Создание автомобилей с автопилотом, способным к принятию решений подобно человеку, является давней задачей таких компаний, как Waymo, GM Cruise, Uber и других. Intel Mobileye предлагает математическую модель Responsibility-Sensitive Safety (RSS), она описывается компанией как подход, основанный на «здравом смысле», который характеризуется на программировании автопилота на «хорошее» поведение, например такое, как предоставление другим автомобилям права проезда. С другой стороны, NVIDIA активно разрабатывает Safety Force Field, технологию принятия решений на базе системы, которая отслеживает небезопасные действия окружающих участников движения, анализируя данные с датчиков автомобиля в режиме реального времени. Теперь к данным исследованиям подключилась группа ученых из Массачусетского технологического института (MIT), которые предложили новый подход, основанный на использовании GPS-подобных карт и визуальных данных, получаемых с камер, установленных на автомобиле, чтобы автопилот мог ориентироваться на неизвестных ему дорогах похожим на человека образом.

Исследователи MIT создали систему, которая позволяет автопилоту без участия водителя проверять простую карту на правильность информации и использовать визуальные данные для следования по маршруту в сложных и неизвестных условиях

Люди исключительно хороши в управлении автомобилями на дорогах, на которых они раньше никогда не бывали. Мы просто сопоставляем то, что видим вокруг нас, с тем, что видим на наших навигаторах, чтобы определить, где мы находимся и куда нам нужно ехать. Автомобилям с автопилотом, с другой стороны, крайне сложно ориентироваться на неизвестных участках дороги. Для каждой новой локации автопилоту требуется тщательно проанализировать новый маршрут, при этом часто автоматические системы управления полагаются в этом вопросе на сложные 3D-карты, которые заранее готовят для них поставщики.

В докладе, представленном на этой неделе на Международной конференции по робототехнике и автоматизации, исследователи Массачусетского технологического института описывают автономную систему управления, которая «изучает» и запоминает модель принятия решений водителем-человеком при движении по дорогам в небольшом районе города, используя для этого только данные с видеокамер и простую GPS-подобную карту. Затем обученный автопилот может управлять автомобилем без водителя в совершенно новой локации, имитируя вождение человека.

Как и человек, автопилот также обнаруживает любые несоответствия между своей картой и особенностями дороги. Это помогает системе определить, является ли её положение на дороге, работа датчиков или карта неправильными, чтобы скорректировать курс автомобиля.

Для первоначального обучения системы оператор-человек управлял автоматизированной Toyota Prius, оснащённой несколькими камерами и базовой системой GPS-навигации, для сбора данных с местных пригородных улиц, включая различные дорожные конструкции и препятствия. Затем система успешно управляла автомобилем на заранее спланированном маршруте в другой лесной зоне, предназначенной для испытаний автономных транспортных средств.

«С нашей системой вам не нужно заранее тренироваться на каждой дороге», — говорит автор исследования Александр Амини (Alexander Amini), аспирант MIT. «Вы можете скачать новую карту для автомобиля, чтобы перемещаться по дорогам, которые он никогда не видел раньше».

«Наша цель — создать автономную навигацию, устойчивую к вождению в новых условиях», — добавляет соавтор научной работы Даниела Рус (Daniela Rus), директор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL). «Например, если мы обучаем автономное транспортное средство вождению в городских условиях, таких как улицы Кембриджа, система также должна иметь возможность плавного движения в лесу, даже если такого окружения она еще никогда не видела».

Традиционные навигационные системы обрабатывают данные от датчиков через несколько модулей, настроенных для таких задач, как локализация, картографирование, обнаружение объектов, планирование движения и управление рулем. В течение многих лет группа Даниелы разрабатывала «сквозные» навигационные системы, которые обрабатывают сенсорные данные и управляют автомобилем без необходимости использования каких-либо специализированных модулей. До сих пор, однако, эти модели использовались строго для безопасного следования по дороге, без какого-либо реального предназначения. В новой работе исследователи усовершенствовали свою сквозную систему для движения от цели к месту назначения в ранее неизвестной среде. Для этого учёные обучили свой автопилот прогнозировать полное распределение вероятностей по всем возможным командам управления в любой момент во время вождения.

Система использует модель машинного обучения, называемую свёрточной нейронной сетью (convolutional neural network — CNN), обычно используемой для распознавания изображений. Во время обучения система наблюдает за вождением водителя-человека. CNN коррелирует повороты рулевого колеса с кривизной дороги, которую она наблюдает через камеры и на своей небольшой карте. В итоге система запоминает наиболее вероятные команды рулевого управления для различных дорожных ситуаций, таких как прямая дорога, перекрёстки с четырехсторонним движением или Т-образные перекрёстки, развилки и повороты.

«Первоначально на Т-образном перекрестке есть много разных направлений, куда автомобиль может повернуть», — говорит Рус. «Модель начинает с размышления обо всех этих направлениях, поскольку CNN получает всё больше и больше данных о том, что делают в тех или иных ситуациях на дороге люди, она увидит, что некоторые водители поворачивают налево, а другие поворачивают направо, но никто не едет прямо. Прямое движение исключено как возможное направление, и модель делает вывод, что на Т-образных перекрёстках она может двигаться только влево или вправо».

Во время вождения CNN также извлекает из камер визуальные особенности дороги, что позволяет ей прогнозировать возможные изменения маршрута. Например, она идентифицирует красный дорожный указатель «Stop» или разрыв линии на обочине дороги как признаки предстоящего перекрестка. В каждый момент она использует прогнозируемое распределение вероятностей команд управления, чтобы выбрать наиболее правильную команду.

Важно отметить, что, по словам исследователей, их автопилот использует карты, которые крайне легко хранить и обрабатывать. Автономные системы управления обычно используют карты созданные при помощи лидаров, которые занимают примерно 4000 Гбайт данных для хранения только города Сан-Франциско. Для каждого нового пункта назначения автомобиль должен использовать и создавать новые карты, что требует огромное количество памяти. С другой стороны, карта, используемая новым автопилотом, охватывает весь мир, занимая при этом всего 40 гигабайт данных.

Во время автономного вождения система также постоянно сопоставляет свои визуальные данные с данными карты и отмечает любые несоответствия. Это помогает автономному транспортному средству лучше определить, где оно находится на дороге. И это гарантирует, что автомобиль остается на самом безопасном пути, даже если он получает противоречивую входную информацию: если, скажем, автомобиль движется по прямой дороге без поворотов, а GPS указывает, что автомобиль должен повернуть направо, автомобиль будет знать, что нужно ехать прямо или остановиться.

«В реальном мире датчики выходят из строя», — говорит Амини. «Мы хотим убедиться, что наш автопилот устойчив к различным отказам датчиков, создав систему, которая может принимать любые шумовые сигналы и при этом правильно ориентироваться на дороге».

Чешская компания Škoda, принадлежащая концерну Volkswagen, представила новые автомобили собственного производства, которые будут выпускаться под брендом iV. Первыми двумя представителями модельного ряда электрических автомобилей нового бренда стали Citigoe iV и Superb iV.  

Помимо семейства электрокаров, чешский производитель намерен организовать единую экосистему внутри бренда iV. Такой подход позволит существенно упростить процесс эксплуатации транспортных средств.

Что касается представленных новинок, то Citigoe iV имеет в своём оснащении полностью электрический двигатель, а Superb iV наделён plug-in гибридной силовой установкой.  

Особый интерес представляет Citigoe iV, розничная стоимость которого, как ожидается, будет находиться в пределах $20 000. Новинка представляет собой компактный городской четырёхместный автомобиль, который работает на основе электрического двигателя мощностью 61 кВт. В оснащении блок аккумуляторных батарей на 36,8 кВт·ч, благодаря которому запас хода электрокара равен 265 км.

Стоит отметить компактные габариты первого электрокара. Длина авто равна 3597 мм, а ширина — 1645 мм, при этом объём багажного отделения равен 250 л (посредством сложения сидений может быть увеличен до 923 л). Что касается внешнего облика новинки, то он достаточно стандартен для городских автомобилей с 4 дверями и люком на крыше.

Что касается Superb iV, то обновлённая модель имеет 1,4-литровый бензиновый двигатель мощностью 156 л. с., который дополняется электрической силовой установкой на 115 л. с. Комбинированная система позволяет получить мощность в 218 л. с., а крутящий момент достигает отметки в 400 Н·м. Электрический двигатель позволяет преодолеть 55 км на одном заряде, тогда как использование стандартного мотора увеличивает запас хода до 850 км.

В конструкции имеется блок аккумуляторных батарей на 13 кВт·ч. Автомобиль соответствует нормам Euro 6d TEMP, поскольку в комбинированном режиме выброс углекислого газа составляет всего 40 г/км.

Стоит отметить, что при работе на электрическом двигателе авто передвигается не бесшумно. Разработчики применили генератор звука E-noise, который помогает пешеходам и велосипедистам слышать приближающееся транспортное средство.  

Новый сверхскоростной маглев-поезд, способный развивать скорость до 600 км/ч, стал ещё на шаг ближе к реальности в Китае.

В четверг было объявлено о завершении сборки прототипа транспортного средства на магнитной подушке на предприятии в Циндао, портовом городе в провинции Шаньдун на востоке Китая.

Созданный государственной корпорацией China Railway Rolling Stock Corporation (CRRC), крупнейшим в мире поставщиком железнодорожного транзитного оборудования, маглев-поезд, как ожидается, будет запущен в коммерческое производство в 2021 году после проведения масштабных испытаний.

Участники проекта с оптимизмом смотрят на будущее нового маглев-поезда, полагая, что он полностью изменит туристический ландшафт Китая, сократив разрыв между высокоскоростными железнодорожными и воздушными перевозками.  

«Возьмите в качестве примера поездку из Пекина в Шанхай. С учётом времени на подготовку путешествие на самолёте займёт около 4,5 ч, около 5,5 ч уйдёт на поездку на высокоскоростном железнодорожном транспорте и около 3,5 ч [займет путешествие] на [новом] высокоскоростном маглеве», — отметил в своем заявлении заместитель главного инженера CRRC Дин Саньсань (Ding Sansan), руководитель команды разработчиков маглев-поезда.

Xinhua/Li Ziheng

В то время как крейсерская скорость самолёта составляет 800–900 км/ч, максимальная рабочая скорость поездов на маршруте Пекин–Шанхай в настоящее время равна 350 км/ч.

Xinhua/Li Ziheng

Следует отметить, что новый китайский прототип маглев-поезда не станет первым поездом, преодолевшим отметку в 600 к/ч, когда его отправят на испытательный полигон.

Xinhua/Li Ziheng

В 2015 году маглев японской компании Central Japan Railway развил на испытательной линии в Яманаси скорость 603 км/час, установив новый мировой рекорд.

Компания Opel представила полностью электрический автомобиль Corsa-e. Новый электрокар имеет динамичный внешний облик и сохраняет компактные размеры предыдущих поколений.

При длине 4,06 м Corsa-e продолжает оставаться практичным и хорошо организованным пятиместным автомобилем. Поскольку Opel является дочерней компанией французского автомобилестроителя Groupe PSA, внешний облик Corsa-e имеет общие черты с Peugeot e-208.

Линия крыши на 48 мм ниже в сравнении с предыдущей моделью. Это никак не отразилось на комфорте пассажиров, поскольку водительское место расположено на 28 мм ниже обычного. Отмечается, что управляемость и динамика вождения возрастают благодаря тому, что центр тяжести сместился вниз.

Электрокар наделен отзывчивой и динамичной системой управления, которая делает вождение комфортным и удобным. Современный дизайн салона может быть дополнен кожаными сидениями.

В конструкции Corsa-e применен блок аккумуляторных батарей на 50 кВт·ч, который обеспечивает запас хода в 330 км. Стоит отметить, что за 30 минут зарядки можно восполнить до 80 % энергии батареи. Рассматриваемый электрокар развивает мощность до 136 лошадиных сил, а крутящий момент достигает отметки в 260 Н·м. Водитель может выбирать между режимами вождения Normal, Eco и Sport, используя наиболее оптимальный для себя вариант. Скорость в 50 км/ч набирается за 2,8 с, тогда как для разгона до 100 км/ч потребуется 8,1 с.

Corsa-e будет поставляться с 7-дюймовым или 10-дюймовым сенсорным дисплеем, а также системой спутниковой навигации. Приобрести новый электрокар от Opel можно будет через несколько недель. Розничная стоимость Corsa-e ещё не была озвучена.

Выполнение незащищённого левого поворота в городской среде — один из самых сложных манёвров, которые приходится совершать водителям.

Wall Street Journal

При пересечении полосы встречного движения водителю необходимо производить оценку скорости движущегося навстречу транспортного средства, сохраняя в поле зрения мотоциклы и байки, а также отслеживая пешеходов, сходящих с тротуара, что вынуждает действовать с большой осторожностью. Статистика несчастных случаев подтверждает, что это не всегда срабатывает.

Motor Authority

В будущем, когда будут использоваться только автономные транспортные средства, такие аварии никогда не будут происходить. Но в настоящее время компании, разрабатывающие технологии автономного вождения, по-прежнему сталкиваются с серьёзными проблемами в создании алгоритмов для вычислительных мощностей с целью обеспечения безопасности выполнения левого поворота.

Компания Cruise Automation, специализирующаяся на разработке технологий для беспилотных автомобилей, опубликовала видео, демонстрирующее, как её автономные транспортные средства выполняют незащищённый поворот влево. Её самоуправляемые автомобили ежедневно совершают на улицах Сан-Франциско порядка 1400 подобных манёвров. Камера показывает, что автомобили Cruise Automation уверенно перемещаются по городу и способны точно оценивать скорость встречных транспортных средств для принятия решения о том, когда следует произвести поворот.

Компания NAVITEL провела 23 мая в Москве пресс-конференцию, посвящённую выходу новых устройств, а также обновлению модельного ряда видеорегистраторов.

Обновлённый модельный ряд видеорегистраторов NAVITEL, соответствующих современным потребностям автолюбителей, представлен устройствами с более мощными процессорами и современными сенсорами с функцией Night Vision. Некоторые из новинок также оснастили GPS-модулем, добавив такие функции, как GPS-информирование и цифровой спидометр. Владельцам транспортных средств теперь стала доступна информация о местоположении камер контроля и сервисных служб, а также потенциально опасных местах.

Что касается автонавигаторов, NAVITEL стала первой компанией, совершившей переход всего модельного ряда с ОС Windows CE на OC Linux, что позволило повысить их скорость и надёжность. Обновление коснулось и системы крепления — на смену обычным держателям пришли магнитные. Это сократило время установки устройства.

На пресс-конференции компания представила и новую продукцию: навигационные мультимедийные системы под управление OC Android и автотовары.

Встроенная мультимедийная система позволит пользоваться качественной и подробной автонавигацией, слушать радио, воспроизводить музыку с различных носителей, а также подключить камеру заднего вида.

Кроме того были представлены аксессуары для автомобилей: автомобильный термоподстаканник, контролер питания и USB- адаптер.

Основанная в 2006 году, компания NAVITEL реализовала более 1 млн устройств. Её доля на российском рынке видеорегистраторов составляет 11 %, рынке Польши — 28,8 %, Чехии — 16,4 %.

Доля NAVITEL на рынке навигаторов России достигла 33,6 %, Польши — 28,8 %, Чехии — 21 %.

Аналитики International Data Corporation (IDC) прогнозируют, что в ближайшие годы продажи подключённых транспортных средств будут устойчиво расти.

Под подключёнными машинами IDC понимает автомобили, поддерживающие обмен данными через сотовые сети. Выход в Интернет обеспечивает доступ к различным сервисам, а также своевременное обновление навигационных карт и бортового программного обеспечения.

IDC рассматривает два типа подключённых транспортных средств: те, которые получили необходимое оборудование на предприятии-изготовителе, и те, которые были дооснащены после продажи.

Итак, сообщается, что в прошлом году в глобальном масштабе было реализовано 35,1 млн подключённых автомобилей. В текущем году ожидается увеличение поставок на 45,4 % — до 51,1 млн единиц. Таким образом, рынок вырастет практически в полтора раза.

К 2023 году объём продаж подключённых автомобилей увеличится до 76,3 млн штук. Показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на период 2018–2023 гг. составит 16,8 %.

Отмечается также, что к 2023-му примерно 70 % новых автомобилей будут оснащаться средствами подключения к мобильным сетям. 

В РФ планируется внедрить автоматизированную систему контроля и повышения безопасности на дорогах, о чём было объявлено в рамках IV конференции «Цифровая индустрия промышленной России».

Разработкой комплекса занимается компания «ГЛОНАСС — Безопасность дорожного движения», совместное предприятие госкорпорации Ростех и АО «ГЛОНАСС». В основу работы системы лягут облачные технологии и средства обработки больших данных.

В настоящее время ситуация на отдельных дорогах и в регионах в целом определяется преимущественно по статистике ДТП, количеству аварийно-опасных участков и некоторым другим переменным. Новая система оценки будет учитывать значительно большее число критериев, влияющих на безопасность дорожного движения (БДД).

В частности, говорится об анализе 19 параметров, которые охватывают состояние дорог, погодные и климатические условия, технические и психологические факторы. Данные об авариях будут поступать из ГИБДД и с камер фотовидеофиксации, а информация об автомобильных потоках — из транспортных систем. Метеорологические службы предоставят сведения о погоде.

«Затем информационная система будет в режиме реального времени с использованием облачных технологий и микросервисной архитектуры обрабатывать большие данные. Это позволит отслеживать изменения в ситуации с БДД и на основе индикаторов составлять рейтинг как отдельно взятых дорог или их участков, так и регионов России», — отмечает Ростех. 

Компания Boring Company миллиардера Илона Маска (Elon Musk) официально заключила свой первый коммерческий контракт на выполнение проекта стоимостью $48,7 млн по строительству подземной транспортной системы в районе конференц-центра Las Vegas Convention Center (LVCC). 

Проект, получивший название Campus Wide People Mover (CWPM, пассажирский маршрутный транспорт для всего кампуса), призван упростить перевозки людей в районе конференц-центра в связи с его расширением. После завершения строительства весь объект будет занимать порядка 200 акров (0,8 км²), и людям придется преодолевать около двух миль (3,2 км), чтобы пройти от одного конца комплекса до другого.

Илон Маск заявил, что строительство подземной транспортной системы начнётся через два месяца. Завершение работ намечено на конец года.

Одна из крупнейших авиастроительных компаний в мире Airbus уже несколько лет работает над проектом Vahana, целью которого является создание в конечном итоге сервиса беспилотных летательных аппаратов для перевозки пассажиров.

В феврале прошлого года прототип летающего такси от Airbus впервые поднялся в небо, подтвердив тем самым жизнеспособность этой концепции. А сейчас компания решила поделиться с пользователями своим представлением о том, как может выглядеть салон аэротакси. В своём блоге команда Airbus Vahana впервые показала интерьер летательного аппарата Alpha Two, а также опубликовала фото его внешнего дизайна.

Находящиеся в салоне пассажиры получат беспрепятственный обзор горизонта, который не заслоняет собой пилот. Также в салоне установлен экран с высоким разрешением, на котором будет отображаться информация о траектории полёта и т. д.

На другой фотографии можно увидеть Alpha Two с открытым люком, хотя неясно, как пассажиры смогут попасть в салон. Airbus сообщила, что для этого будет использоваться специальная платформа или трап.