«Опытный образец беспилотного «КамАЗа» уже умеет совершать простые маневры»

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Партнер «КамАЗа» (входит в Союз машиностроителей России) по разработке искусственного интеллекта для беспилотных автомобилей компания Cognitive Technologies не исключает предсерийный выпуск грузовиков нового поколения уже в 2018 году. Особенностью беспилотного автомобиля на базе «КамАЗа» является возможность его работы в условиях бездорожья, что делает его конкурентным на рынках развивающихся стран, рассказал Gudok.ru руководитель департамента беспилотных транспортных средств Cognitive Technologies Юрий Минкин. 

Опытный образец беспилотного автомобиля на базе «КамАЗа» уже сегодня умеет совершать простые маневры типа «змейка», двигаться в автоколонне, останавливаться перед препятствиями. Ранее беспилотник научился видеть дорогу, понимать дорожную разметку, совершать простейшие маневры: поворот и разворот. Скорость движения авторобота во время последних испытаний доводилась до 60 км/ч. Были проведены отдельные тесты в условиях недостаточной видимости. Кроме того, специалистами Cognitive Technologies были отработаны механизмы, обеспечивающие распознавание дорожных знаков, пешеходов и иных препятствий.

Серьезным конкурентным преимуществом подхода Cognitive Technologies является использование в качестве технологической основы так называемой пассивной (поглощающей сигнал) модели компьютерного зрения, когда необходимая для формирования управляющего воздействия информация считывается с видеокамер. Собственно, по таким же принципам действует и человек. Этот подход применяется в России в дополнение к активной (излучающей) части модели, на которой базируются многие зарубежные проекты, например Google Car.

Важнейшей особенностью проекта является возможность реальной работы в российских условиях. Зарубежные разработчики ориентируются во многом на идеальные условия дорожного движения - качественную разметку, благоприятные погодные условия, отсутствие повреждений дорожного покрытия и так далее. Подход российской компании к созданию системы машинного зрения позволяет распознавать дорожную сцену в отечественных реалиях. Машина видит, в том числе, границы дороги и ширину полос движения. Учеными Cognitive Technologies была создана модель, позволяющая беспилотнику работать в условиях бездорожья, когда учитываются значительные вертикальные колебания и перемещения автомобиля. Она позволяет даже в таких условиях устойчиво распознавать все объекты дорожной сцены.

Во время демонстрации беспилотного «КамАЗа» в конце октября 2015 года правительственной комиссии на дороге были искусственно установлены неровности высотой 30 см под каждое колесо для моделирования максимального эффекта раскачивания. Беспилотный "КАМАЗ" отлично отработал эту ситуацию.

Разрабатываемый комплекс призван обеспечить автоматическую работу транспорта при различных погодных условиях. Система обязана детектировать пешеходов вне зависимости от направления их движения. Время, отведенное для обнаружения опасности и реакции на нее, составит не более 0,3 секунды. Также предусматривается возможность обнаружения на дороге любых препятствий, включая животных, в том числе и собак, что качественно выделяет российское решение от существующих сегодня зарубежных аналогов.

Для движения беспилотных автомобилей необходимо выделение специальной полосы для движения беспилотных транспортных средств (БПТС) с необходимым качеством дорожного покрытия, разметки, дорожных знаков, удовлетворяющих существующим требованиям и нормативам безопасности. Кроме того, дорога должна быть оборудована устройствами, обеспечивающими высокоточное позиционирование БПТС (сервис дифференциальных поправок ГЛОНАСС).

Несмотря на то, что БПТС разрабатывается с учетом того, что оно сможет работать без помощи внешних сервисов в неблагоприятных дорожных условиях (снег, дождь, туман, гололед), на первых этапах реализации проекта для повышения эффективности работы и снижения издержек целесообразно использование дополнительных элементов дорожной инфраструктуры для мониторинга погодных условий (станции мониторинга погодных условий), состояния дорожного полотна и так далее, а также для возможности коммуникаций БПТС между собой.

Николай Логинов, Gudok.ru

http://www.gudok.ru/mechengineering/?ID=1336474


Источник: www.gudok.ru

Комментарии: