Посмотрите, насколько важно при разработке беспилотных автомобилей иметь в команде опытных конструкторов. Грязь летит из‑под колёс, но лидар и камера остаются чистыми.

Понятно, что решение, было подсмотрено позаимствовано у кого‑то, но оно работает!

Надеюсь, производители беспилотников узнают себя по фото.

P.S. Кстати, в фендерах по‑прежнему используется старый-добрый VLP‑16. :)

#vlp16 #velodyne #lidar #selfsrivingcar

Японский разработчик софта TIER IV вместе с Isuzu выкатили автономные автобусы 4-го уровня на платформе Isuzu ERGA. Причем автопилот интегрировали как в электрические, так и в классические дизельные версии.

Давайте посмотрим, как ребята подошли к железу и софту:
• Вычислитель: Поставили платформу NVIDIA DRIVE Hyperion с мощным чипом DRIVE AGX Thor. Вычислительных мощностей тут с запасом для работы всего беспилотного пайплайна (2,000 TFLOPS)

• Софт: Работает всё на стеке от TIER IV, который базируется на Autoware — открытой архитектуре для автономного вождения.

• Сенсоры: В пресс релизае как обычно обошлись дежурными фразами “лидары, камеры, радары”, но по фото можно понять, что на сенсорах они не экономили, одних лидаров я насчитал штук 8

Что это значит на практике:
Я часто говорю, что автобусы L4 — это, пожалуй, самый понятный юзкейс для беспилотников. Фиксированные маршруты — идеальные условия для работы 4-го уровня автономности, решение реальной боли транспортников с нехваткой водителей, заинтересованность города (ов) в таких решениях.

Отдельно цепляет интеграция автопилота в дизельные платформы, ведь обычно все новые L4-проекты строятся исключительно на базе электромобилей, где проще реализовать управление по проводами, тут ребята пошли и обесплотили дизель!

В общем, пока одни ставят лидары в поезда метро, другие решают реальные логистические задачи на дорогах.
#isuzu #selfdrivingcar #nvidia #bus

Не могу не поделиться такой сумашедшей новостью.
Первые спутники российского широкополосного спутникового Интернета ребята из Бюро вывели на орбиту!
Красавцы! Вот это по настоящему Космический запуск!🚀

Navio запустил шаттл L5 на курорте «Манжерок».
Причем это уже не выставочный концепт, а реальная перевозка пассажиров по территории курорта.

Самое интересное — в шаттле нет ни руля, ни места водителя. За работой системы пока следит инженер, но сам формат уже довольно честный: беспилотник изначально сделан под автономную эксплуатацию (L4).

Зачем все это нужно:

• обкатать движение в реальной среде;
• проверить работу на маршрутах с пассажирами;
• протестировать шаттл в сложном рельефе и разной погоде;
• понять, насколько удобен такой транспорт в реальной эксплуатации.

Сам шаттл рассчитан примерно на 20 человек и явно заточен под курортный сценарий: крепления для снаряжения, климат-контроль, нормальный салон (Премиальный!!!).

В общем, беспилотность понемногу выходит из презентаций в жизнь. Пока на закрытой территории и под присмотром инженера — но именно так она и становится настоящим транспортом.
#navio #selfdrivingbus #беспилотник

Пятничной красоты вам в ленту
#yandex #selfdrivingcar #deliveryrobot #robot #беспилотник #сириус #автодромсириус

Вторая викторина на канале!

Сможете догадаться, какой процесс запечатлен на этом фото?
Ответ кажется очевидным, поэтому усложняем задачу. В комментариях напишите не только название процесса, но и развернутое объяснение:
— Какие конкретно проблемы мы здесь решаем?
— В чем главная сложность?
— (вопрос со звездочкой) И зачем лидару крылышки?

Как и всегда, выберу ответ с самым глубоким и точным описанием.

👇 Приз за победу в викторине уже ждет вас в первом комментарии!
#конкурс #викторина

Полностью правильного ответа в этот раз не было (видимо, сказываются сбои в ТГ, и пора переезжать в другой мессенджер 🤣).

Правильный ответ: на фото — тестирование разных незамерзающих жидкостей для системы очистки сенсоров. Про то, как работает эта система, вы можете прочитать тут

Почему это сложнее, чем кажется? Жидкость тесируется по четырем параметрам:
• Вязкость. Влияет на скорость стекания незамерзайки после срабатывания системы очистки.
• Вспенивание. Пена блокирует обзор и камере, и лидару, а еще долго стекает. Любое вспенивание при распылении через форсунку ухудшает работу системы.
• Температура замерзания. Как показывает практика, коммерческие составы с маркировкой «-35» обычно содержат лишь 32–35% спирта (это дает температуру замерзания около -25...-27 °C в тепличных условиях). Но в движении — из-за охлаждения ветром и быстрого выветривания спирта при разбрызгивании — такая жидкость начинает замерзать на лидаре уже при -15...-17 °C. Поэтому приходится использовать более спиртосодержащие составы.
• Моющие свойства. Второстепенный, но всё же важный параметр.

В чем главная интрига и сложность?
На лидаре нет «дворников» (стеклоочистителей). Поэтому даже незамерзающая жидкость остается на нем в виде тонкой пленки. Спирт быстро испаряется, и остаток влаги всё равно замерзает — даже если сдуть ее сжатым воздухом сразу после подачи.
Была гипотеза, что справиться с обмерзанием помогут жидкости с высоким содержанием гликоля — по принципу антиобледенительной обработки самолетов.

Найти состав, который балансирует все эти свойства (не пенится, смывает грязь, не замерзает и быстро стекает) — нетривиальная задача.

Плюс есть куча других нюансов: как не дать жидкости замерзнуть в трубках, как ее подогревать, как менять с зимней на летнюю и так далее.

А зачем нужны крылышки?
Они улучшают смывание жидкости с боковой поверхности лидара (как и любого круглого объекта). На высокой скорости воздушные потоки создают завихрения, и влага просто оседает на поверхности, а аэродинамические накладки решают эту проблему.

Ближе всех к истине оказался @Kittn01 Поздравляем победителя! 🎉

P.S. Крупной фотки крылышек у меня, к сожалению, не осталось. Коллеги, если у кого-то есть — поделитесь в комментариях!
#системаочистки #викторина #selfdrivingcar #cleaningsystem

Tesla Cybercab на конвейере
На заводе Giga Texas в апреле стартовала сборка первых серийных роботакси Tesla без привычного руля и педалей.

Илон Маск все-таки вывел свой Vision-only подход (исключительно камеры, никаких лидаров и радаров) в полноценный продакшен. Собрать «железо» — это лишь полдела, впереди сложная битва с регуляторами за пруфы безопасности такого подхода. Но с точки зрения юнит-экономики это очень сильный ход: полный отказ от дорогого и громоздкого сенсор-сета, а так же мощного вычислителя - снижает косты на производство в разы.
Будем наблюдать.
#tesla

Красиво

Считаете себя опытным водителем? Окей. А видели ли вы дом, который не пользуется поворотниками при повороте?
А вот Aurora-driver видел =)

p.s. на самом деле подобных кейсов при просмотре логов можно найти сотни: Куст вместо машины, бигль который загоняет зайца или Party buss в Лас-Вегасе
#selfdrivingcar #aurora #selfdrivingtruck

Давайте чуть-чуть про бизнес и объем рынка поговорим.
Goldman Sachs про автономный транспорт — цифры стали заметно жирнее

Goldman Sachs обновили взгляд на рынок: ИИ реально начинает двигать транспорт, и особенно это видно в роботакси и беспилотных грузоперевозках
Коммерциализация ускоряется: больше запусков в США и Китае, выход в новые города, плюс технологии стали безопаснее → спрос подтягивается

🚖По роботакси прогноз резко подняли:
к 2030 — уже $19 млрд в США ⬆️ (было $7 млрд)
к 2035 — $48 млрд США и ~$415 млрд глобально

При марже 30–50% это дает около $150 млрд годовой прибыли к 2035 и ~$440 млрд суммарно за десятилетие

🚛 Грузоперевозки пока на старте, но тоже разгоняются:
к 2030 — $16 млрд США
к 2035 — $105 млрд США и ~$560 млрд глобально

Ключевой драйвер — удешевление: беспилотные грузовики могут упасть в цене с $125–150k⬇️ сейчас до $35–40k‼️ к 2035

Если считать весь рынок (включая доставку роботами и подписки на автопилот), получается до $2 трлн к 2035
из них ~ $300 млрд — чисто ИИ-часть

❗️И важный момент: это не только новый рынок, но и перераспределение старого — под риском в США бизнесов на ~$440 млрд

#selfdrivingcar #selfdrivingtruck #deliveryrobot

Награда нашла своего победителя!
Ждите следующего конкурса.
Рисунок будет другой