Яндекс» выпустил беспилотные грузовики на трассу «Дон»
Ну как-то так.
Включаемся в гонку технологий вместе со Старлайном, Сбером и КамАЗом

Завершаем знакомство с системой управления беспилотным автомобилем, рассказом про планнер и контрол. Я сначала думал разделить эти две части, так как каждая из них заслуживает отдельного поста, но потом решил объединить их, чтобы рассказ стал интереснее.

На предыдущем этапе у беспилотника сформировалось представление о мире с самой вероятной гипотезой развития событий на несколько секунд вперед. Теперь необходимо принять решение, что делать автомобилю - спланировать траекторию движения. Ускориться или притормозить, перестроиться или продолжить движение в своем ряду. Допустим, автопилот решает обогнать медленно движущееся транспортное средство впереди (уборочная техника движется в крайне правом ряду). Кстати, определить, что это именно тихоход, а не пробка из-за объезда ДТП, тоже непростая задача - об этом я расскажу отдельно.

Казалось бы, что здесь сложного: скорость тихохода мала, по левой полосе до ближайшего автомобиля сзади 300 метров, впереди тоже никого. Все просто: включить левый поворотник, повернуть руль влево, ускориться, повернуть руль вправо, включить правый поворотник, перестроиться и вернуть руль влево.

Но не все так просто. Мы сталкиваемся с первой сложностью. "Повернуть руль влево" - это значит дать команду электроусилителю повернуть его на определенное количество градусов, с заданной функцией изменения скорости вращения в зависимости от времени и скорости автомобиля.

Объясню подробнее. Сначала нужно начинать поворот медленно, ускоряя его до середины движения, а затем замедляться, чтобы перестроение было плавным. В зависимости от скорости автомобиля, скорость вращения руля тоже будет различной. Если повернуть руль с той же скоростью, как при парковке, беспилотник получит штраф за агрессивное вождение, если вообще удержится в полосе. (Если не включать поворотники, уважение от водителей BMW гарантировано). То же самое касается ускорения – оно тоже должно быть плавным. Алгоритм маневра в целом понятен, функция подобрана, поворотник включен.

Но вы же понимаете, что мир гораздо разнообразнее, чем можно себе представить? Тут возникает вторая сложность: что, если прямо перед беспилотником случается ДТП, а за ним едет грузовик? Его тормозной путь будет больше, чем расстояние до ДТП, и если тормозить, как предписывают ПДД, то у пассажиров останется мало шансов выжить. Есть пустая левая полоса, на которую можно плавно перестроиться. Но в такой ситуации это нужно сделать быстро. Вычислитель принимает такое решение за доли секунды, прогнозируя будущее. Автопилот должен действовать, как профессиональный гонщик.

Другими словами, в разных ситуациях планер и контролл должны работать по-разному. И таких ситуаций на дороге бесчисленное множество. На первом видео видно, как автомобиль Waymo принимает решение выехать на встречную полосу, отступив от правил дорожного движения. Это отличный пример работы планера в исключительной ситуации. Можно долго обсуждать, правильно это или нет, но ясно одно – это ОЧЕНЬ сложно.

Если вы думаете, что это все проблемы планера и контроллера, спешу вас огорчить – нет. Третья сложность – это среда, в которой находится автомобиль, и какой именно это автомобиль. Хорошо, когда сухо и тепло, и наш беспилотник - на базе полноприводного электрического автомобиля. У электромобиля почти нет задержки при ускорении. Давая команду на увеличение ускорения (проще говоря, нажимая на педаль газа), автомобиль практически мгновенно реагирует. Но с ДВС и классической автоматической коробкой передач так не получится. Необходимо учитывать задержку в пару секунд, пока автомобиль переключит передачи вниз, и двигатель начнет передавать мощность на колеса. Тут снова появляется сюрприз: слева, без поворотника, выскакивает другая машина, и наш маневр больше не безопасен, его нужно отменять. Отмена маневра - это тоже маневр, и это тоже задача для планера. Особенно сложно, когда беспилотник уже вышел из полосы и начал набирать скорость для обгона, а теперь нужно тормозить и возвращаться в ряд.

⬆️⬆️⬆️
И финально, мы увеличиваем сложность разработки планнера, добавляя в окружающую среду снег, дождь, гололёд и другие погодные аномалии. Если на дороге лежат глубокие сугробы, все наши траектории и функции для ускорения необходимо пересмотреть.

Существует два подхода к разработке планёра. Первый — это алгоритмическое описание всех возможных ситуаций, используя конструкции типа if … then … else, добавляя новые условия по мере их появления в процессе эксплуатации. Второй подход — это создание модели машинного обучения (ML), которая будет принимать на вход гипотезу о будущем развитии ситуации, а на выходе выдавать команды рулю и ускорению ( газ – положительное ускорение, тормоз - отрицательное).

В первом случае огромное количество условий if может в какой-то момент начать отрицательно сказываться на скорости работы планёра. Да и все варианты все-равно не учесть. Поэтому я искренне верю в потенциал планера на основе ML. Однако, чтобы он принимал 99.9% верных решений, ему необходимо обучение на сотнях миллионов километров дорожных испытаний, где редкие ситуации могут встречаться нечасто. Это делает обучение длительным и крайне дорогим процессом. Единственное логичное решение — создать симулятор, в котором можно моделировать все возможные ситуации и "проезжать" миллионы километров за одну ночь. По фату, нужно написать матрицу, симуляцию, в которой все по-настоящему, чтобы научить беспилотник ездить среди людей.

P.s. Второе видео от "Наши Обзоры (4pdaReviews)" очень старое видео, но на нем можно посмотреть на планшете как планер строит маршут.

Беспилотный автомобиль Waymo был остановлен полицией.
Интересная новость, связанная с моим предыдущим постом. Похоже, что Waymo использует машинное обучение для построения маршрута. Ведь при использовании традиционных алгоритмов такая ситуация вряд ли возникла бы, тогда как нейросеть иногда может допускать подобные ошибки. Это уже не первый и не последний случай, но это не означает, что беспилотные автомобили хуже человека. В Краснодарском крае такие ситуации — обыденное явление, но никто ведь не пишет об этом в новостях. =)
#waymo #selfdrivingcar #robot

https://medium.com/avride/introducing-the-new-generation-of-avride-delivery-robots-89f543335f0b

Компания AVRIDE представила новую версию своего робота-доставщика с рядом интересных изменений. Основные улучшения касаются мобильности, эффективности доставки и технологической оснащенности:

1. Четыре поворотных колеса: Новая система позволяет роботу легче маневрировать в сложных условиях, что также снижает износ шин и продлевает срок их службы.

2. Функция мультидоставки: Теперь в корзину робота можно поместить два заказа одновременно. Это позволяет ускорить процесс доставки и повышает коммерческую эффективность.

3. Мощный вычислительный модуль NVIDIA Jetson Orin: Этот модуль, разработанный специально для автономных систем, обеспечивает более высокую производительность и автономность робота. Благодаря этому, робот может работать дольше без подзарядки, что повышает его операционную эффективность.

4. Новый флажок для видимости: Установленный флажок делает робота более заметным для пешеходов и транспорта, что улучшает безопасность на дорогах.

Эти изменения демонстрируют стремление компании AVRIDE к постоянному обновлению и улучшению их технологий роботов-доставщиков.
#robot #robodelivery #avride #роботдоставщик

Просто красиво
#yandex #selfdrivingcar #сочи #яндекс #роботакси #robotaxi #autonomouscar #car

Я в шоке🧐 Последнее видео стало самым залайканым постом. ❤️Неужели красивые фоточки нравятся больше, чем рассказы о беспилотниках?
#selfdrivingcar #robotaxi #waymo #беспилотник #беспилотныйавтомобиль #yandex #яндекс #autopilot #автопилот

Симулятор

Для обучения нейросетей требуется множество разнообразных данных. В частности, для тренировки беспилотных автомобилей нужны сотни миллионов километров реальных поездок по городским улицам, что является весьма затратным мероприятием. Однако даже в этом случае неизбежны ситуации, которые не были представлены в учебных данных. Поэтому была разработана идея симулятора (почти как в «Матрице»). Это похоже на виртуальную игру, но основанную на реальных поездках. Мы берем реальный мир и начинаем к нему «подмешивать» или «убирать» машины, дома, пешеходов и даже целые перекрестки. Таких агентов добавляем на уровень восприятия, то есть имитируем облака данных лидара, данные радара и дорисовываем изображения в камерах, после чего просим автопилот «проехать» в этих ситуациях — не в реальном мире, а на серверах в центре обработки данных (ЦОД). Более того, мы можем ускорить процесс и «проехать» сотни тысяч километров всего за одну ночь. Конечно, мы снова сталкиваемся с ограничением ресурсов ЦОД (в частности, количеством видеокарт), но такой подход значительно дешевле и, главное, быстрее.

На видео представлена визуализация симулятора, в котором свой беспилотник тестирует компания Waymo.
#selfdrivingcar #robotaxi #waymo #lidar #беспилотник #беспилотныйавтомобиль

Год назад на выставке «Россия» около павильона Сбера стоял беспилотник их производства.
Записал на него коротенький обзор.
#selfdrivingcar #robotaxi #сберавтотех #беспилотник #беспилотныйавтомобиль #sber #сбер #autopilot #автопилот

Disengagement, или вмешательство водителя-испытателя в работу автопилота, является неотъемлемой частью тестирования беспилотной технологии. На ранних этапах тестирования, когда водитель-испытатель находится за рулем, он может вмешиваться в работу автопилота, если того требует дорожная ситуация, автопилот ошибается или ведет себя "не почеловечески".

Это очень старое видео (2-х летней давности), снятое два года назад, когад Сбер проводил публичные покатушки. Я с удовольствием воспользовался такой возможностью. Учитывая плотный трафик и сложные погодные условия, беспилотник вел себя довольно уверенно.

На видео есть три случая вмешательства водителя:

1. В начале, когда машина слишком близко объехала припаркованный автомобиль.
2. В середине видео, перед поворотом направо, где наблюдается слишком резкая траектория перестроения.
3. В самом конце, когда явная ошибка автопилота привела к резкому выкручиванию руля влево.

Во всех этих ситуациях водителю пришлось взять управление на себя.

P.S. Знаю, что среди подписчиков моего канала есть эксперты в области технологий. Вопрос: почему одна из камер показывает изображение в сиренево-розовых тонах на планшете?

#selfdrivingcar #robotaxi #сберавтотех #беспилотник #беспилотныйавтомобиль #sber #сбер #autopilot #автопилот

Waymo создала "крупнейшую в истории" базу данных, посвященную травмам пешеходов и велосипедистов. Эта компания, занимающаяся разработкой беспилотных такси и принадлежащая корпорации Alphabet, недавно выпустила новое исследование, сосредоточенное на сотнях инцидентов, включающих уязвимых участников дорожного движения. Waymo утверждает, что это исследование является "самым масштабным в своём роде" в Соединённых Штатах.
Конда ты лидер в индустрии, можно делать очень крутые вещи!
#selfdrivingcar #robotaxi #waymo #lidar #беспилотник #беспилотныйавтомобиль

Немножечко пятничной милоты