Компания Daimler Trucks объявила о беспрецедентном событии: транспортное управление Невады выдало лицензию на эксплуатацию на дорогах штата созданной в компании концептуальной модели автономного восемнадцатиколесного тягача с полуприцепом Freightliner Inspiration. До этого грузовик проехал больше 16 тыс. км в процессе испытаний в Германии.

Как заявляют в Daimler, создание самоуправляемой фуры обещает внести вклад в снижение числа ДТП, оптимизацию расхода топлива, уменьшение количества заторов на автомагистралях и защиту окружающей среды.

Грузовик оснащен радаром, стереокамерой и системой адаптивного круиз-контроля, автоматически соблюдающей дистанцию для сохранения скорости на шоссе.  Компоненты, обеспечивающие «удержание» полосы, контроль скорости и т. п., соединены через головной бортовой компьютер Highway Pilot.

Многие системы автономного вождения, которыми оснащена концептуальная модель, уже используются в серийном автопоезде Freightliner Cascada Evolution, например, фронтальный радар служит основой механизмов активного круиз-контроля и экстренного торможения.

По словам инженеров из Калифорнийского технологического института, их устройство построено на базе дешевого кремниевого чипа толщиной менее 1 мм и обеспечивает трехмерное сканирование с чрезвычайно высоким разрешением.

Чипы можно было бы встраивать в телефоны с последующим выводом полученных данных на 3D-принтеры для дублирования отсканированных объектов. Тем самым отпадает потребность в использовании крупных настольных устройств.

Излучаемый свет устройства направляется на целевой объект, после чего оно анализирует мельчайшие отличия в отраженном сигнале. Отличия эти помогают воспроизвести трехмерное цифровое изображение целевого объекта.

При создании исходного светового потока используется массив крошечных лазерных сканеров LIDAR (light detection and ranging). Элементы LIDAR на протяжении многих лет используются для измерения расстояний в различных приложениях, в том числе и в навигации беспилотных автомобилей и роботов.

В результатах исследования, опубликованных в журнале Optics Express, говорится, что отражаемый от объекта свет улавливается небольшой (4x4) решеткой детекторов.

Детекторы измеряют фазу, частоту и интенсивность входящего светового потока и присваивают соответствующие значения каждому пикселу трехмерного изображения отсканированного объекта.

В качестве проверки предложенной концепции исследователи отсканировали в трехмерном виде мелкую монету с расстояния полуметра. Разрешение отсканированного изображения было представлено на микронном уровне, благодаря чему были заметны мельчайшие неровности поверхности монеты, не видимые обычным глазом.

Используемый в настоящее время 16-пиксельный массив можно увеличить до сотен тысяч пикселов, которые будут объединены в крупные и более мощные массивы, помогающие автомобилю избегать столкновения с препятствиями без участия водителя.

«Маленькие размеры устройства и высокое качество изображения будут способствовать существенному снижению затрат, а в смартфонах и прочих персональных устройствах появятся тысячи таких камер», – отметил профессор кафедры электротехники Калтеха Али Хаджимири.

В Audi совместно с компаниями Mobileye, Nvidia и Delphi разрабатывают универсальный программно-аппаратный контроллер для систем содействия водителю — zFAS.

Сегодня компьютеризированные системы содействия водителю обычно состоят из множества пространственно разобщенных контроллеров. В Audi заявляют, что zFAS станет первой высокоинтегрированной платой, управляющей всеми функциями автопилота централизованно. При этом по размерам устройство будет всего лишь с iPad.

Контроллер имеет модульную архитектуру, обеспечивающую простоту модернизации, сообщают в автоконцерне. ZFAS будет оснащен мобильным чипом Mobileye EyeQ3 и процессором Nvidia Tegra K1. Серийное производство платы планируется начать примерно через два года.

Пилотные испытания контроллера планируется провести в ближайшее время. Обрабатывая информацию со всевозможных датчиков и камер, контроллер будет быстро строить полную модель окружения автомобиля. В ходе испытаний самоуправляемые машины будут передавать информацию в облако по сети сотовой связи. Как объясняют в Audi, в облаке данные будут обрабатываться средствами машинного обучения и возвращаться машинам. Таким образом zFAS постоянно будет расширять свои возможности по принятию решений в сложных ситуциях.

Новая модель седана Hyundai Equus, выпуск которой планируется на этот год, будет оснащена набором функций самоуправления, которые сделают машину полуавтономной, — об этом было объявлено на выставке Seoul Motor Show. Система помощи при езде по шоссе позволит Equus без участия водителя придерживаться полосы движения, замедляясь и ускоряясь по мере необходимости, чтобы избегать столкновений. В Hyundai также анонсировали систему автопилота для заторов; для каких именно она автомобилей и когда появится, не уточняется.

В Hyundai подчеркивают, что конечная цель — создать полностью самоуправляемый автомобиль, но пока что в компании сосредоточатся на разработке полуавтономных систем, позволяющих временно отпускать руль и педали. В Hyundai также будут создавать сверхточные датчики, позволяющие распознавать другие транспортные средства, и развивать технологии связи между автомобилями и инфраструктурой. В компании собираются до 2018 года вложить в разработку технологий помощи водителю около 1,8 млрд долл.

Между тем, законы и автодороги к беспилотным машинам еще не готовы. По словам корейских специалистов, если бы чей-то автомобиль в режиме автопилота попал в аварию, это было бы нарушением закона и не покрывалось бы страховкой.

Разработчикам самодвижущихся автомобилей нужно думать о том, чтобы предусмотреть встречу и с разъяренным медведем, и с низколетящим самолетом, и даже с тележкой из супермаркета на скоростном шоссе. Но как запрограммировать компьютер соответствующим образом?

Компания Nvidia представила специализированный компьютер стоимостью 10 тыс. долл., который позволяет автомобилям самостоятельно обучаться правильной реакции и отличать ее от неверной в различных ситуациях, анализируя их на основании своего опыта, а не набора жестко заданных правил.

«Вождение – это не только обнаружение того или иного объекта, но и обучаемое поведение, – отметил генеральный директор Nvidia Джен-Сан Хуанг в ходе презентации на конференции GTC 2015 в Сан-Хосе.

Компьютер Drive PX построен на базе двух процессоров Tegra X1 и способен обрабатывать видео, поступающее с 12 камер. В ходе поездок компьютер обучается, снижая скорость при появлении на дороге собаки и не меняя темпа при обнаружении летящего листа газеты.

Современные коммерческие автономные системы следят за соблюдением дорожной разметки и полос в целях предотвращения столкновений. В рамках реализации исследовательских проектов был разработан целый ряд самодвижущихся автомобилей, но все они при движении анализируют подробную карту, а их возможности в реальных условиях весьма ограничены.

«Проект DARPA уже подтвердил эффективность обучающих технологий, – отметил Хуанг. – В память автономного робота было заложено 225 тыс. изображений заднего двора. Сразу после старта робот двигался прямо на препятствие, но, проанализировав изображения, успешно уклонялся от столкновений, самостоятельно выбирая дальнейший маршрут».

Компьютер Drive PX предназначен для использования в исследовательских проектах, а самодвижущиеся автомобили вряд ли появятся в ближайшем будущем. Но если все будет работать, как заявлено, новый компьютер вполне может приблизить их появление.

Один из сторонников самодвижущихся автомобилей, генеральный директор компании Tesla Motors Элон Маск, полагает, что труднее всего реализовать управление на скорости от 15 до 80 километров в час.

«На скорости от 8 до 15 км/ч все довольно просто, – указал он. – Нужно лишь следить за тем, чтобы никуда не врезаться. А вот на скорости от 15 до 80 км/ч на оживленных улицах вас ждет много неожиданностей. При разгоне выше 80 км/ч ситуация опять упрощается».

Дополнительный элемент Drive PX гарантирует, что информация о действиях, изученных одним автомобилем, сразу поступает к другим.

В Nvidia пока не говорят, каким образом автомобилестроители будут использовать новую платформу, которая должна быть готова в мае, но запросы от заинтересованных компаний уже начали поступать к разработчикам.