Информационное агентство ТАСС сообщило о планах компании КамАЗ инвестировать в разработку беспилотной технологии управления грузовым транспортом 400 миллионов рублей. По информации источников, организация делает вложение из собственного бюджета, но способствовать разработке будут и государственные отрасли.
В рамках нескольких президентских компаний будет сформирован коллектив, отвечающий за создание и продвижение рынка беспилотного грузового транспорта в России. В него войдут специалисты из различных крупных компаний и государственных структур.
Генеральный директор КамАЗ в начале года рассказывал о плановых инвестициях в эту технологию в размере 7 миллиардов рублей. Половина поступит из государственного бюджета, ещё половина будет оплачена российскими авто производителями. В начале февраля этого года появилась информация, что компания Volgabus получил 200 миллионов рублей из федерального бюджета на разработку беспилотных автобусов.
Во второй половине 2020 года КамАЗ представил миру свой первый прототип беспилотного грузовика. В его разработке также участвовала международная компания. В Камске планируют наладить серийное производство этого продукта в 2022 году.
Что собой представляет беспилотная технология?
Беспилотная технология — это искусственный интеллект, лишённый человеческих качеств, из-за которых нередко возникают аварии на дорогах. Вероятность нарушения ПДД у ИИ равна нулю, так как он работает по строго прописанным алгоритмам. Минимизация человеческого фактора на дороге сократит количество ДТП на 90%.
В основе технологии лежит пассивная модель. В основе компьютерного зрения лежит человеческое, вместо глаз используются современные видеокамеры. В нашей стране эта модель работает в тандеме с активной моделью, которая применяется многими зарубежными компаниями — например, Google Car.
Технология беспилотного управления транспортом адаптирована под условия нашей страны. Если в других странах она строится на основе управления по идеальным дорогам, где нет ям, кочек, хорошая разметка, то наша модель учитывает все изъяны и учится управлять транспортом в условиях плохого дорожного покрытия. Для этого разрабатывается обширный алгоритм, который научится ориентироваться на дороге без разметки, сможет объезжать ямы, кочки и многое другое.
Российская технология использует следующие модули:
- Качественная обработка изображения. Картинка с камеры адаптируется в любых погодных условиях и при любом освещении;
- C-Pilot учится распознавать различные объекты на дороге, собирая огромный массив информации. Каждый день он чётче распознаёт движущиеся и не движущиеся объекты на дороге;
- Трекинг объектов осуществляется на базе фильтров Байеса и оптического потока. Такой подход позволяет объединить множество дорожных кадров в единую картинку видеопотока;
- Для обеспечения стабильного движения используется фовеальное движение. Видеокамеры не фиксируются на всём изображении, а лишь определяют канал перед транспортом, который носит максимальные риски при движении (остальные участники движения, пешеходы и т.д.);
- Быстрая работа алгоритмов обеспечивается использованием нейронных сетей. Они заранее определяют архитектуру местности и все объекты, находящиеся на пути автомобиля;
- Стереоскопическое зрение определяется объекты, которые постоянно меняют форму, находятся над или под дорогой (например, отражение света фар на мокром дорожном покрытии);
- Чтобы обеспечивать чёткое определение дорожной ситуации, требуется мощная камера для быстрого захвата изображения. Технология Cognitive Pilot использует 2-мегапиксельную камеру, которая за 45 миллисекунд захватывает изображение в качестве Full HD;
- Помимо видеообзора, используется многочисленно количество сенсоров разных видов. Они позволяют автопилоту видеть всю дорожную обстановку на 360 градусов в мультисенсорном восприятии;
- Технология Bird Eye определяет положение транспорта на дороге с дециметровой точностью. Кроме этого, такая технология запоминает фиксированные объекты (здания, светофоры и т.п.) на основе полученных ранее данных в результате езды;
- Для географической ориентации используются карты Openstreetmaps;
- Для обеспечения оптимальной траектории движения (учитывая различные объекты-помехи) используется отдельная технология и алгоритм;
- Отдельный модуль «Машинист» управляет всеми механическими приспособлениями транспорта. Он отвечает за поворот рулевого колеса на нужное количество градусов, тормозит и прибавляет газ в необходимых ситуациях.
Такой обширный подход обеспечивает качественную работу беспилотной технологии. Сейчас она находится в стадии разработке, искусственный интеллект обучают «поведению» на дороге и взаимодействию с другими транспортными средствами.
История развития беспилотной технологии
Первые попытки создания автономных транспортных средств предпринимались в 20-м веке. В архиве издания The New York Time можно найти новости по запросу автономных автомобилей, датируемые 80-ми годами прошлого столетия.
Первые попытки создания беспилотной технологии предпринимались ещё в 1916 году, когда создали первый радиоуправляемый дрон. Все разработки того времени применялись в военных целях. В Первой Мировой войне применялись воздушные торпеды и самоходные мины.
До середины прошлого века подобные разработки носили экспериментальный характер. В их основе применялось радиоуправление, поэтому без участия человека оно не обходилось. Медленными темпами автомобили и дроны становились действительно автоматическими.
В 1961 году студент из Стэнфордского университета создал самоуправляемую тележку. Она работала за счёт сигнала, передаваемого из кабеля. В 70-х годах учёный Джон Маккарти оснастил прототип техническим зрением. Благодаря нему тележка научилась передвигаться в автоматическом режиме. Ориентиром для неё была белая линия. Она также получила первые камеры, дальномер и несколько каналов для сбора информации. Тогда же Джон Маккарти предпринял попытки разработки трёхмерного картографирования окружения.
После этого эксперимента инженеры старались разработать именно беспилотный транспорт, а не модели на базе систем радиоуправления. Наибольших успехов добились учёные из США, Японии и Германии. В 1980 году команда учёных под руководством Эрнста Дикманса создала первую машину, которая передвигалась полностью в автоматическом режиме.
Позже Эрнст Дикманс написал несколько научных работ, в которых описал каждую деталь своего проекта. В основе работы немецкого автономного автомобиля лежал фильтр Калмана, параллельные вычислительные механизмы и имитация саккадического движения глаз. Данная система способна оценивать окружающую обстановку.
С 1987 по 1995 года велась работа над проектом «Прометей». Общая сумма инвестиций составила один миллиард долларов. Она базировалась на системе Дикманса. В 1994 году провели первый полноценный тест на дорогах общего пользования: Mercedes по дорогам Парижа передвигался на скорости до 130 км/ч, маневрировал между полосами движения и обгонял другие машины.
Во второй половине 90-х годов наметился прорыв в области разработки беспилотной технологии. Этому способствовало развитие искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения. В 2004 году состоялись первые соревнования автономных машин. В 2010 году Google провёл первое практическое испытания своего самоуправляемого автомобиля на дорогах общего пользования. Сейчас разработкой автоматических машин занимаются все крупные автопроизводители: Audi, BMW, Tesla и многие другие.
Какой можно сделать вывод?
Технологии, на основе которых работают современные автономные автомобили, создали ещё в прошлом веке. Но для качественной работы они требуют множество доработок, основная из которых — научиться обрабатывать большой объём информации, на основе которого ИИ сможет ориентироваться в условиях дорожного движения. Со временем учёные доработают технологию, и она войдёт в нашу повседневность так же быстро, как это когда-то сделали смартфоны.
