Автомобиль с передвигающимся рулем

Автомобиль с передвижным рулём

Люди, которые часто путешествуют и не любят делать остановки для отдыха, ни раз задумывались о том, как было бы хорошо, если бы была возможность у водителя передать управление автомобилем рядом сидящему пассажиру, но при этом не останавливаться. Швейцарские конструкторы задумались над этим вопросом и сконструировали автомобиль, в котором рулевое управление можно передать рядом сидящему пассажиру. В ближайшем будущем это станет возможным благодаря тому, что данные о повороте рулевого колеса передаются не по шестерёнкам, как все привыкли, а по проводам. Именно провода дают возможность делать рулевое колесо подвижным.Автомобиль с передвижным рулём

При этом конструкторы, которые разработали этот автомобиль решили не останавливаться на достигнутом. Они решили добавить несколько функций в автомобиль таким образом, чтобы он имел возможность переключения в режим автоматического вождения. В этом режиме не нужно управлять автомобилем и можно расслабиться и отдохнуть.

А для того, чтобы езда в автомобиле на дальние расстояния стала ещё комфортнее и удобнее, его салон полностью оснастили автоматикой и немного расширили. Расширение понадобилось для того, чтобы как водитель, так и пассажир на передних сидениях могли откинуться на спинки сидения и полежать. Так же, если свободного места будет достаточно, то сидящие на передних сидениях, смогут развернуться лицом к пассажирам на заднем сидении.

Для того, чтобы заметить такой автомобиль на дорогах города, нужно хорошо знать как он выглядит, потому что внешне он не будет отличатся от других простых автомобилей. Причина такого сходства в том, что при разработке этого автомобиля, основа была взята от другого, у которого управление основано не на проводах. Может быть в не далёком будущем у этого нового автомобиля появится свой, индивидуальный внешний вид, который будет кардинально отличать его от других автомобилей.

Источник статьи: http://osoko.ru/publ/avtonovosti/avtomobil_s_peredvizhnym_ruljom/2-1-0-18142

Руль по центру: самые странные автомобили в мире

Пассажиры слева и справа от водителя, пирамида на колесах и другие автомобили с очень необычной посадкой

Малоизвестная компания Scuderia Cameron Glickenhaus бизнесмена и режиссера Джеймса Гликенхауса показала среднемотороный суперкар 004S, в котором руль расположен по центру. Пассажиры сидят слева и справа от водителя.

Попытки посадить водителя по центру, а пассажиров по бокам от него предпринимались и раньше. Одни считали, что это обеспечивает лучший обзор, другие думали о компоновке, а третьи добивались ощущений формульного болида в гражданской машине. В любом случае все подобные автомобили так необычны, что заслуживают отдельного рассказа.

Panhard et Levassor Dynamic

Panhard Dynamic для 1936 г. был очень передовым автомобилем: закрытые обтекателями фары, несущий кузов и независимая передняя подвеска. Но больше всего посетителей Парижского салона удивлял расположенный по центру руль. На громадном переднем диване, помимо водителя, нашлось место еще для двух пассажиров. Считалось, что центральная посадка улучшает обзор, однако владельцы жаловались, поэтому в 1939 г. руль сдвинули влево.

Ferrari 365 P Berlinetta Speciale

Ferrari 365 P Berlinetta Speciale (1966 г.) была одной из первых работ Серджио Пининфарина. В просторной для спорткара кабине со стеклянной крышей и очень тонкими стойками водитель размещался по центру, а два пассажира — по сторонам и чуть позади от него. До серии машина не дошла: Энцо Феррари в то время считал, что среднемоторный дорожный автомобиль с мотором V12 cлишком опасен. Еще один экземпляр построили для Джанни Аньелли, главы Fiat, а стилистика 365 P Berlinetta Speciale пригодилась для будущих моделей Ferrari.

Bizzarrini Manta

В 1968 г. Джорджетто Джуджаро и Альдо Мантовани создают в туринском пригороде Монкалиери ателье Studi Italiani Realizzazione Prototipi, в скором времени оно сменит название на ItalDesign. На Туринском автосалоне они заявили о себе концептом Bizzarrini Manta, способным разогнаться до 330 км в час.

Среднемоторная компоновка позволяла сделать машину очень низкой и с просторной кабиной. Водитель сидел по центру между пассажирами, но о хорошей обзорности речи не шло: из-за сильного наклона лобового в капоте пришлось делать дополнительные смотровые щели.

Techrules Ren

В 2015 г. Джуджаро покинул собственное ателье ItalDesign, к тому времени ставшее частью концерна VW, и основал новую фирму GFG Progetti, которое решило работать с автопроизводителями из Азии. Первой его задачей стала доводка китайского суперкара Techrules с диковинными микротурбинами в качестве источника электричества для шести моторов суммарной мощностью 1305 лошадиных сил. Как и у концепта Manta из 1960-х гг., водитель сидит между двумя пассажирами, но чуть впереди. Прозрачный верх, накрывающий кабину, состоит из индивидуальных куполов для каждого седока.

Citroen Karin

Citroen Karin необычен не своей трехместной посадкой, а внешностью: к Парижскому автосалону 1980 г. дизайнер Тревор Фьоре создал пирамиду на колесах. Вершина пирамиды была усеченной — получилась крохотная крыша. И снова водитель сидел по центру и чуть впереди пассажиров. Монитор и сигнальные лампы расположили внутри рулевого колеса, а кнопки и переключатели — на массивной рулевой колонке. Под низким капотом спереди нашлось место для бензинового мотора.

McLaren F1

McLaren F1 долгое время был самым быстрым дорожным автомобилем с результатом 386,7 км/ч, пока его рекорд в 2005 г. не побил Koenigsegg CCR. Он создавался по «формульным» технологиями и стал первой серийной машиной с углепластиковым кузовом. Для того, чтобы отводить тепло 6-литрового М12 (636 л.с., 651 Нм), моторный отсек был покрыт золотом. F1 — это, наверное, самый известный из трехместных суперкаров с водителем, сидящим по центру. Владельцам нравилась такая опция, позволявшая катать сразу двух девушек. Всего с 1992 по 1998 гг. было построено чуть больше сотни F1 и только 64 дорожных машины.

Murray T25

Известный Гордон Мюррей, участвовавший в создании гиперкара F1, в 2010 г. разработал крохотный ситикар Murray T25. Конкурент Smart приводился в движение 660-кубовым мотором мощностью 52 л.с. и расходом чуть более 3 л на 100 километров. Позже он разработал электрическую версию T27, способную проехать 130-160 км. Подобно McLaren F1, ситикары сохранили трехместную компоновку с водителем впереди, пассажирские сиденья складывались, увеличивая объем багажника. В 2017 г. Мюррей основал новую фирму, чтобы выпускать спорткары, но уже с нормальным положением руля.

Mclaren BP23

Новый гиперкар McLaren, известный под заводским индексом BP23, станет новым F1 и сохранит центральное расположение водителя. Компания распространила фотографию «мула» в кузове модели 720S с тест-пилотом фирмы Крисом Гудвином за рулем. Тройка в индексе модели как раз и намекает на количество мест. Подробности об автомобиле, который еще называют Hyper-GT, держатся в секрете. По некоторым данным, он получит четырехлитровый V8 мощностью 1000 лошадиных сил. В то же время весь тираж из 106 машин уже распродан.

Nissan BladeGlider

Еще в 2013 г. Nissan демонстрировал в Токио концепт BladeGlider с необычным клиновидным кузовом. Водитель в нем сидел по центру, а пассажиры — позади, что позволило сделать острый нос и узкую колею передних колес. Спустя три года выяснилось, что японский производитель не отказался от идеи подобной машины и создал ходовые прототипы в партнерства с британской Williams Advanced Engineering. Благодаря двум электромоторам с суммарной отдачей 354 л.с. и 707 Нм они разгоняются до «сотни» быстрее 5 секунд.

Источник статьи: http://zen.yandex.ru/media/id/5ac0d9ca00b3ddf90fccf681/rul-po-centru-samye-strannye-avtomobili-v-mire-5ac87a7948c85e8838abcf75

Как устроены беспилотные автомобили и кто их делает

Беспилотные автомобили — наша новая реаль­ность. Момент, когда водитель­ские права будут не нужны, а профессию водителя постигнет судьба ремесла фонарщика, уже не за горами. Беспилот­никами занимается множество компаний — от небольших IT-стартапов до гигантов автопрома. Но насколько разными получаются их творения? Разбираемся, действи­тельно ли концепции различных произво­дителей отличаются друг от друга.

Большинство производителей беспилотников исповедуют одну концепцию. Но нюансы есть даже в ней

Общие принципы работы у всех беспилот­ников примерно одинаковы. Классическую концепцию беспилотного авто­мобиля можно описать так. Сенсоры (perception) собирают информацию об окружающем мире, передают её в компонент системы управления (motion planning), который планирует действия на основе этой информации, а также данных карт и локализации. А затем motion planning передаёт принятые решения компоненту «управ­ление автомо­билем» (vehicle control), который направляет его по заданной траектории.

Беспилотный автомобиль может пере­двигаться само­стоятельно благодаря специальному софту и набору разных сенсоров. Программное обеспе­чение (ПО) управляет всеми узлами — тормозит, ускоряется, меняет передачи и рулит, а сенсоры собирают для этого максимум информации об окружающей обстановке.

Сенсоры — это обычно камеры, радары и лидары. По отдель­ности каждый из них не позволяет чётко определить расстояние до объектов, их скорость и форму, но комби­нация приборов устраняет индивиду­альные минусы и усиливает плюсы. Камеры позволяют «видеть» объекты и определять их тип, будь то другая машина, пешеход, дорожный знак или сигнал светофора. Радары находят объекты с помощью радиоволн и фиксируют их скорость. А лидары определяют расстояние до объектов (и их форму), сканируя простран­ство лазерными лучами. И лидар, пожалуй, ключевой элемент базовой концепции.

Именно по такой концепции работает подавляющее большинство произво­дителей беспилотного транс­порта. Один из примеров классиче­ского подхода — компания Volkswagen.

«Наши системы основаны на использо­вании разно­образных сенсоров: камер, радаров, а также лидаров. Это позволяет получить максималь­ное количе­ство доступных данных о дорожном движении, которые собираются во время движения в режиме реального времени. Кроме того, наши авто­мобили подключены к автомо­бильному облаку Volkswagen Automotive Cloud, которое служит бэк-эндом и предо­ставляет текущие данные от других участников дорожного движения и органов власти», — рассказал Журналу Авто.ру глава по связям с обществен­ностью подраз­деления «Технологии и инновации» компании Volkswagen Кристиан Бульманн.

Беспилотным можно сделать практически любой авто­мобиль с современной CAN-шиной. Controller Area Network (CAN) — стандарт промыш­ленной сети, ориентиро­ванный на объеди­нение в сеть устройств и датчиков машины. К CAN-шине подключается система беспилотного управ­ления рулем, тормозами и акселера­тором, а также сенсоры, в резуль­тате чего машина способна ездить самостоятельно. При этом наличие систем помощи водителю весьма желательно — на них можно возложить часть функций, связанных непосред­ственно с движением авто­мобиля (например, на скользком покрытии).

Процесс движения беспилотника — это непрерывное выпол­нение нескольких подзадач в реальном времени.

Локализация — определение местополо­жения беспилот­ника с санти­метровой точностью. Для этого используются данные с сенсоров и высоко­точные карты. В них уже заложена масса полезной информации: например, данные о разметке, светофорах и знаках. Поэтому, к примеру, отсут­ствие разметки на зимней трассе не смущает ПО беспилотника.

Восприятие — идентификация окружающих объектов. Беспилотник фиксирует их, определяет скорость и направ­ление движения.

Предсказание — беспилотник пытается спрогно­зировать движение других участников дорожного движения. Вероятно, самый сложный этап на данный момент: действия живых водителей часто плохо поддаются логике.

Планирование — исходя из трёх предыдущих задач, алгоритмы беспилотника «опреде­ляют» собственные действия и отдают команды системам управления. И всё это должно занимать миллисекунды.

У некоторых компаний есть отдельные особен­ности, укладыва­ющиеся в базовую концепцию. Например, один из лидеров в разработке беспилотных авто­мобилей Waymo к обычному набору сенсоров добавляет ещё и микрофоны. Они призваны распознавать сирены полиции и служб экстренного реагиро­вания. Правда, среди других произво­дителей микрофоны не пользуются большой популярностью.

« Логичнее было бы передать точные координаты и маршрут движения автомо­билей с сиренами в беспилотник. Вы когда едете по дороге и слышите сирену, то насколько быстро можете локализовать место­нахождение «скорой помощи»? Интеллекту­альная транспортная система решает эту задачу — беспилотник может сразу реагировать и принимать решения», — рассказал в беседе с Журналом Авто.ру руково­дитель проекта «Беспилотный автомобиль StarLine» Борис Иванов.

«Микрофоны — это дополнительный источник информации, а никакая информация не бывает лишней. Однако добавление допол­нительных сенсоров и мощностей для их обработки влияет на стоимость конечного устройства — нужно смотреть, какого уровня качества мы достигаем», — заявил руково­дитель департамента разработки беспилотных транс­портных средств Cognitive Technologies Юрий Минкин.

Почему автономным машинам не нужна система GPS

Что касается системы глобального позициониро­вания с помощью спутников (GPS), то, вопреки широко распро­странённому мнению, наличие этих данных не является критически важным узлом беспи­лотников. Транспорт без водителя должен уметь ездить в любых условиях и не зависеть от подобных «костылей». К тому же GPS даёт не слишком точные данные — погреш­ность может составлять до нескольких десятков метров, особенно в условиях плотной городской застройки.

Для беспилотников это недопустимо, поэтому обычно произво­дители используют GPS лишь как вспомо­гательный источник данных. А основной их источник — это высоко­точные карты. Причём создать и поддер­живать их в актуальном состоянии не так трудно, поскольку они обновляются самими беспи­лотниками. Процесс похож на работу «Яндекс.Пробок»: водители пользуются сервисом и включают передачу данных, которые используются для актуализации информации.

Беспилотники Яндекса способны пере­двигаться без постоянного соедине­ния с GPS. Более того, компания целенаправ­ленно тестирует свои авто­мобили в условиях, которых транспорт теряет сигнал (например, в тоннеле) или получает некорректные данные о GPS.

Вместо GPS большинство разработчиков используют более точную лидарную ориентацию: во время движения беспилотный авто­мобиль сканирует простран­ство с помощью лидара, получает облако точек и затем сопо­ставляет их с уже имеющейся в памяти картой. Таким образом, место­положение автомобиля определя­ется с точностью до сантиметра. Также беспилотники могут принимать сигнал спутниковой системы GNSS и использовать одометрию.

«Данные GPS необходимы для общей навигации, но они не могут обеспечить желаемый уровень детали­зации, когда речь заходит о конкретной ситуации на дороге. Поэтому исполь­зование разно­образных сенсоров в сочетании с онлайн-данными в режиме реального времени — это ключевой момент для нас», — заявил Кристиан Бульманн из Volkswagen.

Илон Маск — главный отступник от общепринятого подхода к разработке беспилотников

Итак, мы уже поняли, что лидары — неотъемлемая часть беспилотного авто­мобиля. Их используют большинство произво­дителей — от Яндекса и Uber до Ford и General Motors. Отдельные компании даже специально покупают стартапы, производящие лидары, другие — например, Waymo и Яндекс — делают их самостоятельно.

Но у лидара есть минусы: он не различает цветов, не может классифи­цировать сложные по форме объекты, а также изобра­жения на знаках, если данных о них нет в загруженной карте. Камеры сами по себе тоже не всегда нормально различают знаки: грязь, тени, солнечные блики или ветки деревьев снижают вероят­ность правильной идентификации.

Лидару сложно распознать тип препятствия — например, отличить камень от пакета, хотя они пред­полагают совер­шенно разные действия. А в туман и сильный дождь инфра­красное излучение лидаров поглощается парами воды, что резко снижает эффектив­ность устройств.

В довершение всего, все эти приборы довольно дорогие, а лидар – вообще самая дорогая деталь любого беспилотника. И при этом не самая надёжная: она сканирует простран­ство на 360 градусов вокруг себя с помощью системы подвижных (враща­ющихся) зеркал. Разумеется, крутиться вечно зеркала не могут и в какой-то момент узел ломается, мигом лишая беспи­лотник важнейшего источника информации.

«У лидаров два недостатка. Первый — очень высокая стоимость: средний лидар стоит более 10 тысяч долларов, — говорит Юрий Минкин из Cognitive Technologies. — Лидары с эффективной дальностью до 100 метров стоят десятки тысяч, а лучшие лидары — больше 100 тысяч долларов. На машинах может быть 5–7 лидаров, это очень недёшево, это продавать нельзя.

Второй момент — лидары не идеальны в плане надёжности и чувстви­тельны к загрязнению. То, что мы сейчас видим, — это лабораторные образцы, на которых можно обкатать ряд технологий. Но это далеко от тиражиро­вания и промыш­ленного произ­водства. Поэтому вопроса о том, что развивать, нет. Если говорить о серийном производстве, то нужно использовать камеры и радары».

Для решения проблемы одни производители пытаются создать более дешёвые лидары без движущихся частей, а другие вообще верят в безлидарный подход: чтобы беспилотнику хватало лишь компьютерного зрения, обеспечи­ваемого камерами.

К последним относится Tesla. Илон Маск заявил, что компания принципи­ально не будет использовать в своих автопилотах лидары, поскольку они слишком громоздкие и дорогие. В компании считают, что изображений с восьми камер достаточно для опреде­ления расстояния до автомо­билей и препят­ствий — нужно лишь правильно обучить нейросети.

« Любой, кто полагается на лидар, обречён. Обречён. Лидар — это дорогой и ненужный сенсор. Это как иметь целую кучу дорогих приложений», — сказал Маск.

Альтернативный «классической концепции» подход, который исповедует и Tesla, заключается в отказе от лидара и более широком использо­вании возмож­ностей нейросетей. Они применя­ются и при «классической» концепции, но не являются в ней настолько важным элементом. В случае Tesla изначально «необученной» нейронной сети показывают множество образов с камер о том, как видит дорогу и окружение человек, и о том, что он делает в различных ситуациях. А она «копирует» его поведение.

В компании Маска убеждены, что беспилотнику нужно лишь продемон­стрировать достаточное количе­ство образов, чтобы тот смог различать сложные объекты в любых условиях. Именно так специ­алисты компании «обучают» нейросеть: дают набор анализи­руемых образов, заранее размеченных по категориям, и корректи­руют поведение сети в соответ­ствии с ним. Условный миллион слегка отличающихся изобра­жений светофора приведёт к тому, что нейросеть начнёт различать их с вероят­ностью, близкой к 100%. Чем больше данных — тем выше вероятность верной идентификации.

Чтобы обеспечить гигантскую выборку, Tesla использует свои машины, которых на дорогах всё больше с каждым месяцем. На большинстве из них есть камеры, которые передают данные и «учат» нейросеть компании. В этом у Tesla гигантское преимущество: она не зависит от небольшого тестового флота, как большинство других компаний.

В России точку зрения Маска поддерживает Cognitive Technologies. «Лидар нейросети не отменяет. Я бы скорее делил концепции по источнику входных данных — а дальнейшая обработка может быть какой угодно. Но на сегодня Маск прав: пока не появится более дешёвых и надёжных лидаров, то всё так, как он сказал. Это не то что бы трата денег — лидар может исполь­зоваться в основном для испытатель­ных и лабораторных целей. Но за их пределами лидар — неоптималь­ное устройство», — заявил Журналу «Авто.ру» Минкин из Cognitive Technologies.

Что говорят критики Маска

У этого подхода есть и минусы, за которые сторонники «классической» концепции критикуют вариант Маска. Большинство из них считают, что на сегодняшний день автомобили Tesla не настоящие беспи­лотники, так как системе по-прежнему требуется внимание человека.

«Часто приводимый аргумент против лидара — его высокая стоимость. Когда беспилотная индустрия только начинала формиро­ваться, на рынке было мало произво­дителей лидаров и стоимость устройства действи­тельно оказывалась высокой. Однако с развитием беспилотного транс­порта спрос на этот сенсор растёт, появляется всё больше произво­дителей, — рассказали Журналу Авто.ру в пресс-службе Яндекса. — Формируется конкуренция. Сейчас эти устройства стали дешевле, эффективнее и технологичнее, чем раньше. Сегодня на рынке есть произво­дители, предлагающие доступные решения. Кроме того, многие разра­ботчики беспилотного транспорта создают собственные лидары. Такие разработки есть у Яндекса. Цены текущих прототипов лидаров уже ниже рыночной стоимости устройств, используемых для аналогичных задач. При переходе к массовому производству они станут ещё ниже».

Доводы Яндекса поддержали в StarLine: «Мы придер­живаемся классического подхода. На наш взгляд, он более правильный в плане верифи­кации полученных резуль­татов. Задачи, которые решает автомобиль, при классическом подходе — под нашим контролем, их можно измерить на определённых тестах. В случае тестов нейросети непонятно, как верифи­цировать резуль­таты и проверить, научили ли мы сеть всему и не научили ли чему-то лишнему».

«Основное преимущество лидара — это точное определение расстояния до объектов, — добавил Борис Иванов. — Эту задачу в принципе можно решить с помощью видеокамер. Лидар на сегодня — это дорого, но это не трата времени. Используя их, мы сразу получаем расстояния до предметов и занимаемся совер­шенство­ванием алгоритмов. А парал­лельно разрабаты­ваем системы стерео­зрения, способные построить каче­ственную карту движения.

Я считаю это параллельными процессами: здесь можно выиграть время. Можно развить технологию и просто заменить потом лидар на стерео­камеру со схожими характери­стиками — и в итоге получить работающую систему за меньшие деньги».

В России есть одна особенная концепция беспилотника. Но применять её на дорогах общего пользо­вания не выйдет

Есть ещё один экзотичный вариант узко­специ­ализиро­ванных беспилотников от российского стартапа BaseTrack. Их технология базируется на собираемых теле­матическим устрой­ством геоинформаци­онных данных, исходя из которых проклады­ваются координаты «виртуаль­ного рельса», по которому движется автомобиль.

Беспилотник сопоставляет координаты со своим место­положением и, исходя из него, принимает решения. Систему дополняют стерео­камеры, которые позволяют оценить расстояние до объектов. Радары тоже могут использо­ваться, но лишь вспомога­тельно. Лидары не применяются вовсе.

Плюсы такого подхода — дешевизна (никаких дорогих сенсоров вроде лидаров) и простота: например, данные об 1 км дороги займут всего 30 килобайт. Точность навигации доходит до 1 см, а привязка к координатам позволяет не зависеть от плохой погоды. Минусы: такая система не способна иметь дело с движущимися объектами, вроде пешеходов и других автомобилей.

Работать она может лишь на закрытых территориях и полигонах, где нет людей. Зато она вполне способна функционировать как система активной помощи водителю на дороге. Например, сообщать о проблемной ситуации, помогать держаться полосы и экономить топливо, что подходит для логистических междугородных перевозок.

« Технология BaseTrack хорошо отлажена, это залог внедрения беспилотников на закрытых терри­ториях. Она может применяться для перевозки грузов по внутри­заводской территории, например. Получается беспи­лотник не для дорог общего пользования, а для выпол­нения неких техно­логических задач», — резюмировал Борис Иванов.

«Умная» инфраструктура и взаимодействие беспилотников друг с другом — важно или нет?

Беспилотным автомобилям требуется новая умная инфра­структура, в которой авто­мобили могли бы взаимо­действовать не только с ней, но и с другими машинами. Пример такой инфра­структуры — интеллекту­альная транспортная система (ИТС). Их разрабаты­вают по всему миру. Они решают задачи вроде контроля допуска, управления и оплаты парковками, предо­ставления информации о движении и оплаты парковки, а ещё управления грузо­перевозками, контроля трафика и общей помощи водителям за счёт оповещений о тех или иных ситуациях. Пред­полагается, что ИТС станет частью беспилотников.

Многие специалисты высказывали мнение, что для успешной работы авто­номному транспорту обязательно нужен быстрый интернет и специальная инфра­структура — к примеру, «умные» светофоры, передающие сигнал по радио. А также условия, в которых авто­мобили могли бы взаимо­действовать не только с инфра­структурой, но и с другими машинами.

Директор по бизнес-решениям и инновациям Orange Business Services Робин Де Кайзер уверен: «Чтобы беспилотные автомобили поехали в городе, нужна инфра­структура. Прежде всего — покрытие сетями 5G для мгновен­ного обмена данными с городом».

Но директор по информационным технологиям Volkswagen Франк Хоке придер­живается иного мнения. «Потребуются Но не для соединения с внешним сервером, а для того, чтобы машины общались друг с другом. Беспилотная машина — это, по сути, большой само­загружа­ющийся компьютер, который учится от окружающей среды. Там нет водителя, который услышит по радио про затор на дороге. Эта информация должна прийти от других автомобилей, которые в этой пробке стоят», — заявил Хоке на форуме «Открытые инновации».

Такой подход поддерживает и Юрий Минкин из российской Cognitive Technologies: «Нам нужна вся допол­нительная информация, которая только возможна. Надеюсь, будет принят какой-то общемировой стандарт связи автомо­билей друг с другом вроде протокола Bluetooth.

Например, автомобиль связывается с другой машиной, они друг с другом строят сеть и обмени­ваются информацией. Если один автомобиль далеко впереди «увидел» препят­ствие — аварию, дерево — то он дальше передаёт об этом информацию по цепочкам, что позволяет другим машинам снизить скорость и пригото­виться к маневру».

В то же время в Яндексе не считают такую инфра­структуру для беспилотников критичной.

« Коммуникация автомобилей между собой или с дорожной инфра­структурой не является обязатель­ным условием внедрения беспилотных автомо­билей. Большин­ство ведущих произво­дителей создаёт автомобили, способные ориентиро­ваться в тех же условиях, что и человек. Например, беспилотным автомо­билям Яндекса не нужно получать допол­нительный радио­сигнал от светофора: он может видеть его обычный световой сигнал с помощью камер», — заявили Авто.ру в пресс-службе компании.

В Яндексе добавили, что в будущем технологии обмена информации авто­мобилей с «умной» инфра­структурой и друг с другом дадут много новых возмож­ностей и водителям, и системе автономного управления. К примеру, технологии позволят получать допол­нительную информацию раньше, что может послужить оптимизации транспортных потоков. Однако их внедрение займёт время, и вместе с их распро­странением будут постепенно формиро­ваться и стандарты обмена данными, заключили в Яндексе.

Беспилотники — это будущее автопрома. Но ещё несколько лет подождать точно придётся

Обыватели часто представляют себе беспилотник следующим образом: нажимаешь пару кнопок в мобильном приложении, садишься в салон и спокойно работаешь за ноутбуком или отдыхаешь за просмотром кино, пока искус­ственный интеллект (ИИ) везёт тебя в пункт назначения. В будущем всё так и будет, но пока беспилотники к этому не готовы. А машины без руля и педалей, пред­полагающие исключи­тельно автономное управление, до сих пор суще­ствуют лишь в виде концептов — например, Volvo 360с или BMW iNext.

Для массового внедрения беспилотников не хватает не только нормативной базы и приемлемого уровня себе­стоимости, но и элементарной техно­логической готов­ности. Например, автономные авто­мобили испытывают сложности в непогоду. Ждать, пока решится эта проблема, придётся как минимум несколько лет.

Да и учить беспилотники ещё есть чему. Скажем, современные автономные авто­мобили не слишком дружат с плохими дорогами, которых в России исторически много. Другими словами, если яма есть на карте, то беспилотник её объедет. А вот если нет – кто знает? Произво­дители просто не брались за эту проблему всерьёз — на повестке дня пока более своевременные вопросы.

Компании заняты сбором максимального количества данных: постоянно испытывают беспи­лотники на полигонах и городских улицах, чтобы понять, как и при каких условиях они должны реагиро­вать на различные ситуации. После каждого тестового заезда беспилотник накапли­вает сотни гигабайт данных для последующего анализа — записи с камер, показания сенсоров. Логи позволяют совер­шенствовать алгоритмы, но вариантов развития событий на дорогах бесконечное множество — и пока автономные авто­мобили не всегда способны адекватно принимать решения.

Пример — ситуация с ремонтом тротуара, когда пешеходы вынуждены обходить его по дороге. Формально беспилотнику здесь нужно немного отступить от ПДД и аккуратно объехать людей — но чтобы он свое­временно принял такое решение, необходимо по максимуму собрать подобные ситуации, классифи­цировать их и обучить систему верно реагировать. А каких-то неожиданных ситуаций, связанных с поведением живых водителей, может быть бесчисленное множество.

« Три-пять лет — срок, когда машины поедут. Момент их массового внедрения будет позже — надеюсь, к тому времени мы подготовим транспортную инфраструктуру. Самое сложное сейчас — предсказание поведения других участников дорожного движения. Утопично думать, что мы все разом перейдём на беспилотники — долгое время будут существовать оба типа автомобилей», — заявил Борис Иванов.

В Яндексе тоже считают предсказание намерений других участников дорожного движения сложнейшей задачей для беспилотников. В компании полагают, что на обучение системы действовать в условиях города в час пик с уверен­ностью опытного водителя может потребо­ваться ещё 3–4 года. Однако уже сейчас беспилотники могут полноценно применяться в небольших городах со спокойным трафиком: сервис беспилотного такси Яндекса уже больше двух лет работает в татар­станском Иннополисе.

«Технология может начинать применяться в сервисах и в других похожих городах, но пока для этого ещё не создана законо­дательная база. По мере развития техно­логии растёт и сложность сред, в которых беспилотные авто­мобили готовы ездить в полностью автономном режиме без инженера в салоне. Таким образом, внедрение беспилотного транспорта будет выглядеть как постепенный итераци­онный процесс», — заключили в Яндексе.

«Полноценный беспилотник должен быть очень высокого качества. Нужно подтянуть качество всех узлов и обеспечить качество работы всех компонентов. Необходим очень долгий период тестиро­вания в реальных дорожных условиях — нужно нарабатывать опыт и смотреть, чтобы система работала в самых разных условиях, которые только могут быть. Думаю, возмож­ность купить в автосалоне беспилотник и сказать ему «Отвези меня домой» появится лет через 10», — посчитал Юрий Минкин.

Готовы через 10 лет пересесть на беспилотный автомобиль?

Источник статьи: http://mag.auto.ru/article/selfdrivingsetup/