Уже во времена, когда Генри Форд
освоил массовое конвейерное производство автомобилей, зародилась идея
«самоуправляемых легковушек», для которых не нужно ни самому владельцу
прикладывать усилия по вождению, ни нанимать ему личного шофера.
Исследования возможностей
реализации этой идеи начались в 20-е годы прошлого века. Самые известные
проекты по созданию беспилотных автомобилей в ХХ столетии – Navlab (Университет
Карнеги-Меллон, 1984 г.) и Eureka Prometheus Project (Bundeswehr University
Munich, 1987 г.) – не были доведены до коммерциализации, в первую очередь,
из-за неготовности теоретической базы создания таких «интеллектуальных»
объектов, ну и, конечно, недостаточной развитости компьютерных технологий.
Сегодня в распоряжении
разработчиков роботов-водителей, вроде бы, есть и то, и другое, но оказывается,
что использование решений автоматического вождения, основанных на использовании
различных сенсорных систем (видеокамер, радаров, лидаров), даже при том, что
они все работают в машине, не обеспечивает адекватное сложившейся на дороге
ситуации поведение робота-пилота. А все потому, что каждая из этих систем
работает сама по себе, не внося свой информационный вклад в общую копилку
текущих знаний, используя которую автоматическая система может выработать
поведенческую реакцию, похожую на человеческую.
Никто не сомневается, что умные
беспилотные автомобили будут без проблем двигаться по умным городам (см.
подробнее - что
такое умный город), где все будет автоматизировано, но пока до реализации
этой технологии в полном объеме очень далеко. Поэтому разработчикам приходится
довольствоваться тем, что есть.
Так, недавно российская компания
Cognitive Technologies объявила об окончании тестирования ее разработки –
технологии Cognitive Data Fusion, объединяющей данные, которые поступают от
видеокамер, радаров, лидаров, в едином алгоритме обработки. Такое комплексное
восприятие дорожной обстановки в реальном времени позволяет повысить точность
распознавания действий объектов дорожного движения, дорожных знаков и других условий,
важных для движения автомобиля, с 80%, достижимой сегодня, например, с помощью
видеокамер, до 99%.
Новая технология прошла проверку
в тестовых автомобилях-беспилотниках на тысячах километрах российских дорог. По
расчетам разработчиков, ее применение может обеспечить снижение уровня
аварийности беспилотных автомобилей на 20-25%.
См. также:
Комментарии
Отправить комментарий