Как стать автором
Обновить

Компания Cognitive Pilot временно не ведёт блог на Хабре

Сначала показывать

Взгляд на ADAS изнутри: когда поедет робот?

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Разработка робототехники *Робототехника Транспорт
Сегодня мы хотим рассказать о направлении, с которого мы, Cognitive Pilot, исторически начали свои разработки в области создания беспилотных технологий, а именно отрасли automotive. Вообще эта сфера ставит перед разработчиками беспилотных систем наиболее интересные задачи: на дорогах общего пользования сцены намного сложнее и динамичнее, чем в сельском хозяйстве или на рельсах, а поведение объектов часто почти невозможно предугадать. Для создания беспилотных автомобилей используются технологии глубокого обучения, наиболее сложные нейронные сети и объемные датасеты. 

Но вместе с тем не секрет, что промышленное использование беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования не разрешено законодателями. И получение санкций на это не стоит ожидать прямо завтра. Участникам рынка еще предстоит решить целый ряд серьезных организационных, юридических, технических и иных проблем. Поэтому мы и выбрали в качестве приоритетных, реальные рынки агро- и рельсового транспорта, на которых наш ИИ может работать и приносить пользу уже сегодня, где, например, комбайнеры уже не касаются руля, сосредоточившись на управлении техпроцессом уборки зерновых, машинисты локомотивов повышают безопасность работы, и где в рамках представленных нами моделей использования автопилотов не нужно ждать разрешения чиновников того или иного уровня. 


Всего голосов 67: ↑65 и ↓2 +63
Просмотры 13K
Комментарии 44

Как мы первыми в мире роботизируем кормоуборочные комбайны

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Управление проектами *Робототехника
Недавно мой коллега рассказал как мы роботизируем зерноуборочные комбайны и чему научились за этот сезон.

Начинается уборка кормовых культур и мы активно осваиваем кормоуборочную технику. 
Кормоуборочный комбайн – технически более сложная и мощная машина. В связке с ним идут сразу несколько транспортных средств для сбора урожая (трактора с прицепом, грузовики, силосовозы). К работе на такой технике допускаются только опытные механизаторы, у которых за спиной несколько лет работы.

Работа на комбайне во время уборки кормовой кукурузы похожа на езду в машине в густом тумане, только вместо тумана на протяжении всего пути высокая зеленая стена из растений, из которой может выскочить кабан, столб или человек. Перемолов человека (история есть в моей прошлой статье), комбайнеры седеют и больше не могут работать. Кроме этого, в этом «зеленом тумане» надо суметь не врезаться в рядом едущий силосовоз, следить за точностью загрузки силоса с хоботом длиной до 7 метров, из которого вылетает по 50-60 кг силоса в секунду, и равномерно заполнять фургон, чтобы он не гонял полупустым туда сюда.



Фактически один комбайнёр работает за троих, следит за процессом уборки кукурузы (одно рабочее место), ведёт технику (второе рабочее место), загружает силосовоз (третье рабочее место). В итоге что-то страдает. Если плохо вести, можно сломать дорогую технику (минимальная цена кормоуборочного комбайна 16 млн рублей, есть модели и по 50 миллионов), поэтому обычно ухудшается качество уборки и загрузки.

Большую часть работы мы автоматизируем, сейчас расскажу какие сложности мы преодолеваем и что делаем.
Всего голосов 192: ↑191 и ↓1 +190
Просмотры 24K
Комментарии 125

Наша огромная гордость: мирные советские роботы-комбайны убрали первый урожай в южных регионах

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Управление проектами *Робототехника
image
А ведь в прошлом году это делали senior-разработчики.

Возможно, вы помните, что мы говорили про то, как можно сильно улучшить работу обычного сельскохозяйственного комбайна, если использовать нейросетки для распознавания культур и препятствий и робота для автопилотирования. Всё это (кроме процессоров Nvidia и ещё части железа) — наша разработка. А радость в том, что в некоторых южных регионах страны закончилась уборочная страда, и наши комбайны показали себя лучше, чем ожидалось. Слава роботам!

image

В этом году мы поставили несколько сотен блоков из мощного графического ядра (для нейросетей), камер, гидравлических насосов или CAN-модулей для подруливания. Если в прошлом году агропилоты были в опытной эксплуатации, то сейчас речь идёт уже про серийные модели. И они справились.

Более того, они справились лучше, чем мы ждали. Кроме того, в релиз вошли далеко не все фичи. В релизе осталось, по сути, ядро, но одно только это позволило получить очень заметный экономический эффект.

Конечно, обошлось не без сюрпризов. Но давайте расскажу более конкретно, с числами и примерами.
Всего голосов 450: ↑447 и ↓3 +444
Просмотры 76K
Комментарии 525

Как мы создаем Сognitive Agro Data Factory — самый большой нейронный университет в мире

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Открытые данные *Управление проектами *Робототехника
Я начну с революционного: когда мы внедряем Искусственные мозги C-Pilot в сельхозтехнику, мы немного уподобляемся Создателю. Мы Предмет превращаем в думающее и анализирующее Существо, то есть комбайн с Cognitive Agro Pilot начинает видеть и понимать, что происходит вокруг, а также принимать решения по дальнейшим действиям в рамках той производственной задачи, которая перед ним стоит. В каком-то смысле идет создание нового социального слоя тружеников села — слой агроботов с Искусственным Интеллектом C-Pilot, которые обдумывают и решают поставленные человеком агрозадачи.

По сути это зарождающийся слой существ, который надо массово и правильно учить. У человечества были тысячелетия на развитие эволюционного слоя сознания, у роботов это — месяцы. Но для этого надо создать необходимую среду, масштабную фабрику по обучению Искусственных мозгов и подготовки информации для них. В этой статье мы приоткроем тайны Cognitive Data Factory: комбайнa для сбора и переработки данных для агроотрасли.

То по каким учебникам и с какими учителями учатся Ваши дети имеет определяющее значение в их развитии и будущей карьере. Так и в автомотив отрасли — качественные данные и их правильная разметка имеют первостепенное значение для создателей ИИ для беспилотного транспорта и других высокоавтоматизированных систем управления. Cognitive Pilot учится через нашу уникальную Data Factory. Как это устроено внутри?


Всего голосов 57: ↑57 и ↓0 +57
Просмотры 8.4K
Комментарии 19

О революции в радарах, дедлайнах и выходе в четвертое измерение

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Производство и разработка электроники *Робототехника Транспорт
В статьях моих коллег про беспилотные трамваи и тепловозы были упомянуты радары. Они широко применяются в автомобильной отрасли для реализации стандартных функций активной и пассивной безопасности. Решения для высокоавтоматизированных систем управления (включая беспилотный транспорт) требуют более гибких и продвинутых технологий. В Cognitive Pilot радарами занимается специальное подразделение, которое до конца 2019 года работало как Design House, выпуская по контрактной модели решения для автопроизводителей и поставщиков компонентов. Сейчас мы переходим на новую бизнес-модель и готовим к серийному производству линейку радаров для широкого круга заказчиков — от проектов DIY до стартапов и опытных парков. На базе использующихся в проектах Cognitive Pilot решений будут созданы готовые продукты для пользователей, которые можно условно разделить на 3 категории: «MiniRadar», «Industrial» и «Imaging 4D». Подобные устройства активно применяются в самых разных отраслях, поэтому стоит рассказать о них подробнее.


Читать дальше →
Всего голосов 82: ↑81 и ↓1 +80
Просмотры 17K
Комментарии 68

Как мы написали крутейший в мире автопилот для маневрового тепловоза

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Управление проектами *Транспорт
image
Один из ранних прототипов, использовавшихся для тестов.

Сразу скажу: крутейший он потому, что единственный из доведённых до опытной эксплуатации автопилотов третьего уровня. А единственный доведённый до опытной эксплуатации он потому, что без наработок по автопилотированию трамваев и чего-то ещё в этот рынок соваться просто нет смысла. Тепловозов довольно много, задача интересная и важная для производств, но не окупается как отдельная. Мы знаем про наработки на эту тему у НИИАС и Siemens, но не знаем, чтобы их трамваи где-то ездили в городской среде, а локомотивы перевозили реальные грузы.

Поскольку у нас уже достаточно много различных наработок и решений с беспилотными трамваями в России и Китае, мы решили провести эксперименты с одним крупным предприятием с большим парком маневровых тепловозов, используемых для доставки сырья к цехам.

Там проблема в том, что движение тепловоза регламентируется множеством сигналов, положениями людей и объектов инфраструктуры, а также командами диспетчера. Машинист должен оставаться предельно внимательным всю смену (примерно 12 часов), в том числе и ночью. В результате он рано или поздно либо пропускает что-то и попадает в аварию, либо кого-то сбивает. Это жизнь, травмы на транспорте случаются, но конкретно в этих ситуациях можно позволить себе ставить на тепловозы радары, потому что встаёт не просто один тепловоз, а целое крупное предприятие. Надолго. Предотвращение столкновений и автопилот могут сильно снизить нагрузку на человека в кабине, и тогда производства не будут вставать.

Модуль на картинке — один из ранних прототипов блока камер, с которого мы начинали. С этого момента он претерпел значительные изменения, но всегда интересно посмотреть, с чего всё начиналось. Сейчас расскажу, как вообще роботы способны ориентироваться на станциях, потому что задача вообще-то нетривиальная.
Всего голосов 158: ↑156 и ↓2 +154
Просмотры 33K
Комментарии 114

Как наш беспилотный трамвай видит реальный город

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Управление проектами *Робототехника
Привет, Хабр!

В общем, есть экспериментальный трамвай, который в рамках испытаний иногда ходил по одному из маршрутов. Автопилот тестируется на закрытой территории, а в городских — активный помощник водителя вагоновожатого. Водитель трамвая едет с руками на управлении, но тестируется именно автономный автопилот. Трамвай визуально не отличается от обычного, потому что мы вместе с производителем запихали приборные блоки далеко под панели и вывели интерфейсы на стандартные экраны. Единственное — у него можно заметить несколько камер под лобовым стеклом, спрятанный под обшивку радар и GPS-датчик на крыше. Да, ещё иногда для целей отладки мы привешиваем лидар.

image

За время испытаний мы узнали, что правила дорожного движения и реальная обстановка на дорогах даже для трамвая — это очень разные вещи.

Вообще трамвай — это идеальная «песочница» для полного автопилота автомобиля. Мы уже сейчас его реализовали. Наши читы:

  • Мы знаем маршрут и имеем гарантию, что наше ТС никуда с него не денется.
  • Можно проехать заранее и разметить точки со светофорами и прочим, чтобы системе было легче их распознавать.
  • Трамвай не может перестроиться из полосы в полосу. Большая часть нагрузки автопилота авто завязана на «куда сейчас отрулить» и тысячи сценариев, а у нас отрулить некуда.
  • Тормозит он почти мгновенно и немного резко, то есть прогнозы движения других автосредств на дороге менее сложные.

С чем реально есть проблемы — это с людьми на остановках, которые стараются пролезть первыми, рискуя жизнью.
Всего голосов 143: ↑140 и ↓3 +137
Просмотры 26K
Комментарии 238

Как мы сделали автопилот для сельхозкомбайна на видеоаналитике первыми в мире

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Управление проектами *Робототехника
image
Вот и весь комплект, если есть CAN-шина.

Всего пять лет назад не было нормально работающих нейросетей для того же определения препятствий и краёв стеблестоя, поэтому не было и видеоаналитики. Были «слепые» GPS-методы, которые на практике оказались далеко не лучшими и сильно подмочили престиж автоматизации в сельском хозяйстве. Через пять лет, как мы считаем, все комбайны будут автоматизированы именно визуальными автопилотами, чтобы смотреть из кабины и в стороны и контролировать все аспекты уборки урожая.

Мы находимся в том моменте, когда у нас уже есть готовые технологии, они отлично опробованы, дёшевы и имеют годовую практику эксплуатации, и крупные производители комбайнов с интересом на них смотрят. Скорее всего, будет как с автомагнитолами: сначала они ставятся в машины, а потом машины приходят с уже встроенными. Вот и мы сейчас модифицируем старые комбайны, но хотим занять место в экосистеме и ставить комплекс на все новые.

Такой проект мог стартовать у нас, в Бразилии и ещё в паре стран из-за особенностей рынка. Нужна страна с сельским хозяйством, разработчиками внутри, неэффективной уборкой (то есть чёткой болью сэкономить) и новым парком комбайнов. Повезло со всем, включая парк: после СССР всё развалилось, и сейчас мы наблюдаем машины примерно четырёх- пятилетней давности в основных хозяйствах.

В России 350 тысяч комбайнов, и поставляется ещё 35 тысяч в год. Это не рынок автомобилей, конечно, но, сделав правильное решение сейчас, пока туда ещё никто не пришёл, можно получить его весь.

Но давайте расскажу лучше, как именно это работает и как мы модифицируем комбайны в России.
Читать дальше →
Всего голосов 101: ↑100 и ↓1 +99
Просмотры 25K
Комментарии 37

Почему нужно роботизировать сельхозкомбайны, в чём сложности, и как мы это сделали за два года

Блог компании Cognitive Pilot Обработка изображений *Управление проектами *Робототехника
В обычное время механизатор зарабатывает около 30 тысяч рублей в месяц. Но всё резко меняется во время уборки урожая, когда механизатор на время становится оператором комбайна — комбайнёром, за этот промежуток он получит до 150 тысяч рублей. Есть буквально две недели, когда нужно собрать всё, во что вы целый год вкладывали огромное количество денег за работу, удобрения, солярку и так далее. Работать можно примерно с восьми утра (настроить машину, в девять начать) до темноты, потому что роса и ночная влажность резко ухудшают качество зерна. На износ. И на третий-четвёртый день начинаются проблемы с авариями или перемалыванием не того и не так.

Со стороны кажется, что задача — проехать на комбайне по полю «змейкой» и «перемолоть» всю пшеницу или другую культуру. На деле всё далеко не так. Оператор должен следить за сотнями вещей и при этом постоянно смотреть на кромку поля, чтобы двигаться ровно. Представьте себе, что вы едете 12–14 часов по трассе на скорости 120 км/час за человеком, который раз в полчаса неожиданно тормозит. Примерно то же чувствует оператор: работа невероятно монотонная, но при этом постоянно нужно быть готовым к сюрпризу.

image
Сюрприз может выглядеть так. Пока мы ездили «в поля», не видели ни одного целого комбайна без следов сварки.

Фактически комбайнёр следит за процессом обработки зерна (одно рабочее место) и при этом ведёт технику (другое рабочее место). Но только это один человек. Следствие — страдает что-то одно. Поскольку, если плохо вести, можно случайно перемолоть камень или человека на поле, и страдает обычно качество уборки зерна.

Часть работы легко автоматизируется. Сейчас расскажу, что именно мы сделали и как мы модифицируем даже довольно старые комбайны своими роботами.
Всего голосов 228: ↑227 и ↓1 +226
Просмотры 51K
Комментарии 285