Аналитика

IT-байки: про IDF, гонки авто-роботов DARPA и Junior

Stanford  Junior
Сегодня в традиционной воскресной рубрике "IT-байки" наших читателей ждёт отнюдь не рассказ о новых достижениях на ниве завтрашних нанотехнологий. И даже не байки о послезавтрашнем дне квантовой физики. И даже не сказка с поучительным концом, но всего лишь рассказ о новых автогонках, но каких! Полагаю, нашим читателям ещё памятны прошлогодние соревнования машин-роботов с призовым фондом $1 млн., которые на протяжении четырёх последних лет организовывало Агентство передовых оборонных исследовательских проектов США - DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency). Так вот, в отличие от традиционных гонок, проводившихся в пустыне, этом году заезд пройдёт в условиях, приближённых к городскому, не говоря уж о том, что призовой фонд 2007 года увеличен. Вполне возможно, соревнования DARPA Urban Challenge 2007 так и осталась бы не более чем темой для новостной заметки, если бы… автора этих строк своевременно не занесло в США и ему не удалось бы собственноручно прикоснуться к одному из претендентов на победу в гонках. А ведь с такой информацией, согласитесь, писать про гонки совсем другой резон.
Urban Challenge
Для начала – немного вводной информации. В начале августа руководство DARPA в лице директора агентства, доктора Тони Тесера (Tony Tether) официально объявило 36 команд, избранных для полуфинального заезда автономных роботизированных автомобилей в гонке Urban Challenge 2007. По результатам заезда Urban Challenge National Qualification Event (NQE), намеченного на 26-31 октября 2007 года, двадцатка лучших команд примет участие в финальном заезде Urban Challenge, который состоится 3 ноября. Призовой фонд в этом году составляет $2 млн. за первое место, $1 млн. за второе и $500 тысяч за третье.
Urban Challenge
Как видите, ставки выросли, но также неизмеримо усложнились условия заезда с 6-часовым лимитом времени. Если в заездах прошлых лет DARPA Grand Challenge автопробег беспилотных машин происходил на 131,6-мильной (211,7 км) трассе, проложенной по пустыне, то в этом году, как видно из изменившегося названия - DARPA Urban Challenge, для полуфинального и финального заездов выбраны условия, максимально приближённые к городским. Для этого руководством агентства DARPA, по согласованию с Пентагоном (подразделением которого оно и является), был выбран армейский тренировочный полигон, расположенный на бывшей авиабазе George Air Force Base в Викторвилле (Victorville), Калифорния, где подразделения армии США отрабатывают приёмы проведения операций в городских условиях.
Urban Challenge
По поводу того, что DARPA, затрачивая приличные средства на подготовку таких гонок, преследует, в первую очередь, вполне прикладные военные цели, можно даже не сомневаться. В пресс-релизе, посвящённому DARPA Urban Challenge, об этом говорится вполне недвусмысленно: "DARPA selected the location because its network of urban roads best simulate the type of terrain American forces operate in when deployed overseas".. То есть, "место проведения гонок с городским расположением дорожной сети максимально отображает тип местности, с которым приходится сталкиваться американским подразделениям при проведении военных операций вне США". Перспективная цель этого заезда также полностью соответствует задаче DARPA, поставленной перед агентством Конгрессом США, а именно, довести к 2015 году количество автономных машин без водителей до трети. Роботизированные автомобили будут действовать в ситуации с элементами военной миссии, что дополнительно усложняет программу. Как в отборочном туре, так и в финальном заезде автомобили-роботы обязаны действовать исключительно автономно, без какого-либо человеческого вмешательства. Более того, при движении в заданном периметре автомобили обязаны соблюдать правила движения штата Калифорния, такие как маневры при слиянии потоков, движение по кольцевым транспортным развязкам с односторонним движением. Иными словами, как выразился доктор Тесер, "Автомобиль обязан вести себя так, как любой другой обладатель водительской лицензии штата Калифорния". Напомню, что первый заезд автономных машин-роботов состоялся в рамках Grand Challenge in 2004. Тогда заезд по пересечённой пустынной местности с 10-часовым лимитом времени так и не смог выявить победителя, однако цель всё же была достигнута в гонках DARPA Grand Challenge 2005, когда до финиша добрались пять автомобилей, а машина Stanley команды Стэндфордского университета на базе усовершенствованного Volkswagen Toureg преодолела дистанцию за рекордные 8 часов 14 минут. Вот, собственно говоря, и вся присказка. Дело в том, что на прошлой неделе, приехав в Сан-Франциско для участия в Intel Developer Forum Fall SF 2007, мне удалось лично "познакомиться" с представителями команды Stanford University, равно как "облазить" вдоль и поперёк автомобиль Stanley Junior, подготовленный к соревнованиям DARPA Urban Challenge образца 2007 года. Ради справедливости я всё же приведу полный список всех 36 полуфиналистов Urban Challenge 2007:
  • Austin Robot Technology - Austin, Texas
  • AvantGuardium - Bethesda, Maryland
  • Axion Racing - Westlake Village, California
  • Ben Franklin Racing Team - Philadelphia, Pennsylvania
  • CarOLO - New York, New York
  • Gator Nation - Gainesville, Florida
  • Golem Group - Santa Monica, California
  • Insight Racing - Cary, North Carolina
  • Intelligent Vehicle Systems - Dearborn, Michigan
  • MIT - Cambridge, Massachusetts
  • Mojavaton - Grand Junction, Colorado
  • Ody-Era - Kokomo, Indiana
  • OSU-ACT - Columbus, Ohio
  • Princeton University - Princeton, New Jersey
  • SciAutonics/Auburn Engineering - Thousand Oaks, California
  • Stanford Racing Team - Stanford, California
  • Sting Racing - Atlanta, Georgia
  • Tartan Racing - Pittsburgh, Pennsylvania
  • Team AnnieWay - Palo Alto, California
  • Team Autonomous Solutions - Petersboro, Utah
  • Team Berlin - Houston, Texas
  • Team CajunBot - Lafayette, Louisiana
  • Team Caltech - Pasadena, California
  • Team Case - Cleveland, Ohio
  • Team Cornell - Ithaca, New York
  • Team Cybernet - Ann Arbor, Michigan
  • Team Gray - Metairie, Louisiana
  • Team Jefferson - Crozet, Virginia
  • Team Juggernaut - Sandy, Utah
  • Team-LUX - Woodstock, Maryland
  • Team Oshkosh Truck - Oshkosh, Wisconsin
  • Team UCF - Orlando, Florida
  • Team Urbanator - Littleton, Colorado
  • University of Utah - Salt Lake City, Utah
  • UU - Westminster, Maryland
  • VictorTango - Blacksburg, Virginia
Отмечу, что в заезде будет принимать участие такая экзотика, как, например, самый настоящий грузовик Oshkosh Truck от команды Teledyne Scientific Company, г. Ошкош (Oshkosh), Висконсин. Потрясающая, кстати, концепция, различные видеоролики с этим грузовиком можете посмотреть здесь.
Urban Challenge
А я, с вашего позволения, расскажу именно о том, что видел и слышал своими глазами.

Stanford Junior

Stanford  Junior. Intel
Начну рассказ с того, что команда Stanford Racing Team поддерживается рядом влиятельных спонсоров – таких как Intel, MDV-Mohr Davidow Ventures, Red Bull и Volkswagen of America, к которым в этом году добавились Applanix, Google и NXP Semiconductors. Плюс DARPA с финансовой поддержкой в размере $1 млн.
Stanford  Junior
Благодаря тому, что компания Intel является спонсором Stanford Racing Team и появилась возможность познакомиться с этим удивительным автомобилем вблизи. Дело в том, что Junior был выставлен на втором этаже Moscone Center, где традиционно осенью проходит Intel Developer Forum, непосредственно перед входом в закрытую территорию для журналистов, рядом с экспозицией российского подразделения Intel. Фактически, Junior стал для меня, опоздавшего к началу на полтора дня, одним из первых крепких впечатлений IDF, именно его я увидел первым делом после прибытия из аэропорта Сан-Франциско. Впечатляет, знаете ли.
Stanford  Junior. Intel
В отличие от Stanley – модифицированного Volkswagen Toureg с доработанными бамперами и дополнительной защитой днища, новое детище Stanford Racing Team, автомобиль Junior, выполнен на базе дизельного Volkswagen Passat образца 2006 года, тюнингованном в лаборатории Volkswagen of America Electronics Research Lab в Пало-Альто, Калифорния. При этом наиболее значимой доработке подверглась система управления, дроссельная система, а также тормоза – всё это теперь управляется с помощью компьютера. Не говоря уж о том, что весь автомобиль теперь просто напичкан самыми разнообразными датчиками и следящими системами.
Stanford Racing
Ключевое отличие Junior от предшественника Stanley заключается в том, что Junior воспринимает и реагирует на объекты, окружающие его со всех сторон, в том числе, быстро движущиеся, в то время как Stanley был способен воспринимать лишь неподвижные объекты и неровности рельефа, расположенные спереди.
Stanford  Junior
Как и предшественник Stanley, Junior оборудован лазерной системой навигации, радаром и видеокамерой, а также серверной системой на процессорах Intel Core 2 Duo – вчетверо более мощной, чем применявшаяся в составе Stanley.
Stanford  Junior. Intel
Правда, теперь массив лазерных датчиков для определения дистанции обеспечивает обзор местности на 360° в трёхмерном пространстве и главное - в реальном времени. Вот он, голубчик, вращается на самой "макушке" автомобиля.
Stanford  Junior. Intel
Лазеры, применённые для навигации Stanley - это так называемые лидары (LIDAR, то есть, сокращение от light detecting and ranging) - лазерные локаторы инфракрасного диапазона, с частотой сканирования у главного массива до 15 раз в секунду. По словам представителей команды Стэнфордского университета, поток данных только главного кругового лидара превышает гигабит в секунду!
Stanford  Junior. Intel
Можете себе представить, какова мощность установленных внутри серверов для обработки поступающих данных. Кстати, сомневающиеся в том, что лидар сканирует окружающее пространство в режиме real-time, могли убедиться в этом лично: стоя рядом с автомобилем и помахав рукой, можно было наблюдать соответствующую картинку на экране установленного на заднем сиденье монитора.
Stanford  Junior. Intel
В комплексе с расстановленными "по периметру" машины шестью видеокамерами, лазерами на бамперах, радаром, GPS-приёмником и встроенной аппаратной системой навигации, Junior способен собирать исчерпывающие данные об окружающей среде и анализировать их. И, как выразился Майк Монтемерло (Mike Montemerlo), старший инженер-исследователь лаборатории Stanford Artificial Intelligence Lab (SAIL), выдавать "прогнозы", для того, чтобы в автомобиль-робот мог принимать самостоятельные решения о дальнейшем движении.
Stanford  Junior. Intel
Однако наиболее мощным "оружием" автомобиля Junior, делающим его по-настоящему автономной системой, стоит назвать программное обеспечение, над которым работали студенты, преподаватели и инженеры SAIL. Самые разнообразные модули системы - распознавания, картографии, планирования и управления, позволяют назвать Junior машиной с возможностью самообучения и дальнейшего совершенствования "навыков", необходимых для самостоятельного "осмысления" и принятия решений в самых разных ситуациях.
Stanford  Junior. Intel
В заключение рассказа – краткие спецификации автомобиля-робота Junior. Конструкция
  • Шасси: Volkswagen Passat, модель 2006 года
  • Двигатель: 4-цилиндровый турбо-дизель
  • Трансмиссия: 6-скоростная коробка передач
  • Объём двигателя: 1968 сс
  • Расход топлива: город – 9,2 л на 100 км, шоссе – 5,5 л на 100 км; комбинированный – 6,8 л на 100 км
  • Мощность: 140 л.с. (103 кВт) при 4000 об/мин
  • Максимальная скорость: 203 км/ч, разгон c 0 до 100 км/ч за 10,1 с
Сенсоры - многоступенчатая система датчиков в сочетании с интеллектуальным ПО, позволяющие автомобилю Junior определять местоположение и оценивать окружающую обстановку в дневных и ночных условиях, даже в неблагоприятных условиях для работы системы GPS. Позиционирование и ориентация - лазерная система реального времени Applanix POS LV 420, интегрированная с несколькими 2-частотными GPS-приёмниками, модулем инерционной навигации, одометрическим оборудованием с датчиками на колёсах, спутниковым сервисом Omnistar Virtual Base Station. Точность определения местонахождения – около 50 см, или 1/50 градуса. Установление местонахождения - ряд активных real-time сенсоров: лидар SICK, расположенный по обеим сторонам автомобиля, лидар RIEGL LMS-Q120, расположенный спереди. Точность позиционирования – до 5 см. Система распознавания (перцепции) - лидар Velodyne HD, сканирование в круговой плоскости со скоростью 15 раз в секунду, сочетание 64 отдельных лазеров с миллионами 3D контрольных точек в радиусе 65 м. Дополнительные лидары – два IBEO ALASCA XT спереди машины и два SICK LD-LRS сзади, позволяют оценивать обстановку на расстоянии до 200 м. Аппаратная платформа - стоечные серверные системы, оснащённые новейшими двух- и четырёхъядерными процессорами Intel Core2 Duo и Intel Core2 Quad, опрашивающие данные всех сенсоров Junior с частотой 200 раз в секунду и обрабатывающие все задания программной части искусственного интеллекта автомобиля. Кстати, инженеры Intel также приняли активное участие в написании ряда модулей программного обеспечения Junior.
Stanford  Junior. Intel

Послесловие. Чуток грустное

Это был мой первый Intel Developer Forum в Сан-Франциско, и, честно говоря, я переполнен количеством информации, свалившейся на мою голову всего лишь за три дня. Рассказ об автомобиле-роботе Junior – это только малая толика из всех событий Форума, лишь слегка "профильная", а сколько там довелось увидеть действительно необычного и революционного в плане компьютерных идей! Надеюсь, в ближайшее время у меня всё же хватит сил и времени рассказать вам о самом интересном. Другое дело – автомобили. Скажу честно – я их недолюбливаю, особенно те, которые быстро ездят и, соответственно, много давят, плюс, адски воняют выхлопами. По-другому это называется "терпеть необходимое зло", потому что на моём любимом велосипеде да с такой профессией далеко не уедешь, не те времена. Да речь не об этом. Собственно, это к тому, что интересуюсь автомобильной тематикой лишь в той мере, в которой она касается моей работы, но отнюдь не в свободное время. И, надо же, буквально за сутки до написания этой статьи мне на глаза попался научно-популярный журнал, в котором очень увлекательно была описана история гоночных автомобилей ХАДИ – это, кто помнит, болиды, разрабатывавшиеся в советские времена в стенах Харьковского автомобильно-дорожного института. Надеюсь, вы понимаете, насколько должна была быть интересной заметка, чтобы её до конца прочёл человек, совершенно не интересующийся автомобилями. Это никакой не "рояль в кустах", я действительно давеча прочёл всё до конца и… расстроился. Я и не знал, что последний из этих болидов, ХАДИ-9, даже не добрался до скоростных замеров по причине… полного отсутствия подходящих трасс и совершенного отсутствия интереса в Советском Союзе к таким проектам. Вот. Дописав до конца материал про предстоящие гонки DARPA Urban Challenge 2007 и характеристики автомобильного робота Junior, я вдруг вспомнил про судьбу ХАДИ-9. Связи, конечно, почти никакой, но действительно стало интересно, делается ли что-то интересное в этом плане на просторах СНГ в наше время? Тюнинг, бортовые компьютеры, аудио/видео системы, всевозможные картинги и "Формулы" – это понятно. Но делается ли что-нибудь уникальное, способное удивить рекордами весь мир? Это у меня лыжи не едут, потому что не в курсе темы, или действительно всё так плохо? Было бы замечательно, если бы я ошибался по незнанию, и наши читатели смогли бы опровергнуть эти печальные мысли, полагаю, мы с удовольствием опубликовали бы ваши "статьи-опровержения" с фактами и фотоснимками в этом разделе, или в нашем профильном разделе Цифровой автомобиль. И всё же, про автомобили-роботы, думаю, спрашивать бесполезно. Так что буду ждать предстоящий полуфинал и финал гонок DARPA Urban Challenge 2007. И теперь точно знаю, за кого буду болеть!
При написании статьи, кроме собственных фотоснимков, использовались информация и фото следующих источников:
Stanford  Junior


- Обсудить материал в конференции

 
 
Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
⇣ Комментарии
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Разработчики кошачьего приключения Stray показали новый геймплей и объявили о переносе игры на 2022 год 40 мин.
Приключенческий экшен-платформер Solar Ash от создателей Hyper Light Drifter получил дату релиза 48 мин.
Интерактивная поэма A Memoir Blue расскажет о всепоглощающей любви матери и дочери 52 мин.
Книжная головоломка-долгострой Storyteller выйдет на PC и Switch уже «скоро» 56 мин.
К Outer Wilds действительно выпустят дополнение Echoes of the Eye, а Switch-версия выйдет позже обещанного 2 ч.
Музыкальный платформер The Artful Escape позволит создать свой сценический образ в начале сентября 2 ч.
Ampere объявила о покупке разработчика ИИ-решений OnSpecta 10 ч.
Microsoft выпустила первую тестовую сборку Windows 11 на бета-канале — она стабильнее прежних 10 ч.
США, Австралия и Британия составили список самых популярных среди хакеров дыр в системах безопасности 10 ч.
Microsoft откажется в Windows Server 2022 от полугодовых выпусков обновлений 11 ч.
Intel официально выпустила NUC 11 Extreme Kit — игровые мини-ПК без видеокарт, памяти и ОС 5 мин.
Mercedes-Benz покажет первые электромобили AMG и Maybach в сентябре 29 мин.
Продажи ноутбуков на Chrome OS продолжили расти во втором квартале, но не так стремительно, как раньше 37 мин.
Верховный суд Китая запретил частным компаниям использовать распознавание лиц без согласия людей 40 мин.
Xiaomi оснастит грядущий RedmiBook 15 процессорами Intel Core 11-го поколения 53 мин.
Xiaomi поделилась новыми подробностями незадолго до релиза планшетов Mi Pad 5 2 ч.
Начался приём заказов на флагманский смартфон под брендом Snapdragon 2 ч.
MSI представила собственные версии ускорителей AMD Radeon RX 6600 XT 3 ч.
Нью-йоркская Synchron Inc. начинает тестирование нейроинтерфейса на людях, опередив Илона Маска 3 ч.
На предприятии TSMC, выпускающем новейшие процессоры Apple, произошло загрязнение технических газов 3 ч.