Самохідна картографія

Cамоходная картография

Дивляться, сприймають, оцінюють, вирішують, крутять кермо і тиснуть на педалі. Одним словом, управляють. Всі ці слова, звичайно, треба було б поставити в лапки, оскільки мова про комп’ютерах на чотирьох колесах, а не про людей. Але автономні автомобілі – в усякому разі, самі просунуті – не потребують втручання людини. У тому числі і в темряві, при відсутності дорожніх знаків, в тумані, на засніженій дорозі і при сильній зливі. Як? Заслуга їх процесорів і їх «око», тобто телекамер, радарів і купи датчиків. У деяких з них вся електроніка вже інтегрована в кузов. Настільки багатий арсенал необхідний, щоб гарантувати безпеку (це головна мета систем допомоги водієві) та інші переваги, від зниження витрат палива до оптимізації транспортних потоків.

Хай живе інтеграція!

Роботизоване «зір» вже присутнє в багатьох серійних системах. Наприклад, у Tesla Autopilot: система з Пало-Альто використовує передню телекамеру, радар Bosch і 12 ультразвукових датчиків в різних зонах кузова. Сигнали від трьох джерел, оброблені спеціальним процесором (EyeQ3 від ізраїльської Mobileye, хоча партнерська програма і завершилася після аварії з жертвами), дозволяють Model S і X їхати в полуавтономном режимі. Ілон Маск впевнений: остаточний перехід на автоботів, «в десятки разів більш безпечних, ніж під керуванням водія», не за горами. Станеться це вже через кілька років, з еволюцією існуючого «заліза» і появою програмного забезпечення, розробленого для найбільш оптимального управління: по суті, йдеться про штучний інтелект автомобіля. Він отримає надходить від датчиків і камер інформацію, обробить її, відтворить модель прилеглої місцевості і на її основі стане маневрувати і реагувати на дії інших автомобілів. Маск бачить майбутнє, але для цього майбутнього одних телекамер і радарів недостатньо. Самим просунутим автомобілів знадобляться лазери Lidar.

Сканування в реальному часі

Технологія Lidar – абревіатура від Light detection and ranging – передбачає множинні імпульси лазерного світла (в деяких випадках до 2,8 млн у секунду), що виявляють об’єкти за всіма напрямами. В результаті виходять зображення високого дозволу навколишнього оточення. Найсучасніші моделі «б’ють» на 200 м, а створені в реальному часі картини допускають помилки всього у кілька сантиметрів.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ Navya Autonom Cab тестує безпілотні таксі в ПарижіCамоходная картография

У компанії Audi вважають, що ключова технологія автономного водіння – самонавчальні системи. На щорічній міжнародній конференції і семінарі з нейромережевих систем обробки інформації –
найважливішому заході в області розвитку штучного інтелекту – інгольштадтці представили передові технології машинного навчання на прикладі інтелектуального автопарковщика

Вперше Lidar з’явилися в 2009 році на даху Lexus RX 450h – їх використовував Google. Помітні «вежі», схожі на модулі космічного апарату, тоді обійшлися в $70 000, але з часом сильно подешевшали (сьогодні – близько $1000 за модель середнього рівня) і стали набагато компактніше. Velodyne Puck, наприклад, коштує $8000, важить 830 р. А нещодавно представлена версія Lite взагалі тягне на півкіло.

Tesla бачить майбутнє Autopilot у збільшенні кількості камер і радарів, але, на думку Ford і ряду інших виробників, автономного автомобілю знадобляться саме лазери. Експерименти ведуться щосили: Ford тільки що анонсував масштабні продажу автономної моделі для сервісу райд-шерінгу до 2021 року і тестує Fusion Hybrid з відеокамерами, радарами та Lidar в екстремальних умовах – у снігах Мічигану і вночі в пустелях Арізони.

Багатошарова картографія

Щоб бути дійсно ефективним, автономного автомобіля потрібні не тільки лінзи і суперкомп’ютери (як Drive PX 2 від Nvidia, доступний з 2017 року на Volvo XC90 з програмою Drive me), але також дуже деталізовані карти. Саме цифрові карти стануть «третім оком» автономного транспорту. При цьому такі карти будуть багатошаровими: мова про розумних образах, які спеціально розроблені для агрегування даних і тривимірних зображень з бортових систем, GPS, в деяких випадках зі супутників, інших автомобілів. Вони включають і інформацію про інфраструктуру, наприклад про світлофорах. Всі дані збираються завдяки платформі V2X (Vehicle-to-everything).

Cамоходная картография

В цьому бізнесі вже зайняті Apple, Google, Uber (у співпраці з TomTom), альянс Nissan-Toyota і Тут, підрозділ Nokia, яка в минулому році придбали спільно Audi, BMW і Mercedes-Benz.

Tesla Autopilot, Volvo Drive me, Audi код пілотованих driving, Mercedes-Benz Intelligent drive, Nissan код пілотованих drive, BMW iNext, GM SuperCruise і Toyota Highway teammate – це лише найгучніші проекти, які змінять спосіб нашого пересування. І це не рахуючи Google і Apple Car, зацікавлених в розробці автономного програмного забезпечення для постачання автовиробникам.