Вычислительные платформы ускорят разработку технологий автономного транспорта

В ближайшие годы автономные транспортные средства найдут множество вариантов использования. Самоуправляемые такси будут ориентироваться в сложных городских условиях, уменьшая заторы в городах и освобождая водителей-людей для работы или просто отдыха во время поездок на работу. Автономные грузовики будут способствовать более безопасным и эффективным перевозкам на большие расстояния. Автономные маршрутные автобусы обеспечат мобильность и улучшат доступность в сообществах.
Понятно, что системные архитекторы и разработчики решений стремятся оседлать эту волну возможностей. И благодаря появлению передовых вычислительных платформ искусственного интеллекта, созданных для поддержки технологий автономных транспортных средств, это будет становиться всё более осуществимым.
«Промышленные компьютеры общего назначения – не то, что нужно для первоначальной разработки и проверки концепции, – считает Эдди Лю, менеджер по продуктам компании «Эдлинк», поставщика вычислительных решений для автономных транспортных средств. – Но передовые вычислительные решения, созданные для использования в автономных транспортных средствах, предлагают функции и производительность, необходимые для применения в реальном мире. Они помогают разработчикам решений преодолевать технические трудности и плавно переходить к проверке качества обслуживания и массовому производству».
Необходимо интегрировать огромные объёмы данных с датчиков и выполнять сложные вычисления в режиме реального времени на периферии. Существуют также трудности в работе со специфичными для отрасли протоколами связи, такими как шина CAN (controller area network), которые не поддерживаются обычными IPC (производственный контроль), и необходимость в базовой аппаратной платформе, способной выдержать суровые условия вождения.
Существуют также серьёзные нетехнические проблемы. Общественность настороженно относится к разрешению появления автономных транспортных средств на своих дорогах и весьма скептична в отношении безопасности самоуправляемых легковых и грузовых автомобилей. Социальное давление общественного мнения приведёт к установлению жёстких стандартов безопасности для автономных транспортных средств, требуя от потенциальных производителей соблюдения строгих нормативных требований.
Специально разработанные платформы решают многие из этих задач, а их гибкость обеспечивает чёткий путь от первоначальной концепции до проверки качества обслуживания.
Когда разработчики всё ещё оттачивают свои алгоритмы и не уверены точно в том, какие именно возможности им понадобятся, они обычно хотят объединить несколько автомобильных компьютеров, чтобы создать быстрое и гибкое доказательство концепции. Позже они, как правило, переходят на более компактную и мощную интегрированную систему.
Автомобильные компьютеры подключаются к бортовым датчикам — лидарам, камерам, ГНСС (ГЛОНАСС, GPS, BeiDou и Galileo) и инерциальным измерительным датчикам, таким как акселерометры и гироскопы, — и используют искусственный интеллект для обработки данных датчиков и навигации в сложных условиях в режиме реального времени.
Сочетание высокопроизводительных вычислительных возможностей, прочного дизайна и встроенных функций безопасности даёт поставщикам решений множество преимуществ. И это должно способствовать развитию партнёрских отношений между специалистами по оборудованию, разработчиками решений и системными архитекторами, стремящимися освоить пространство автономных транспортных средств.
Вычислительные платформы, созданные для самоуправляемых транспортных средств, могут сократить время разработки и ускорить развёртывание систем. Так, упомянутая компания продемонстрировала возможность создания линейки автономных маршрутных автобусов. Пройдя валидацию, транспортные средства будут внедрены в массовое производство, но сначала необходимо было преодолеть проблемы безопасности и технические препятствия.
Разработчики использовали вычислительную платформу для выполнения сложной работы в режиме реального времени, необходимой для обработки данных датчиков и принятия навигационных решений. По желанию заказчика они также внедрили множество резервных систем для обеспечения безопасности автономного транспортного средства.
Испытание с подтверждением готовности к эксплуатации прошло успешно. Перейти к полномасштабному внедрению, планируя выпустить несколько сотен маршрутных автобусов, решено в 2024 году.
Сотрудничество между экспертами по компьютерному оборудованию и разработчиками решений станет отличительной чертой грядущего бума автономных транспортных средств. Эти синергетические партнёрства обеспечат важные преимущества в области эффективности, безопасности и доступности для всего мира, а также, вероятно, приведут к значительному экономическому росту.
Кроме того, технологии, разработанные для логистики и транспорта, найдут применение и в других вертикалях. Технология, лежащая в основе автономного вождения, решает фундаментальные проблемы: картографирование, локализация, зондирование, восприятие, прогнозирование, планирование и контроль и так далее. И это означает, что она может быть адаптирована ко многим различным сценариям и вариантам использования.
Возможности здесь просто захватывающие. Автономное горнодобывающее оборудование поможет транспортировать сырьё и облегчит операции в опасной местности, не подвергая риску людей. Внедрение морских технологий означает, что грузовые суда могут перемещаться по оживлённым портам и доставлять грузы самостоятельно. А сельскохозяйственные машины с поддержкой искусственного интеллекта смогут сажать, удобрять и собирать урожай автономно.
В целом, будущее технологий автономных транспортных средств выглядит обнадёживающе. Эта технология быстро развивается. В ближайшие годы, по мнению некоторых экспертов, есть вероятность увидеть на дорогах всё больше и больше автономных транспортных средств.
Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал