Како ради беспилотни аутомобил

Према неким аналитичарима, у наредним годинама човечанство очекује озбиљну транспортну револуцију: аутомобили које возе људи који возе биће ствар прошлости, а беспилотни аутомобили ће уместо њих напунити путеве. Изненађени?

Нема ничег необичног. Заиста, ако ближе погледате, први кораци су већ предузети данас: Тесла електрична возила, на пример, користе веома ефикасног асистента за рачунарске програме који може задржати аутомобил у својој траци, брзином прилагођеном тренутној саобраћајној ситуацији, па чак и у могућности да се прилагоди команди.

И све је то осигурано захваљујући заједничком раду неколико електронских јединица: ултразвук помаже да се препозна присуство других аутомобила на путу, ни киша ни магла нису застрашујуће на предњем радару, а посебна видео камера пажљиво чита саобраћајне знакове. Положај машине у овом режиму надгледа се у реалном времену и прилагођава се захваљујући ГПС-у.

Напреднији системи аутоматске вожње појавиће се, вероватно, у блиској будућности, јер се већ неколико већих компанија бави озбиљним развојем у овој области. Можете да се сетите аутомобила са Гоогле-а, који је настао на основу Тоиоте.

Успут, и сама Тоиота планира да у наредним годинама покрене производњу малих двоседа беспилотних летелица које се могу кретати по путевима брзином до 25 миља на сат.

Илон Муск, изванредни аматер иновативних дешавања, не стоји на страну, предвиђајући кардиналне промене у наредним годинама (до 2020. године) захваљујући својим беспилотним возилима из компаније Тесла Моторс.

Чак и КАМАЗ намерава да успостави производњу беспилотних камиона до 2025. године. У ствари, испада да је масовно представљање беспилотних возила широм света само питање времена.

Пример успешне примене технологије беспилотних возила је Гооглеово беспилотно возило, које за свој рад користи, између осталог, и панорамски приказ улица Стреет Виев Гоогле Стреет Виев.

Основа паметног система укључује: радаре, видео камеру, мерач позиције и посебан ЛИДАР сензор монтиран на крову аутомобила и брзо скенирање простора око њега у радијусу од 60 м.

Камкордер у близини ретровизора прати саобраћајне сигнале и покретне предмете. Радници на браницима спречавају сваки контакт возила са препрекама. Брзине, правци кретања и величине предмета око њих, као и удаљеност до њих - све ове информације прикупљају радари.

Као резултат тога, аутомобил је обдарен способношћу да брзо и адекватно реагује на разне препреке на свом путу. На један од точкова повезан је засебни сензор, који помаже да се одрази тренутни положај аутомобила на мапи.

ГПС координате се добијају са великом тачношћу у режиму „сателитске видљивости“, а када геостационарни сателити нису доступни, користи се стандардна ГПС тачност.

Употреба сензора ЛИДАР у Гоогле мобилном уређају омогућава рачунарском рачунару да програмско рекреира тродимензионалну мапу терена, и упоређујући га са подацима примљеним од сензора, одмерава предности и недостатке при одабиру путање и природе надолазећег покрета.

Програм ће проценити тренутну саобраћајну ситуацију, израчунати вероватноће различитих понашања других учесника у саобраћају и, на основу свих података којима располаже, поставити дрону на путању за најефикаснији и најсигурнији саобраћај. Саобраћајни знакови, па чак и гестови саобраћајне полиције, биће препознати и узети у обзир одмах.

Приметљиво је да су, када је Гоогле аутомобил тек био у развоју, своје прве тестове инжењери спровели на рачунарском моделу кретања.Био је то обичан пут са релативно мало саобраћајне активности.

Овде се гоогле ауто лако снашао, јер му је било довољно да се окрене, окрене, убрза или кочи тамо где је то потребно. Али са преласком модела на услове великог насеља - све се променило.

Како одговорити на несрећу која је пред вама? Да ли прескочим школски аутобус? Како реаговати на гесту службеника саобраћајне полиције, али шта је са пешаком? Шта чини појаву полицајаца са лампицама међу учесницима у саобраћају? И тако даље и тако даље. Очигледно, недостаци исијавају један по један на површину.

На пример, пошто се објекти препознају упоређујући тренутни пејзаж са претходно снимљеним фотографијама, у условима промене времена (снег, киша), рачунару више није лако разликовати пса од цветног кревета или стуба од особе. Ипак, чак и такав несавршен резултат постигао је програмере значајним напорима.

Према инжењерима компаније, информације које сваки Гоогле аутомобил добија у реалном времену преносе се у заједничку базу података са којом су повезани сви Гоогле аутомобили и могу да размењују информације.

Дакле, гоогле аутомобил је у стању да преброди сваку тешку ситуацију на путу, осим можда врло необичне, у којој остаје само да се једноставно кочи. На пример, проблем реакције на птице постао је застрашујући задатак инжењера Гооглеа када су проучавали интеракцију аутомобила са разним препрекама на путу.

У раним фазама аутомобил је успоравао сваки пут када је „угледао“ птицу, доживљавајући то као озбиљну препреку. Касније је проблем са птицама решен, као и проблем пешака, коме није јасно да ли ће прећи пут или једноставно стоји око свог посла у близини плочника.

Касније је гоогле цар научен да успорава и даје сигнале ако се зацрта ситуација која би са малим степеном вероватноће могла довести и до саобраћајне несреће.

Овако или онако, недалеко су дани када ће беспилотна возила заменити аутомобиле возачима. То ће се десити тачно када возила без посаде 100% докажу своју сигурност.

Већ постоје статистике које показују да су се несреће с Гооглеовим беспилотним возилима углавном десиле по кривици другог возача, који је жива особа. Тако су изгледи за беспилотна возила јединствено светли, јер за електронику не утичу емоције, за разлику од људи.