технического прогресса немаловажны и законодательные аспекты. Пока еще ни в одной стране мира не разрешено выпускать на дороги общего пользования полностью автономные транспортные средства без человека в салоне (это разрешено лишь в некоторых штатах США). Несмотря на то что уже сегодня беспилотники намного безопаснее «пилотируемых» автомобилей, в случае ДТП (а это не исключено) непонятно, кто понесет ответственность.

Почему беспилотники тестируют в разных городах?

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что если бы беспилотники проходили тесты исключительно в небольших городах типа Иннополиса, они бы неуверенно себя чувствовали в часы пик в Москве. Здесь можно провести параллель с провинциальным водителем, впервые попавшим в мегаполис. По этой причине «Яндекс» тестирует автономные машины в различных городах — таким образом накапливается большая база «опыта» беспилотников. Кроме России, как уже отмечалось, автомобили испытывают в Израиле и США.

Например, в Тель-Авиве очень много 2-колесных транспортных средств. И беспилотники, проходящие «обучение» в Израиле, лучше приспособлены для езды в окружении большого количества мотоциклов и мопедов. Этот «опыт» пригодится, например, и при передвижении по Италии. В США свои тонкости. Беспилотные транспортные средства могут быстро поделиться накопленным «опытом» с другими автомобилями. Например, машина, намотавшая миллион километров по Тель-Авиву, способна передать свои «навыки» целому автопарку. Компания «Яндекс» планирует создать систему автономного управления, которая будет применима во всем мире.

— Беспилотные автомобили необходимо адаптировать под стиль езды определенных стран. Когда мы решили тестировать свои машины в США, то отправили туда беспилотники, которые до этого испытывались в Москве. И американские пассажиры, которых мы прокатили на своих автомобилях по Неваде, были удивлены, как резко машина перестраивается и вообще лихо ездит. А это был обычный московский стиль езды. Позже для прототипов, тестируемых в США, мы поменяли настройки движения. Наша задача — заставить беспилотник ездить в стиле местных водителей, — отметила Юлия.

Можно ли взломать беспилотник?

Бытует мнение, что беспилотники опасны тем, что их легко могут взломать хакеры. Но на самом деле в автономной машине нет такого протокола, через который к ней можно было бы подключиться удаленно. Все данные, получаемые от сенсоров, хранятся не в «облаке», а на жестком диске, расположенном непосредственно в автомобиле. Беспилотникам даже не нужен доступ в интернет. Потенциально в будущем такие машины могут, конечно, получать данные из сети или даже обмениваться информацией друг с другом, но пока такой необходимости нет. Как и нет возможности взломать бортовую систему.

4 миллиона «автономных» километров

У «Яндекса» сейчас более 100 беспилотников, которые в общей сложности уже намотали более 4 миллионов километров. На данный момент в мире есть лишь 5—6 компаний, у которых парк автономных машин проехал больше 1 миллиона километров. Причем в лидерах именно IT-гиганты. Компания Google, например, испытывает беспилотники уже более 10 лет. Наращивает обороты в данном направлении Uber. Концерны GM, VAG и Ford тоже занимаются автономными машинами, но автомобильные компании входят в этот сегмент обычно за счет покупки какого-нибудь стартапа, специализирующегося на данной технологии. Беспилотники — это прежде всего софт, и автопроизводителям сложно внедрять эту технологию собственными силами. А вот крупным IT-компаниям в этом плане проще. И именно благодаря им мы в обозримом будущем сможем вызвать такси, в котором будут исключительно пассажирские места.

Источник статьи: http://auto.onliner.by/2020/05/13/kak-ustroeny-bespilotnye-mashiny-podrobno-izuchaem-avtomobili-budushhego