Беспилотное подразделение Audi опубликовало в открытом доступе датасет Autonomous Driving Dataset (A2D2) для обучения беспилотных автомобилей размером 2.3TB.
Автоматическая настройка ПИД регуляторов, разработка систем автоматизированного вождения и другие вебинары ноября
2 min
Приглашаем вас принять участие в бесплатных вебинарах для инженеров и разработчиков:
• Модельно - ориентированная разработка систем с использованием пары инструментов Simulink/dBricks
• Разработка систем автоматизированного вождения
• Автоматическая настройка ПИД регуляторов в Simulink
• Разработка на ПЛИС с применением IP-ядер российского производства
В New York Times появилась антиреклама автопилота Tesla
2 min
В газете New York Times появилась реклама от компании The Dawn Project, которая призывает не быть манекенами для краш-тестов у машин с полным автопилотом («Full Self-Driving») компании Tesla. The Dawn Project назвала «Full Self-Driving» худшим программным обеспечением, когда-либо проданным компанией из списка Fortune 500. Компания предлагает $10 000 долларов для любого, кто мог бы назвать еще один коммерческий продукт от компании из этого списка, у которого каждые 8 минут происходит критический сбой.
Разработчик беспилотных автомобилей Argo AI закрывается
2 min
Argo AI, стартап-разработчик автономных транспортных средств, появившийся на рынке в 2017 году, закрывается. Его наработки поделят между собой два основных инвестора, Ford и Volkswagen, часть сотрудников Argo также получит работу в этих предприятиях, сообщает TechCrunch.
Ford создаст новое подразделение для разработки автопилота третьего уровня
2 min
Автопроизводитель Ford объявил о создании новой дочерней компании под названием Latitude AI, которая будет работать над системой вождения без помощи рук.
Компьютер в авто: от IVI до AI
5 min
Современный автомобиль уже давно перестал быть просто средством передвижения с рулем, двигателем и колесами – по вооруженности средствами навигации, коммуникации, вычислительной мощности встроенных систем (жаль, что не по реальной скорости) он вплотную приближается к самолетам. По какой траектории происходит сейчас движение к автомобильному автопилоту, что автомобильный ПК умеет уже сейчас, а чему научится в самом ближайшем будущем – таковы темы этого сообщения.
nVidia показала платформу для беспилотных автомобилей и самый мощный GPU в мире
5 min
На сцену выходил глава Tesla Илон Маск
Во вторник компания nVidia показала новый мощнейший (среди систем с одним графическим процессором) видеоускоритель Titan X с 12 гигабайтами памяти. Розничная стоимость новинки составит от 999 долларов. Также в руках главы nVidia Жэнь-Сунь Хуана появился автомобильный компьютер Drive PX, который призван стать ядром автономных машин.Новый Titan X показали ещё 4 марта, две недели назад, но то объявление выглядело скомкано и слишком бессодержательно. На тот момент проходила конференция GDC, и во время рассказа представителей Epic Games о своём игровом движке Unreal Engine и его требовательности к «железу» на сцене в качестве особого участника внезапно появился Хуан. Там исполнительный директор nVidia и рассказал о новой видеокарте, не слишком вдаваясь детали.
nVidia показала свой новый «мобильный суперчип»
4 min
На его основе будет создана платформа автопилота для автомобилей
Несколько часов назад вечером в Лас-Вегасе в рамках пресс-конференции нулевого дня Международной выставки потребительской электроники 2015 года глава nVidia Жэнь-Сунь Хуан вышел на сцену и рассказал о новом мобильном решении «система на кристалле» под названием Tegra X1.X1 — это логическое продолжение Tegra K1, в котором впервые для nVidia была проведена унификация архитектур мобильных и настольных устройств. X1 уже производится, вероятно, скоро появятся планшеты на его основе.
Может показаться, что этот анонс будет интересен только геймерам, использующим высокопроизводительные и дорогие портативные устройства. Но это далеко не так. Большая часть конференции была посвящена автомобильным системам.
Бюджетный автомобиль Honda Civic LX с автопилотом по шоссе
2 min
Honda Civic LX 2016
В то время как Google продолжает доводить до ума технологию полностью беспилотных автомобилей, другие производители внедряют базовую функциональность автопилота даже в модели начального уровня. Всё идёт к тому, скоро станет в большинстве новых машин стандартными станут различные автоматические системы помощи при вождении (advanced-driver assistance systems, ADAS), такие как система удержания полосы, автоматическое торможение и адаптивный круиз-контроль. Есть предложение вообще сделать эти функции обязательными для всех автомобилей, ради повышения безопасности.
Honda только что вывела на рынок дешёвый седан Civic LX с ADAS по цене всего лишь $20 440. Её примеру скоро последуют другие.
3 серьезных проблемы автопилотов, которые не выглядят решаемыми
4 min
Смертельная авария Tesla с Model S — так себе повод, но, как в анекдоте о драке на свадьбе, «надо же кому-то начинать». Обсуждений много, трактовок происходящего на рынке и причин аварий миллион.
«Да как же он фуру-то не увидел!» и вот этого всего. Не увидел, не справился с ситуацией, да. И автопилот еще долго не сможет справиться с тем, что щелкают белковые выпускники автошкол.
Попробую описать 3 практических сложности, с которыми сталкиваются автопилоты сейчас и которые не выглядят решаемыми в ближайшие годы. Так что когда McKinsey говорит, что к 2030 году в лучшем случае 15% новых автомобилей будут самоуправляемыми, верьте им.
И если что-то пойдет не так, то к 2040 году не более 5% автомобилей можно будет назвать автопилотируемыми.
Почему?
LIDAR от Mazda. Тестируем, ставим на Lada
4 min
Здравствуйте.
В этот раз мне в руки попал самый настоящий LIDAR от автомобиля Mazda CX5, примерно 2012г. выпуска. В этой статье я намерен разобрать модуль и включить его на столе. И самое смешное, я установлю сей LIDAR в Datsun Mido (Лада Калина в девичестве).
McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive
17 min
Translation
По мере того, как автомобиль продолжает переход от аппаратно-управляемого обеспечения к программно-управляемым устройствам, правила конкурентной борьбы в автомобильной промышленности сильно меняются.
Двигатель был технологическим и инженерным ядром автомобиля 20-го века. Сегодня эту роль все чаще выполняют программное обеспечение, большие вычислительные мощности и современные датчики; большинство инноваций связаны со всем этим. От этих вещей зависит все, начиная от эффективности автомобилей, их доступа к интернету и возможности автономного вождения, заканчивая электромобильностью и новыми мобильными решениями.
Однако вместе с важностью электроники и ПО растет также их уровень сложности. Возьмем в качестве примера растущее число строк программного кода (SLOC), содержащихся в современных автомобилях. В 2010 году на некоторых автомобилях было около десяти миллионов SLOC; к 2016 году этот показатель увеличился в 15 раз и составил примерно 150 миллионов строк кода. Лавинообразная сложность вызывает серьезные проблемы с качеством программного обеспечения, о чем свидетельствуют многочисленные отзывы о новых автомобилях.
Машинное (радио)зрение видит сквозь стены
4 min
Translation
Слева два человека жмут руки, причем один из них за стеной от камеры. Справа человек в темноте кидает предмет человеку, который звонит по телефону. Снизу — сгенерированная скелетная модель и предсказание действий.
Про радиозрение команды лаборатории CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) уже писали на Хабре (раз и два), сегодня немного свежих подробностей.
Алгоритм использует радиоволны, а не видимый свет, чтобы определить, что люди делают, не показывая, как они выглядят.
Машинное зрение имеет впечатляющий послужной список. Оно обладает сверхчеловеческой способностью распознавать людей, лица и предметы. Оно может даже распознавать различные виды действий, хотя и не так хорошо, как люди.
Но его производительность ограничена. Особенно трудно машинному зрению тогда, когда люди, лица или предметы частично закрыты. И когда уровень освещенности падает до 0, они, как и люди, практически слепы.
Но есть и другая часть электромагнитного спектра, которая не настолько ограничена. Радиоволны заполняют наш мир, будь то ночь или день. Они легко проходят сквозь стены, передаются и отражаются человеческими телами. Действительно, исследователи разработали различные способы использования радиосигналов Wi-Fi, чтобы видеть за закрытыми дверями.
Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
Автономные автомобили учитывают уровень эгоизма людей
6 min
Translation
Оценка того, эгоистичны или альтруистичны водители вокруг, имеет большое значение.
Представьте, что вы пытаетесь повернуть налево на оживленную дорогу. Машина за машиной проезжают мимо, удерживая вас в ловушке, ваше напряжение растет. Наконец, великодушный водитель замедляется достаточно, чтобы пропустить вас. Проверка встречного движения, небольшой разгон, и вы успешно вливаетесь в трафик.
Такие сцены разыгрываются по всему миру бесчисленное количество раз в день. И это ситуация, в которой сложно понять физику движения и мотивы других водителей, о чем говорит тот факт, что в Соединенных Штатах каждый год происходит 1,4 миллиона аварий при поворотах. Теперь добавьте в эту ситуацию автономные автомобили. Обычно они ограничиваются только оценкой физических параметров и принимают более осторожные решения в ситуациях с неоднозначной обстановкой.
Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
Смотри, куда едешь (периферийное зрение vs когнитивная нагрузка)
5 min
Translation
Проблема не в когнитивной нагрузке из-за многозадачности, а в периферийном зрении.
Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
Согласно новому исследованию MIT, ключ к тому, чтобы не отвлекаться от вождения, прост: следите за дорогой и смотрите, куда едете. Это может показаться ужасно очевидным, учитывая, что «смотрите, куда едете» — один из первых уроков, которые мы извлекаем, когда только начинаем водить. Но это новое исследование было сфокусировано на несколько более сложном вопросе: является ли проблема с отвлеченным вождением одной из попыток сосредоточиться одновременно на двух отдельных задачах, или это может быть вопрос того, куда направлен ваш взгляд?
Когда я научился водить машину в начале 1990-х годов, отвлекаться во время вождения не было проблемой. После распространения мобильных телефонов, а затем и смартфонов, водители начали все чаще переписываться за рулем. Не то чтобы автомобильная и технологическая промышленность не знали об этой проблеме. Практически каждый проданный сегодня новый автомобиль предоставляет водителю возможность подключить свой телефон для совершения звонков по телефону с помощью громкой связи. Apple CarPlay, Android Auto и MirrorLink — все они существуют для передачи определенных приложений со смартфона на информационно-развлекательный экран автомобиля.
Кроме того, новые автомобили все чаще комплектуются современными системами помощи водителю (ADAS), которые будут предупреждать водителя о возможных столкновениях или о том, что автомобиль сходит с полосы движения на дороге. К сожалению, ничего из этого, по-видимому, не имеет большого значения. Люди все еще используют свои мобильные телефоны, когда они за рулем, даже если они знают, что это плохо.
Камеры или лазеры
23 min
Translation
Какие датчики будут самыми важными в беспилотных машинах? Те датчики, что управляют так называемой системой восприятия, и это самое важное в управлении автомобилем. Задача системы восприятия – обнаруживать все важные объекты на дороге или рядом с ней, например, другие транспортные средства, пешеходов, мусор, а в некоторых случаях — дорожные объекты, такие как знаки и разметка полос.
(Позиционирование на дороге тоже зависит от датчиков).
Система восприятия должна обнаруживать все препятствия и пытаться идентифицировать их. Ей необходимо измерять их скорость и направление, а также предсказывать их движение. Это очень сложная задача.
Две ключевые ошибки в работе системы восприятия — это ложные отрицательное срабатывания (слепота) и ложные положительные срабатывания (призрачные объекты).
Ложное отрицательное срабатывание – это ситуация, в которой препятствие не было обнаружено. Это может привести к катастрофическим последствиям, если система будет срабатывать таким образом настолько долго, что вы не сможете безопасно объехать препятствие. Хорошая система почти никогда не выдаст ложноотрицательный результат. Ей может потребоваться лишняя пара мгновений на распознавание препятствия, она может что-то упустить из-за резких вспышек, но повторяющиеся ошибки могут привести к аварии. Говоря “никогда”, я имею ввиду “почти никогда”, порядка единицы к многим миллионам.
Ложноположительный результат – другой тип ошибки. В ее случае система видит то, чего на самом деле нет, и это вынуждает машину затормозить или свернуть. Это раздражает пассажиров, а если они не пристегнуты, то может привести к травмам. Также это может привести к ДТП, если другая машина едет очень близко или при слишком резком торможении и поворотах. Обычно такие случаи не представляют опасности, но если такое происходит слишком часто, то пользователи откажутся от системы.
Что думают специалисты по роботизированным автомобилям про Автопилот от Tesla
17 min
Translation
Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
Об авторе: Брэд Тэмплтон — инженер-программист, евангелист робоавтомобилей с 2007 года, работал над Гуглокаром в его ранние годы. Основатель ClariNet, почетный председатель Electronic Frontier Foundation и директор Foresight Institute, основатель факультета в Singularity University.
Когда я купил Tesla, я не мог не купить автопилот. Я пишу о робокарах с 2007 года, я работал и консультировал Google/Waymo и многих других топовых фирм и автопроизводителей. Я зарабатывал на жизнь тем, что писал, говорил и консультировал по робокарам, так что это была обязательная покупка, даже за 5000 долларов. Не могу сказать, что когда-либо тратил столько на софт.
Автопилот — потрясающий продукт:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
Об авторе: Брэд Тэмплтон — инженер-программист, евангелист робоавтомобилей с 2007 года, работал над Гуглокаром в его ранние годы. Основатель ClariNet, почетный председатель Electronic Frontier Foundation и директор Foresight Institute, основатель факультета в Singularity University.
Когда я купил Tesla, я не мог не купить автопилот. Я пишу о робокарах с 2007 года, я работал и консультировал Google/Waymo и многих других топовых фирм и автопроизводителей. Я зарабатывал на жизнь тем, что писал, говорил и консультировал по робокарам, так что это была обязательная покупка, даже за 5000 долларов. Не могу сказать, что когда-либо тратил столько на софт.
Автопилот — потрясающий продукт:
- Многие любят его и постоянно используют. Я поговорил с несколькими людьми, которые признались, что используют автопилот, несмотря на нарушение указаний, они переписываются и не смотрят на дорогу в течение продолжительного времени.
- Очень мало людей погибло в автомобилях на автопилоте, когда они не контролировали его в соответствии с инструкциями.
- Tesla некоторое время позволяла купить «Full Self Driving» (полностью автономное вождение) как дорогую «поставляемую при наличии» комплектацию к автомобилю. Ранее они говорили, что это будет полностью обновленный софт, без дополнительного железа, хотя со временем эта позиция изменилась. Они также заявили, что люди смогут добавить его в свои автомобили позже за более высокую цену. С тех пор Full Self Driving больше нельзя заказать для новой Tesla через интернет-магазин, но, видимо, еще можно заказать по телефону.
Брэд Тэмплтон: Итоги 2019 года для индустрии автономных автомобилей
7 min
Translation
Waymo
2018 год был годом, когда Waymo провалились в попытке запустить реальный коммерческий продукт, как изначально планировалось. Вместо этого они запустили улучшенную версию услуги ограниченного доступа в Чандлере, штат Аризона, под названием Waymo One. 2019 год тоже не увидел коммерческого обслуживания, но они запустили расширение для автопилота, осенью беспилотных операций, без сопровождающих водителей, следящих за безопасностью, стало больше. В какой-то степени они сделали это в 2018 году (но их объявление было омрачено провалом Uber неделю спустя), но теперь это по-настоящему. (Они берут плату за поездки, но не потому, что им нужны деньги.)
Несмотря на то, что это не очень большое изменение, оно остается главной темой, потому что люди не понимают, чего стоит для юристов и инженеров крупной компании подписаться на развертывание беспилотных транспортных средств и принять всю ответственность и риск на себя, если вдруг что-то пойдет не так. Это показывает очень высокую степень уверенности. Waymo и дочерняя компания Nuro, которая занимается малыми беспилотными роботами доставки, неспособными поднять взрослого человека, договорились с Калифорнией о выпуске там действительно беспилотных машин, что ожидается в 2020 году.
Изменение произошло настолько постепенно, что моим основным освещением этого был рассказ о том, правильно ли они поступили, когда нетерпеливый видеограф преследовал их. Это был незначительный момент, реальная история заключается в том, что они делают больше, чем другие, и на пути к тому, чтобы сделать очень много, и никто другой даже рядом не стоит.
Чип для ADAS от Qualcomm
4 min
Translation
Qualcomm, доминирующий поставщик чипов сотовых модемов, теперь пытается завоевать рынок автоматического вождения. На выставке потребительской электроники в понедельник компания Qualcomm анонсировала свою платформу Snapdragon Ride, которая использует чипы из мобильных продуктов Qualcomm, чтобы помочь управлять автомобилем.
Может показаться странным, что компания по производству чипов для смартфонов занимается автовождением, но на самом деле многие технологии одинаковы в обоих продуктах. Qualcomm уже давно использует свои мобильные чипы, чтобы пробиться на рынок не только среди смартфонов, но любой техники, их использующей. Производители смартфонов покупают чипы Qualcomm Snapdragon, которые содержат процессор на базе ARM, модемный чип и различные вспомогательные чипы.
Процессор NXP S32G для современной архитектуры автомобильной электроники
5 min
Translation
В ближайшее десятилетие, когда все больше автомобилей перейдут на электричество, будут иметь больше подключений и станут автоматизированными как никогда раньше, мы также увидим серьезные изменения в архитектуре автомобильной электроники. Поскольку все больше данных генерируется датчиками, экспортируется в облако и поступает из различных сервисов, автомобилям необходимы новые вычислительные мощности. Учитывая все эти обстоятельства, NXP представила на CES 2020 свой новейший сетевой процессор S32G.
S32G – последний член семейства S32 от NXP, которое было создано в 2017 году. Как и все остальные процессоры данного семейства, он основан на процессорных ядрах ARM Cortex. Три пары маломощных ядер Cortex-M7 и четыре высокопроизводительных Cortex M-53 выполняют основные задачи обработки. Ядра также дополняются специальными сетевыми ускорителями, ядрами цифровой обработки сигналов и шифрования.
Сетевые ускорители поддерживают как традиционные автомобильные сетевые протоколы (такие как CAN, LIN, и Flexray), так и гигабитный Ethernet. В случае с автоматизированными транспортными средствами, производящими до 4 Гб необработанных данных в час, пересылка данных в автомобиле имеет очень большое значение. Ускорители справляются с большей частью этой рабочей нагрузки, оставляя ядра ARM более свободными для других задач.