Вычислитель: «мозг» беспилотного автомобиля
Сенсоры, платформа, софт — всё это объединяется в одном месте: в «мозге» любого беспилотного транспорта — вычислителе.
Вычислитель (компьютер, «брэйн», сервер) — главный мозговой центр беспилотного автомобиля, пожалуй, один из самых сложных устройств на борту машины.
Чтобы беспилотник был безопасным, критически важно, чтобы бортовой компьютер работал без ошибок и задержек. Все сигналы, поступающие с сенсоров, должны обрабатываться с задержкой не более сотой доли секунды и без ошибок.
Поясню на примере. Если вы спросите голосового ассистента, какая сегодня погода на улице, и его ответ займёт на полсекунды больше, вы, вероятно, этого даже не заметите. Если он ошибётся на полградуса, вы тоже вряд ли это почувствуете. В беспилотном автомобиле такой «роскоши» — подождать полсекунды — просто нет. А ошибка может привести к повреждению бампера или к ещё более серьёзным последствиям.
На заре развития беспилотного транспорта вычислителем выступал обычный серверный компьютер с игровыми видеокартами. Однако в ходе эксплуатации выяснилось, что такое решение непригодно:
* обычные разъёмы разрушаются при тряске;
* воздушная система охлаждения не справляется с выделяемым теплом;
* пользовательские видеокарты не обеспечивают необходимой производительности
Современные поколения вычислителей — коммерческая тайна, но они уже сильно отличаются от первых образцов. Вместо обычных серверов с «игровыми» видеокартами теперь ставят специальные промышленные вычислители.
Кроме того, появились:
* сложная жидкостная система охлаждения;
* специализированные автомобильные разъёмы (автомотив).
Основная характеристика вычислителя — производительность. Она измеряется в OPS (Operations Per Second). Если быть точнее — в FLOPS (количество операций с плавающей запятой в секунду, которое выполняет вычислительная система).
Например, у Nvidia THOR производительность может достигать более 2000 TFLOPS (для самого экономичного формата вычислений).
Упрощенно говоря, чем мощнее вычислитель, тем более крупные и сложные нейросети можно запускать на борту автомобиля. При этом важно помнить: все вычисления происходят непосредственно в беспилотнике (Вы же помните, что он не зависит от интернета?)
Конечно есть еще:
* объём памяти — чтобы нейросеть полностью помещалась в вычислителе и не перегружала шину передачи данных (которая может стать «узким горлышком»);
* центральный процессор — на нём выполняются многие другие вычисления.
Эти параметры задают ограничения для «робо‑водителя».
Внимательный читатель спросит: «В чем сложность-то? Поставьте два, три, десять вычислителей, объедините их — и будет супер-умная машина».
Увы, инженеры сталкиваются с жесткими физическими ограничениями:
1. Ограниченное пространство в автомобиле. В машине физически невозможно разместить много оборудования.
2. Высокое энергопотребление. Чем больше вычислительных устройств, тем больше электроэнергии они потребляют. А запас энергии в автомобиле строго ограничен.
3. Проблема тепловыделения. Даже если мы возьмем огромный Zeekr 009 с батареей на 140 кВт⋅ч, где нет проблем с местом и энергией, мы упремся в перегрев. Мощный компьютер — это печка. Охладить его летом в жару, защитить от пыли и влаги, прогреть зимой в мороз — задача колоссальной сложности. Сама система охлаждения (радиаторы, помпы) тоже занимает место и «ест» электричество.
4. Высокая стоимость. Цена такого вычислителя может быть сопоставима со стоимостью автомобиля — а в некоторых случаях даже превышать
Поэтому создание вычислителя — это поиск идеального баланса. Инженерам нужно создать устройство, которое будет сверхмощным, компактным, защищенным, энергоэффективным и при этом не стоить как крыло самолета. Поистине сложная задача.
#brain #GPU #selfdrivingcar #беспилотныйавтомобиль
Сенсоры, платформа, софт — всё это объединяется в одном месте: в «мозге» любого беспилотного транспорта — вычислителе.
Вычислитель (компьютер, «брэйн», сервер) — главный мозговой центр беспилотного автомобиля, пожалуй, один из самых сложных устройств на борту машины.
Чтобы беспилотник был безопасным, критически важно, чтобы бортовой компьютер работал без ошибок и задержек. Все сигналы, поступающие с сенсоров, должны обрабатываться с задержкой не более сотой доли секунды и без ошибок.
Поясню на примере. Если вы спросите голосового ассистента, какая сегодня погода на улице, и его ответ займёт на полсекунды больше, вы, вероятно, этого даже не заметите. Если он ошибётся на полградуса, вы тоже вряд ли это почувствуете. В беспилотном автомобиле такой «роскоши» — подождать полсекунды — просто нет. А ошибка может привести к повреждению бампера или к ещё более серьёзным последствиям.
На заре развития беспилотного транспорта вычислителем выступал обычный серверный компьютер с игровыми видеокартами. Однако в ходе эксплуатации выяснилось, что такое решение непригодно:
* обычные разъёмы разрушаются при тряске;
* воздушная система охлаждения не справляется с выделяемым теплом;
* пользовательские видеокарты не обеспечивают необходимой производительности
Современные поколения вычислителей — коммерческая тайна, но они уже сильно отличаются от первых образцов. Вместо обычных серверов с «игровыми» видеокартами теперь ставят специальные промышленные вычислители.
Кроме того, появились:
* сложная жидкостная система охлаждения;
* специализированные автомобильные разъёмы (автомотив).
Основная характеристика вычислителя — производительность. Она измеряется в OPS (Operations Per Second). Если быть точнее — в FLOPS (количество операций с плавающей запятой в секунду, которое выполняет вычислительная система).
Например, у Nvidia THOR производительность может достигать более 2000 TFLOPS (для самого экономичного формата вычислений).
Упрощенно говоря, чем мощнее вычислитель, тем более крупные и сложные нейросети можно запускать на борту автомобиля. При этом важно помнить: все вычисления происходят непосредственно в беспилотнике (Вы же помните, что он не зависит от интернета?)
Конечно есть еще:
* объём памяти — чтобы нейросеть полностью помещалась в вычислителе и не перегружала шину передачи данных (которая может стать «узким горлышком»);
* центральный процессор — на нём выполняются многие другие вычисления.
Эти параметры задают ограничения для «робо‑водителя».
Внимательный читатель спросит: «В чем сложность-то? Поставьте два, три, десять вычислителей, объедините их — и будет супер-умная машина».
Увы, инженеры сталкиваются с жесткими физическими ограничениями:
1. Ограниченное пространство в автомобиле. В машине физически невозможно разместить много оборудования.
2. Высокое энергопотребление. Чем больше вычислительных устройств, тем больше электроэнергии они потребляют. А запас энергии в автомобиле строго ограничен.
3. Проблема тепловыделения. Даже если мы возьмем огромный Zeekr 009 с батареей на 140 кВт⋅ч, где нет проблем с местом и энергией, мы упремся в перегрев. Мощный компьютер — это печка. Охладить его летом в жару, защитить от пыли и влаги, прогреть зимой в мороз — задача колоссальной сложности. Сама система охлаждения (радиаторы, помпы) тоже занимает место и «ест» электричество.
4. Высокая стоимость. Цена такого вычислителя может быть сопоставима со стоимостью автомобиля — а в некоторых случаях даже превышать
Поэтому создание вычислителя — это поиск идеального баланса. Инженерам нужно создать устройство, которое будет сверхмощным, компактным, защищенным, энергоэффективным и при этом не стоить как крыло самолета. Поистине сложная задача.
#brain #GPU #selfdrivingcar #беспилотныйавтомобиль
🔥9👍5👾4🤯3
Waymo официально запустили 6-ю версию Driver (так они называют свой автономный софт+железо+платформа) на публичных дорогах без человека в салоне. Прошло семь лет работы и почти 200 миллионов миль полностью беспилотной езды — теперь новая платформа катается по Сан-Франциско, Лос-Анджелесу и дальше по списку.
Главная фишка в том, что сенсоров стало меньше на 42%: вместо 29 камер теперь 13, вместо пяти лидаров — четыре, плюс шесть радаров. Но при этом разрешение, дальность обзора и вычислительная мощность выросли. Ключевая камера — 17 мегапикселей с отличным динамическим диапазоном и ночной чувствительностью, а лидары собирают с сантиметровой точностью всё вокруг, включая открытые двери припаркованных машин и прохожих в темноте.
Экономика тут простая: стоимость «железа» Driver упала больше чем вдвое — теперь меньше $20 000 за комплект сенсоров на один автомобиль (не считая самой машины). Для сравнения: в прошлом поколении это было больше $100 000. Waymo буквально делают роботакси финансово адекватным бизнесом, а не дорогой демонстрацией в Кремниевой долине.
Ещё один момент: Waymo впервые стали катать машины в снег и мороз. Раньше их флот был почти полностью привязан к тёплым регионам (Феникс, Калифорния), сейчас тестируют в Бостоне, Питтсбурге, Денвере — с гидрофобными покрытиями сенсоров, механическими чистилками (сомнительно, но ОКей) и модульной конструкцией под разные климаты. Так что скоро увидим роботакси Waymo и в северных городах США.
Планы на 2026 год: больше миллиона платных поездок в неделю к концу года, открытие сервиса ещё в 20+ городах (включая Вашингтон, Майами, Детройт, Лас-Вегас, Сан-Диего, Денвер, Даллас, Хьюстон, Сан-Антонио, Орландо) и даже первые международные рынки — Лондон и Токио. Waymo сейчас делают около 400 000 поездок в неделю; к концу года обещают 1+ млн.
Короче, Waymo перестают быть «стартапом внутри Alphabet» и начинают превращаться в реального транспортного оператора с промышленными темпами масштабирования.
#waymo #selfdrivingcar #беспилотник #autonomousvehicle #robotaxi
Главная фишка в том, что сенсоров стало меньше на 42%: вместо 29 камер теперь 13, вместо пяти лидаров — четыре, плюс шесть радаров. Но при этом разрешение, дальность обзора и вычислительная мощность выросли. Ключевая камера — 17 мегапикселей с отличным динамическим диапазоном и ночной чувствительностью, а лидары собирают с сантиметровой точностью всё вокруг, включая открытые двери припаркованных машин и прохожих в темноте.
Экономика тут простая: стоимость «железа» Driver упала больше чем вдвое — теперь меньше $20 000 за комплект сенсоров на один автомобиль (не считая самой машины). Для сравнения: в прошлом поколении это было больше $100 000. Waymo буквально делают роботакси финансово адекватным бизнесом, а не дорогой демонстрацией в Кремниевой долине.
Ещё один момент: Waymo впервые стали катать машины в снег и мороз. Раньше их флот был почти полностью привязан к тёплым регионам (Феникс, Калифорния), сейчас тестируют в Бостоне, Питтсбурге, Денвере — с гидрофобными покрытиями сенсоров, механическими чистилками (сомнительно, но ОКей) и модульной конструкцией под разные климаты. Так что скоро увидим роботакси Waymo и в северных городах США.
Планы на 2026 год: больше миллиона платных поездок в неделю к концу года, открытие сервиса ещё в 20+ городах (включая Вашингтон, Майами, Детройт, Лас-Вегас, Сан-Диего, Денвер, Даллас, Хьюстон, Сан-Антонио, Орландо) и даже первые международные рынки — Лондон и Токио. Waymo сейчас делают около 400 000 поездок в неделю; к концу года обещают 1+ млн.
Короче, Waymo перестают быть «стартапом внутри Alphabet» и начинают превращаться в реального транспортного оператора с промышленными темпами масштабирования.
#waymo #selfdrivingcar #беспилотник #autonomousvehicle #robotaxi
🔥12👍2👏2
Воу-воу!
Машины Navio ( ex Сбер) вновь замечены на территории Сириуса. Из разных источников присылают фото и видео KIA seed в фирменой ливреи. Прошлый раз их машины я видел 2 года назад и тоже весной.
На видео машина картограф.
Кажется, в Сириусе скоро появится второй сервис роботакси 🚕
P.S. Тут рассказ про запуск первого :)
#navio #беспилотник #беспилотныйавтомобиль #selfdrivingcar
Машины Navio ( ex Сбер) вновь замечены на территории Сириуса. Из разных источников присылают фото и видео KIA seed в фирменой ливреи. Прошлый раз их машины я видел 2 года назад и тоже весной.
На видео машина картограф.
Кажется, в Сириусе скоро появится второй сервис роботакси 🚕
P.S. Тут рассказ про запуск первого :)
#navio #беспилотник #беспилотныйавтомобиль #selfdrivingcar
❤9😎9⚡7🔥2
Давайте немного переключимся от беспилотного транспорта к роботам.
В цикле «Детектив Элайдж Бейли и робот Дэниел Оливо» Айзека Азимова робот создан похожим на человека для удобства: вся техника и машины в мире заточены под человеческую анатомию. И правда, эргономичнее создать одного универсального робота, чем встраивать интеллект в каждый утюг. Сейчас, создавая гуманоидов, мы опираемся как раз на эту мысль. Но есть нюанс: весь мир придуман человеком для себя. И там, где анатомия человека несовершенна, мы придумали инструменты, а где-то наши возможности даже избыточны для простых задач.
Вот давайте поразмышляем насчет рук и ног.
🦶Ноги. А действительно ли они нужны роботу, если среда его обитания — помещение с идеально ровным полом без перепадов высот? В таком случае ноги становятся фактором, ограничивающим производительность. Очевидно, что колеса позволят перемещаться по полу быстрее, чем любые, даже отлично спроектированные суставы.
💪Теперь руки. Представим, что робот будет работать в фастфуде: жарить картошку, заворачивать бургеры и переворачивать котлеты. У него классический «рабочий треугольник» на кухне. Человеческие локти способны разгибаться на 180 градусов, а плечи ограничены, поэтому нам приходится поворачивать корпус, чтобы взять что-то за спиной. Но робота можно спроектировать так, чтобы его суставы выгибались в любую сторону (посмотрите на нового Atlas от Boston Dynamics).
🖐И совсем простой пример — пальцы. Зачем роботу мизинец и безымянный палец? Если у него будет достаточная сила сжатия и цепкое покрытие захватов, то трехточечный хват сможет выполнять 99,9% операций.
Вот и получается, что идеальный робот-повар — это тумбочка на колесах со сгибающимися во все стороны «руками» и трехпалым захватом. Голова ему, кстати, совершенно не нужна. Похож ли он на человека? Скорее нет. Эффективнее ли он человека? Скорее да. Может ли такой вариант быть универсальным решением — вряд ли, но нужна ли для конкретных задач универсальность?
Что думаете?
#robot #робот #robothumanoid #humanoid #IsaacAsimov
В цикле «Детектив Элайдж Бейли и робот Дэниел Оливо» Айзека Азимова робот создан похожим на человека для удобства: вся техника и машины в мире заточены под человеческую анатомию. И правда, эргономичнее создать одного универсального робота, чем встраивать интеллект в каждый утюг. Сейчас, создавая гуманоидов, мы опираемся как раз на эту мысль. Но есть нюанс: весь мир придуман человеком для себя. И там, где анатомия человека несовершенна, мы придумали инструменты, а где-то наши возможности даже избыточны для простых задач.
Вот давайте поразмышляем насчет рук и ног.
🦶Ноги. А действительно ли они нужны роботу, если среда его обитания — помещение с идеально ровным полом без перепадов высот? В таком случае ноги становятся фактором, ограничивающим производительность. Очевидно, что колеса позволят перемещаться по полу быстрее, чем любые, даже отлично спроектированные суставы.
💪Теперь руки. Представим, что робот будет работать в фастфуде: жарить картошку, заворачивать бургеры и переворачивать котлеты. У него классический «рабочий треугольник» на кухне. Человеческие локти способны разгибаться на 180 градусов, а плечи ограничены, поэтому нам приходится поворачивать корпус, чтобы взять что-то за спиной. Но робота можно спроектировать так, чтобы его суставы выгибались в любую сторону (посмотрите на нового Atlas от Boston Dynamics).
🖐И совсем простой пример — пальцы. Зачем роботу мизинец и безымянный палец? Если у него будет достаточная сила сжатия и цепкое покрытие захватов, то трехточечный хват сможет выполнять 99,9% операций.
Вот и получается, что идеальный робот-повар — это тумбочка на колесах со сгибающимися во все стороны «руками» и трехпалым захватом. Голова ему, кстати, совершенно не нужна. Похож ли он на человека? Скорее нет. Эффективнее ли он человека? Скорее да. Может ли такой вариант быть универсальным решением — вряд ли, но нужна ли для конкретных задач универсальность?
Что думаете?
#robot #робот #robothumanoid #humanoid #IsaacAsimov
👍4🤔4🔥2👌1
Роботакси в Дубае на паузе
Китайские сервисы роботакси временно приостановили работу в Дубае из‑за обострения ситуации на Ближнем Востоке и связанных рисков для безопасности и инфраструктуры.
Baidu Apollo Go остановила тесты и перевозки и отложила планы запуска беспилотных поездок в ОАЭ (ранее рассчитывали на апрель 2026).
WeRide также поставила дубайский флот на паузу, хотя совместный публичный сервис с Uber там стартовал в декабре 2025.
При этом у WeRide беспилотные перевозки продолжаются в Абу‑Даби и Эр‑Рияде.
Решение абсолютно понятное и правильное. Искренне верю, что не придется собирать датасет работающих ПВО и падающих дронов
#selfdrivingcar #robotaxi
Китайские сервисы роботакси временно приостановили работу в Дубае из‑за обострения ситуации на Ближнем Востоке и связанных рисков для безопасности и инфраструктуры.
Baidu Apollo Go остановила тесты и перевозки и отложила планы запуска беспилотных поездок в ОАЭ (ранее рассчитывали на апрель 2026).
WeRide также поставила дубайский флот на паузу, хотя совместный публичный сервис с Uber там стартовал в декабре 2025.
При этом у WeRide беспилотные перевозки продолжаются в Абу‑Даби и Эр‑Рияде.
Решение абсолютно понятное и правильное. Искренне верю, что не придется собирать датасет работающих ПВО и падающих дронов
#selfdrivingcar #robotaxi
1🕊10🙏3😁2👨💻1
В 2026‑м автопроизводители вдруг все вместе поверили в «отпусти руки от руля и смотри в телефон» — настоящий L3
GM, Honda, Rivian, Lucid, Porsche, Audi, Ford и ещё пара компаний публично наметили запуск таких систем на конец 2020‑х, а Motional обещает коммерческий роботакси‑сервис к 2026‑му.
Что это значит на практике:
• маркетинговый «автопилот» постепенно перестаёт быть просто ассистентом и начинает юридически допускать, что человек не следит за дорогой;
• ответственность всё заметнее смещается от водителя к производителю и разработчику технологии;
• вычислитель, сенсоры и софт внезапно оказываются не просто «фичей», а частью договора между вами и автопроизводителем.
Переломный момент наступит, когда первый массовый автомобиль позволит официально читатьTelegram [ подставь любой мессенджер ] в пробке.
В этот момент автопроизводители превратятся в транспортных операторов — очень похоже на то, как уже живут Waymo и коллеги, только в данном случае это все еще будет ваш личный автомобиль
#selfdrivincar
GM, Honda, Rivian, Lucid, Porsche, Audi, Ford и ещё пара компаний публично наметили запуск таких систем на конец 2020‑х, а Motional обещает коммерческий роботакси‑сервис к 2026‑му.
Что это значит на практике:
• маркетинговый «автопилот» постепенно перестаёт быть просто ассистентом и начинает юридически допускать, что человек не следит за дорогой;
• ответственность всё заметнее смещается от водителя к производителю и разработчику технологии;
• вычислитель, сенсоры и софт внезапно оказываются не просто «фичей», а частью договора между вами и автопроизводителем.
Переломный момент наступит, когда первый массовый автомобиль позволит официально читать
В этот момент автопроизводители превратятся в транспортных операторов — очень похоже на то, как уже живут Waymo и коллеги, только в данном случае это все еще будет ваш личный автомобиль
#selfdrivincar
👍5🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Девушки, с 8 Марта! 💐
Желаю максимального уровня автономности по жизни. Пусть всю скучную рутину поскорее заберут домашние гуманоиды, а вам останется только наслаждаться комфортной поездкой на заднем сиденье роботакси.
С праздником!💐
Желаю максимального уровня автономности по жизни. Пусть всю скучную рутину поскорее заберут домашние гуманоиды, а вам останется только наслаждаться комфортной поездкой на заднем сиденье роботакси.
С праздником!💐
❤18🔥5
На днях мне попалась новость про запуск беспилотного поезда в московском метро. Я порадовался: ну, думаю, наконец-то! Сняли все ограничения на запуск технологии под землей, и теперь в одном из самых красивых и точных метро мира появится автономность.
Подача материала, как всегда, помпезная: про «прорывную, уникальную, инновационную технологию, которой нет аналогов», конечно, рассказали. И про софт, разработанный десятками тысяч специалистов, тоже упомянули. В любом случае — «круто, молодцы», подумал я. Почти закрыл страницу, как вдруг взгляд зацепился за скриншот лидарного облака.
Стал рассматривать другие фотографии — и правда: во фронтальной части вагона стоит лидар, а судя по ракурсам, даже два! Верхний похож на RoboSense Bpearl, а нижний, спрятанный под пластиковой защитой, напоминает RS-Helios.
И вот тут у меня начали появляться вопросы.
А зачем лидар в поезде метро? Чтобы что?
Уверен (и искренне надеюсь), что никакой лидарной локализации и, соответственно, высокоточных HD-карт там нет. Вы скажете: «Ну лидар же про детекцию расстояний, ты сам об этом писал». Да, всё так. Но какие у вас агенты и препятствия?
• Другие поезда? Так в метро давно существует система предотвращения столкновений с другими составами «АЛС-АРС».
• Пассажиры на станции? Да камон, даже в статье есть скриншоты с камер, где происходит детекция пассажиров. Станции в московском метро по-настоящему умные и умеют в автоматическом режиме сообщать диспетчеру о падении людей на пути.
• Посторонние предметы, люди или животные в тоннеле? Ну, во-первых, это ЧП, и для таких ситуаций есть отдельный жесткий протокол. А во-вторых, чтобы нейросеть научилась уверенно «видеть» аномалию по лидару, нужно накатать миллионы километров и собрать огромный датасет именно с такими аномалиями.
И вот что получается. По-хорошему, беспилотный поезд в метро должен полагаться на умную инфраструктуру (V2X), которая под землей и так отлично развита, плюс парочку обычных или IR-камер, чтобы делать дабл-чек этой самой инфраструктуры. А дальше в дело вступают простые алгоритмы, которые получают данные от V2X и плавно разгоняют или тормозят поезд.
…или там всё-таки крутится ML Planner?
P.S. Если меня читает кто-нибудь из разработчиков этого поезда — приходите в комментарии! Может, я чего-то сильно не понимаю?
#метро #metro #беспилотник #беспилотыйпоезд
Подача материала, как всегда, помпезная: про «прорывную, уникальную, инновационную технологию, которой нет аналогов», конечно, рассказали. И про софт, разработанный десятками тысяч специалистов, тоже упомянули. В любом случае — «круто, молодцы», подумал я. Почти закрыл страницу, как вдруг взгляд зацепился за скриншот лидарного облака.
Стал рассматривать другие фотографии — и правда: во фронтальной части вагона стоит лидар, а судя по ракурсам, даже два! Верхний похож на RoboSense Bpearl, а нижний, спрятанный под пластиковой защитой, напоминает RS-Helios.
И вот тут у меня начали появляться вопросы.
А зачем лидар в поезде метро? Чтобы что?
Уверен (и искренне надеюсь), что никакой лидарной локализации и, соответственно, высокоточных HD-карт там нет. Вы скажете: «Ну лидар же про детекцию расстояний, ты сам об этом писал». Да, всё так. Но какие у вас агенты и препятствия?
• Другие поезда? Так в метро давно существует система предотвращения столкновений с другими составами «АЛС-АРС».
• Пассажиры на станции? Да камон, даже в статье есть скриншоты с камер, где происходит детекция пассажиров. Станции в московском метро по-настоящему умные и умеют в автоматическом режиме сообщать диспетчеру о падении людей на пути.
• Посторонние предметы, люди или животные в тоннеле? Ну, во-первых, это ЧП, и для таких ситуаций есть отдельный жесткий протокол. А во-вторых, чтобы нейросеть научилась уверенно «видеть» аномалию по лидару, нужно накатать миллионы километров и собрать огромный датасет именно с такими аномалиями.
И вот что получается. По-хорошему, беспилотный поезд в метро должен полагаться на умную инфраструктуру (V2X), которая под землей и так отлично развита, плюс парочку обычных или IR-камер, чтобы делать дабл-чек этой самой инфраструктуры. А дальше в дело вступают простые алгоритмы, которые получают данные от V2X и плавно разгоняют или тормозят поезд.
…или там всё-таки крутится ML Planner?
P.S. Если меня читает кто-нибудь из разработчиков этого поезда — приходите в комментарии! Может, я чего-то сильно не понимаю?
#метро #metro #беспилотник #беспилотыйпоезд
🤔7👌3🤯2
Всем привет!
Телеграмму становится всё хуже и его работа без специального ML планера трафика вряд ли будет возможна.
Тут собралась хорошая, очень приятная аудитория😎 - спасибо Вам всем за это 🙏
Я продолжу вести блог тут, но надо адаптироваться под современную реальность и куда - то дублировать контент.
Покликайте, пожалуйста, где бы вам было бы комфорта читать мой канал без сложных маршрутизаций
Телеграмму становится всё хуже и его работа без специального ML планера трафика вряд ли будет возможна.
Тут собралась хорошая, очень приятная аудитория😎 - спасибо Вам всем за это 🙏
Я продолжу вести блог тут, но надо адаптироваться под современную реальность и куда - то дублировать контент.
Покликайте, пожалуйста, где бы вам было бы комфорта читать мой канал без сложных маршрутизаций
🔥3😢2🙏2
Где сделать резервный канал?
Anonymous Poll
45%
Я.Мессенджер
40%
Мах
20%
Свой вариант, напишу в комментариях
🤡15❤2👍1😁1🙊1
Давайте сравним два беспилотных автомобиля, построенных на базе одной платформы — Hyundai Ioniq 5. Посмотрим, кто как подошел к железу.
1️⃣ Первый кандидат — от AVRIDE.
Сразу видно, что ребята делают беспилотники не в первый раз =) Сенсоры очень эстетично вписаны в дизайн машины:
• 5 лидаров: 1 центральный и 4 по кругу.
• Радары: точное количество непонятно, большинство, вероятно, красиво спрятано в корпус сенсор-бокса. Я смог заметить только один под задним спойлером. Судя по прошлым шпионским снимкам, еще три штуки установлены в самом сенсор-боксе и смотрят вперед, направо и налево.
• Камеры: насчитал 9 штук (7 на крыше под лидаром и 2 в рейлингах крепления). Есть ли камеры под лобовым стеклом (в том самом знаменитом «совке»), я так и не разглядел, но по ощущениям их там нет.
2️⃣ Второй кандидат — от Motional.
В плане интеграции тут у ребят опыта явно поменьше:
• 5 лидаров: 1 центральный и 4 по кругу. Но вот задний лидар они расположили прямо в бампере. Ох, ребята, как много вы еще не знаете про грязь на дорогах =)
• Радары: какое-то безумное количество, я насчитал аж 8 штук (если это, конечно, они). Непонятно зачем. Может, это 4D-радары? Информации мало.
• Камеры: я насчитал минимум 10 штук, но это далеко не всё. Сами Motional заявляют, что на борту установлено свыше 30 различных сенсоров!
В общем, мои симпатии и выбор тут очевидны =) А что скажете вы? Чей подход вам нравится больше?
#motional #avride #selfdrivingcar #Ioniq5 #Hyundai
1️⃣ Первый кандидат — от AVRIDE.
Сразу видно, что ребята делают беспилотники не в первый раз =) Сенсоры очень эстетично вписаны в дизайн машины:
• 5 лидаров: 1 центральный и 4 по кругу.
• Радары: точное количество непонятно, большинство, вероятно, красиво спрятано в корпус сенсор-бокса. Я смог заметить только один под задним спойлером. Судя по прошлым шпионским снимкам, еще три штуки установлены в самом сенсор-боксе и смотрят вперед, направо и налево.
• Камеры: насчитал 9 штук (7 на крыше под лидаром и 2 в рейлингах крепления). Есть ли камеры под лобовым стеклом (в том самом знаменитом «совке»), я так и не разглядел, но по ощущениям их там нет.
2️⃣ Второй кандидат — от Motional.
В плане интеграции тут у ребят опыта явно поменьше:
• 5 лидаров: 1 центральный и 4 по кругу. Но вот задний лидар они расположили прямо в бампере. Ох, ребята, как много вы еще не знаете про грязь на дорогах =)
• Радары: какое-то безумное количество, я насчитал аж 8 штук (если это, конечно, они). Непонятно зачем. Может, это 4D-радары? Информации мало.
• Камеры: я насчитал минимум 10 штук, но это далеко не всё. Сами Motional заявляют, что на борту установлено свыше 30 различных сенсоров!
В общем, мои симпатии и выбор тут очевидны =) А что скажете вы? Чей подход вам нравится больше?
#motional #avride #selfdrivingcar #Ioniq5 #Hyundai
🔥5👍2❤1🤔1