С развитием технологий полная автономность транспорта - это вопрос времени. Как обстоят дела в этой отрасли и какие успехи уже достигнуты, выяснил корреспондент Tengri Auto.
С развитием технологий полная автономность транспорта - это вопрос времени. Как обстоят дела в этой отрасли и какие успехи уже достигнуты, выяснил корреспондент Tengri Auto.
Первый эксперимент по созданию беспилотной машины был в 1961 году. Студент Стэнфордского университета Джеймс Адамс в рамках своей научной работы создал прототип самоуправляемой тележки, более известной как "Стэнфордская тележка". С этого эксперимента прошло уже полвека, и его идея очень сильно развилась за это время.
На сегодняшний день определены шесть уровней автономности:
- Уровень 0. Отсутствие автоматизации
Все аспекты управления автомобилем полностью контролируются водителем. - Уровень 1. Вспомогательная автоматизация
Автомобиль может контролировать либо рулевое управление, либо ускорение, торможение, но не оба аспекта одновременно. - Уровень 2. Частичная автоматизация
Автомобиль может одновременно контролировать и рулевое управление, и ускорение, торможение, но водитель должен постоянно контролировать ситуацию. - Уровень 3. Условная автоматизация
Автомобиль может контролировать все аспекты управления в определенных условиях, но водитель должен быть готов вмешаться по необходимости. - Уровень 4. Высокая автоматизация
Автомобиль может контролировать все аспекты управления в большинстве условий, водитель может не вмешиваться, но автомобиль не может работать в любых условиях. - Уровень 5. Полная автоматизация
Автомобиль может контролировать все аспекты управления в любых условиях, водитель не требуется.
Ключевые технологии
Машинное обучение является основой для обработки и анализа данных, получаемых от сенсоров автомобиля. Оно помогает системам автономного вождения распознавать объекты, предсказывать их поведение и принимать решения на основе анализа больших объемов данных.
Одной из современных технологий в отрасли автономного транспорта является система LIDAR. Она создает детализированную трехмерную карту окружающей среды, обеспечивая точные данные о расстоянии до объектов. Это важная технология для построения карты окружающей среды в реальном времени.
Игроки на рынке
Многие передовые компании пытаются занять эту нишу, так как за ней стоит будущее. Компании чаще концентрируют свои усилия на разработке и снабжении ресурсами автономных транспортных средств и грузовиков.
Tesla
Видео: YouTube
Tesla развивает свою систему автопилота, которая включает в себя технологии машинного обучения и сенсоры, такие как камеры и радары. Полностью автономное вождение (уровень 5) пока не достигнуто, но Tesla активно работает над улучшением своей системы.
Waymo
Видео: YouTube
Waymo считается одним из лидеров в разработке автономного вождения. Компания использует комбинацию LIDAR, камер и радаров, а также активно развивает свои алгоритмы машинного обучения. Waymo уже осуществляет коммерческие поездки на автономных такси в некоторых районах США.
Cruise
Видео: YouTube
Cruise разрабатывает автономные автомобили с использованием LIDAR, радаров и камер. Компания проводит тестирование и планирует запустить услуги по автономным поездкам в некоторых городах США.
Baidu
Видео: YouTube
Китайская компания Baidu разрабатывает свою платформу для автономного вождения под названием Apollo. Она включает в себя технологии машинного обучения, LIDAR, камеры и радары. Baidu также активно сотрудничает с автомобильными производителями для интеграции своих решений.
Einride
Видео: YouTube
Шведская компания Einride успешно тестирует автономные грузовики, которые уже перевозят грузы по дорогам Европы.
WEpod
Фото:drive2.ru
Проект использует автономные автобусы для перевозки пассажиров между различными транспортными узлами.
Перспективы развития автономных транспортных средств
По данным World Economic Forum, ближайшие годы ожидается значительное расширение использования автономных такси и общественного транспорта, особенно в крупных мегаполисах. В настоящее время компании, такие как Waymo и Cruise, уже тестируют свои услуги в таких городах, как Сан-Франциско и Финикс. Эти пилотные проекты направлены на создание полноценной инфраструктуры для массового внедрения автономных транспортных средств. Однако крупномасштабная коммерциализация все еще требует времени и значительных инвестиций.
Фото:Alixpartners/FT
Автономные автомобили уже начали трансформировать транспортную систему в других странах, предлагая новые возможности для повышения безопасности, эффективности и удобства. Пилотные проекты в разных странах демонстрируют потенциал автономных такси и общественного транспорта. Однако для массового внедрения этих технологий потребуется время, так как необходимо решить ряд технических и социальных проблем. Среди них - улучшение навигации в сложных погодных условиях, обеспечение безопасности, адаптация инфраструктуры, а также регулирование и завоевание доверия общественности.
Ранее мы рассказывали, что полностью беспилотный автобус появился на улицах Китая.
Еще больше интересных автоновостей смотрите в нашем Instagram и TikTok
Показать комментарии
