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

Ребята из AVRIDE снова радуют новостями — они собрали уже 1000-го робота! Молодцы 👏
В честь этого показали классный ролик с этапами сборки.

Что мне особенно понравилось, так это модульность конструкции. Судя по видео, грузовую корзину можно легко заменить на плоскую платформу. Это значит, что робота можно смело использовать для перевозки габаритных грузов (например, на складах или других закрытых территориях). Очень крутая задумка!
#deliveryrobot #avride #роботкурьер

Всех взбудоражила новость о том, что Ouster представила лидар, который умеет «видеть» цвета. Звучит красиво: камера вроде бы больше не нужна, не нужно калибровать камеру относительно лидара, один поток данных вместо нескольких, проще пайплайн, меньше вычислительной сложности и так далее.

Во-первых, ребята из Tesla, кажется, тихонько хи-хикают.

А во-вторых, действительно ли узкое место в автономном транспорте сегодня — это perception?

Да, со временем, если такой лидар докажет свою эффективность, флот можно будет переоборудовать, собрать большой датасет, обучить новые модели — и, вероятно, получить результат. Но прямо сейчас у компаний, разрабатывающих автономные технологии, уже накоплены огромные объёмы данных с камер. Переобучать детекторы под новый сенсорный сетап — задача не самая простая и точно не самая дешёвая.

Но дело даже не только в этом. Кажется, самый сложный этап во всём пайплайне автономного вождения — это всё-таки planner. И лидар, даже если он видит в цвете на 500 метров, сам по себе не решает ключевую проблему: как безопасно, предсказуемо и комфортно принимать решения в сложной дорожной среде.
#lidar #selfdrivingcar

Прочитал интересную новость от производителя лидаров Hesai:
«Новый Li Auto L9 оснастят связкой сразу из четырёх лидаров. На крыше останется дальнобойный ATL-P, а по бокам и сзади добавятся три твердотельных лидара ближней зоны FTX. Цель — полное 360-градусное покрытие высокого разрешения для безопасного вождения в сложных городских условиях, парковки и движения задним ходом»

В индустрии мы всегда говорили, что разработчики беспилотников идут к полной автономности с двух противоположных сторон:
1. Tech-компании : Обвешивают машину изобилием дорогих сенсоров, ставят в багажник сервер с кучей вычислительных мощностей и сразу целятся в уровни L4–L5.
2. Традиционные автоконцерны: Не стремятся удорожать машину железом, строят системы на камерах/радарах и эволюционно развивают ADAS, целясь в крепкий L2+ или L3.

Но было очевидно, что рано или поздно эти два пути встретятся. Текущая новость про Li Auto — это как раз огромный шаг автопроизводителя в сторону «взрослой» беспилотной архитектуры.

Чтобы машина стала по-настоящему умной в городе, дальнобойного лидара на крыше недостаточно. Под ним образуются большие слепые зоны. Лидары на крыльях и бамперах — обязательная часть полноценного сенсор-сета. Это лидары ближней зоны, их задача — непрерывно детектировать небольшие препятствия в радиусе пары метров от машины: животных, детей на санках или, например, лежащего на дороге человека (да, такое тоже бывает 0_o).

👇 Кстати, у меня к вам вопрос на засыпку:
С точки зрения технологий всё звучит круто. Но как вы думаете, что не так с практическим расположением этих лидаров у Li Auto (и других китайских авто) в бамперах и крыльях? Пишите свои догадки в комментарии!
#selfdrivingcar #hesai #Li