Недавно на выставке беспилотных систем подслушал интересный диалог. Звучал он примерно так:
«Да что сложного в вашем этом персепшене? Tesla вон вообще на одних камерах ездит. Китайцы добавили лидар — и их машины прекрасно гоняют на автопилоте. А мой домашний робот-пылесос с одним-единственным лидаром на раз-два обходит носки и провода. На ваших-то беспилотниках, наверное, и по три лидара, и радары, и камеры, и парктроники... Зачем так сложно?»

Вроде бы логично, но, как говорится, есть нюанс. Давайте разберем эту кашу по порядку.

1. Робот-пылесос — не автомобиль

Начнем с конца. Да, у продвинутых роботов-пылесосов есть лидар (обычно один) для навигации и камера, способная распознать до сотни объектов. Но вот ключевая деталь: у каждого пылесоса есть подвижный бампер. Это его главный «орган правоты». Он физически тыкается в препятствие и подтверждает: «Ага, это стена».

Скорость пылесоса — около 0,1 м/с. Самые опасные динамические объекты на его пути — кошки и ваши ноги. Согласитесь, столкновение на такой скорости безопасно для всех. Цена ошибки — нулевая.

Tesla и «китайцы» — это ассистенты, а не автопилоты

Я скептически отношусь к системам, построенным только на камерах, из-за множества редких, но критичных сценариев (так называемых corner cases). Но суть здесь одна: и Tesla FSD, и китайские решения — это системы уровня L2/L3.

Это значит, что они — всего лишь продвинутые ассистенты водителя. Ключевое слово — «ассистенты». Ответственность в любой ситуации лежит на человеке за рулем. Что бы ни случилось, юридически виноват будет водитель.

3. Настоящий автопилот (L4+) — совсем другая ответственность

А вот теперь мы подходим к главному. В беспилотнике уровня L4 и выше ответственность за ДТП лежит на компании-разработчике. И это меняет всё.

Именно поэтому инженеры стремятся покрыть 99,99999% всех возможных сценариев. Беспилотнику нужно знать о каждом объекте на дороге всё: что это, какова его скорость и, что особенно важно, ускорение. Чтобы добиться такой точности и надежности, используется целый комплекс сенсоров, где они страхуют и дополняют друг друга:

* Лидары нужны для построения точной 3D-карты окружения и определения расстояния до объектов с сантиметровой точностью.
* Радары идеально измеряют скорость других участников движения, особенно металлических (машин), и отлично работают в плохую погоду.
* Камеры «видят» мир как человек и незаменимы для классификации объектов. Например, чтобы отличить курицу от чайки. Система поймет, что обе — птицы, но спрогнозирует их поведение по-разному: чайка может взлететь (хотя мы знаем примеры бестолковых чаек) , а курица — нет.
* Парктроники (ультразвуковые сенсоры) отвечают за «слепую» зону в нескольких метрах перед машиной, чтобы гарантированно остановиться, если прямо под бампер внезапно выскочит ребенок или животное.

Именно эта избыточность и комплексный подход отличают настоящий автопилот, которому можно доверить жизнь, от продвинутого круиз-контроля....

#waymo #selfdrivingcar #perseption #yandexdeliveryrobot #robot

Давайте разберем сенсорсет от канадского стартапа Waabi. Компания делает ставку на продвинутый симулятор Waabi World для обучения своего ИИ, что позволяет ей использовать более компактный и, предположительно, более дешевый набор сенсоров. Давайте посмотрим, из чего он состоит.

Лидары

Начнем с основы основ беспилотного вождения — лидаров. Их у Waabi шесть:

* На крыше: Один дальнобойный лидар для сканирования дороги далеко вперед.
* В решетке радиатора: Один лидар (похож на Hesai) для контроля ближней зоны прямо перед капотом — ключевая область для предотвращения наездов (Привет Cruse)
* На боковых кронштейнах («рогах»): По два вращающихся лидара Hesai с каждой стороны. Они обеспечивают плотное покрытие ближней и средней зон по бокам грузовика.


Радары (всего 5):
* Два установлены на крыше рядом с центральным лидаром.
* Два на «рогах», направлены назад для контроля соседних полос.
* Один в передней части грузовика, работающий в паре с фронтальным лидаром.

Камеры (минимум 7):
* Три камеры в модуле на крыше.
* По две камеры на каждом «роге» (смотрят вперед и назад), что дает полный обзор по бокам.
* Вероятно, есть и дополнительные камеры за лобовым стеклом, нацеленные на распознавание сигналов светофоров и дорожных знаков.

Главный вывод: фокус на безопасности в «слепых зонах»

Зачем я вообще это написал? Обратите внимание на ключевую деталь: плотность лидарного облака по бокам. Благодаря двум лидарам на «рогах», покрытие в традиционных «слепых зонах» грузовика выглядит не хуже, чем у центрального лидара Waymo. Это напрямую влияет на безопасность при перестроениях — одном из самых сложных маневров для фуры.

Ну и в целом по видео видно, что у машины очень хорошее покрытие пространства вокруг лидарными точками.

Интересная особенность: Waabi (пока?) не устанавливает сенсоры на сам прицеп. Это создает небольшую, но важную слепую зону непосредственно за ним, что может стать вызовом при маневрировании задним ходом или в плотном трафике. Посмотрим, как они решат эту задачу в будущем.... и будут ли?
#waabi #selfdrivingtruck #selfdrivingcar #беспилотник

Мой самый большой запуск
Сириус: идеальное место для тестирования беспилотных автомобилей.

Преимущества локации:

Экспериментальный правовой режим, который позволяет использовать беспилотные автомобили на дорогах общего пользования.
Благоприятный климат для круглогодичных тестов.
Развитая дорожная инфраструктура и плотный трафик.
Курортный город - предполагает свои уникальные особенности движения пешеходов и автомобилистов, что дает дополнительные возможности в обучении модели.

Техническая база:
Команда нашла подходящую техническую базу на трассе Формулы 1 на Сочинском автодроме — административное здание и боксы, ранее использовавшиеся командой «Макларен» в гонках «Формулы-1», с выходом на пит-лейн. Это обеспечило необходимые условия для обработки терабайтов данных и калибровки сенсоров.

Основываясь на опыте эксплуатации автономных автомобилей в Москве, было ожидание напряжённой реакции на дорогах Сириуса. Однако местные водители сначала отнеслись к машинам под управлением автопилота с осторожностью, а затем стали пропускать автомобили и в целом проявлять уважение.

Особую сложность представляли местные тук-туки — моторикши, водители которых часто не соблюдают правила дорожного движения. Первые 5–10 тысяч километров позволили собрать команде необходимый датасет для безопасного взаимодействия с такими непредсказуемыми участниками движения.

В Сириусе есть уникальные дорожные развязки — например, круговые перекрестки без светофоров, что потребовало дополнительной адаптации технологии. За год тестирования автономные автомобили стали гораздо увереннее чувствовать себя на таких участках.

Сотрудничество с городскими властями позволило улучшить дорожную инфраструктуру: были скорректированы циклы светофоров и установлены дополнительные секции со стрелками на проблемных перекрестках.

Сложные маршруты:
Команда успешно адаптировала беспилотные автомобили к условиям высокой транспортной нагрузки и сложной логистики, обеспечив безопасное движение как на скоростной трассе, так и в условиях плотного трафика.

#yandex #selfdrivingcar #sirius #фтсириус #сириус #яндекс #formula #сириусавтодром