![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/8c6/145/8a2/8c61458a20648e3164157e7be14816a3.jpg)
В 51-ю годовщину первой человеческой высадки на Луну, состоявшейся в июле 1969 года, давайте вспомним фундаментальную технологию, которая помогла сделать эту высадку возможной: фильтр Калмана. Названный в честь Рудольфа Калмана, американского электротехника, математика и изобретателя венгерского происхождения, фильтр представляет собой математическую методику, которую он предложил в 1960 году. Он особенно полезен при оценке положения объектов на основе наблюдений с помощью нескольких датчиков и широко применяется в системах наведения, навигации и управления транспортными средствами и самолетами.
Именно во время визита Калмана в Исследовательский центр Эймса NASA в Маунтин Вью, инженеры NASA увидели, что методы Калмана могут решить нелинейную задачу оценки траектории для программы «Аполлон». Однако запуск алгоритма фильтра Калмана на компьютере 1960-х годов был невозможен. Технический меморандум (из архивов НАСА, см. ниже) иллюстрирует исследовательскую работу в 1960-е и 1970-е годы, в ходе которой был внедрен «численно точный фильтр Калмана в вычислительной системе с ограниченным объемом памяти, пригодный для применения в реальном времени, например, для бортовой навигации самолетов или космических аппаратов».
![image](https://habrastorage.org/webt/m5/ib/3u/m5ib3u9e8ln5z5a7ujc6jpa5xiy.jpeg)
Трехсторонние ковариационные коэффициенты для фильтра Калмана (архивы НАСА)
Еще одной серьезной проблемой фильтра Калмана 50 лет назад было отсутствие вычислительной стабильности из-за ошибок округления, вызванных ограничением в 8 бит. Для решения этой проблемы было разработано множество сложных решений.
Усилия команды инженеров продолжались, и в конце концов настойчивость окупилась:
В компьютере «Аполлона» использовалось 2 кб магнитной оперативной памяти и процессор, построенный из интегральных схем. Первоначально НАСА вообще не планировало использовать компьютер «Аполлон» для управления. Целью NASA было использование радиосигналов с земли для управления космическим аппаратом. Планы изменились, когда инженеры Массачусетского технологического института смогли внедрить фильтр Калмана в столь крошечный компьютер. Это было действительно замечательно.
— Джек Креншоу, инженер программы «Аполлон».
В немалой степени такие инженерные подвиги сделали лунную миссию успешной. Пятьдесят лет спустя алгоритм фильтрации Калмана используется здесь, на Земле, во многих областях, в том числе в робототехнике, беспилотных летательных аппаратах и VR-играх. Исследователи Токийского университета в 2014 году использовали фильтр Калмана для того, чтобы пылесос Roomba успешно обнаруживал людей и избегал их. Федеральная резервная система США использовала фильтр Калмана для определения долгосрочных нейтральных процентных ставок и управления денежно-кредитной политикой.
Себастьян Трун, создатель беспилотного автомобиля от Google, преподает тему использования фильтра Калмана для отслеживания объектов в режиме реального времени по созданию беспилотных автомобилей. В этом месяце Autoware объявили о выпуске набора алгоритмов с открытым исходным кодом, включающем в себя фильтр Калмана, и этот набор ориентирован на разработку эталонной реализации беспилотного автомобиля в реальном мире.
За десятилетия своего существования целый ряд технологий совместно эволюционировали и достигли такой степени развития, что их сочетание делает беспилотную езду возможной, полезной и ценной для общества. Однако, для перехода от прототипов к коммерческому внедрению, компании будут стремиться к стандартизации и обеспечению взаимодействия между компонентами – аппаратным обеспечением и алгоритмами. Взаимодействие компонентов способствует конкуренции, а конкуренция помогает повысить качество и снизить стоимость, приближает беспилотное будущее и оправдывает миллиарды долларов, которые тратятся на исследования и разработку в области беспилотного транспорта.
Ссылки
- Статья Калмана 1960 года: Новый подход к проблемам линейной фильтрации и прогнозированию
- Фильтр Калмана, который помогает Roomba избегать людей: публикация IEEE
- Интервью Джека Креншоу (2009)
- Федеральная резервная система США: Оценка долгосрочной нейтральной процентной ставки (2018 г.)
Подписывайтесь на каналы:
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
![image](https://habrastorage.org/webt/4m/5z/_p/4m5z_pc9zhjja8pmtwxvaihckfe.png)
О компании ИТЭЛМА
Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.
Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.
У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.
Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.
У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.
Читать еще полезные статьи:
- Бесплатные онлайн-курсы по Automotive, Aerospace, робототехнике и инженерии (50+)
- [Прогноз] Транспорт будущего (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный горизонты)
- Лучшие материалы по взлому автомобилей с DEF CON 2018-2019 года
- [Прогноз] Motornet — сеть обмена данными для роботизированного транспорта
- Компании потратили 16 миллиардов долларов на беспилотные автомобили, чтобы захватить рынок в 8 триллионов
- Камеры или лазеры
- Автономные автомобили на open source
- McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive
- Очередная война операционок уже идет под капотом автомобилей
- Программный код в автомобиле
- В современном автомобиле строк кода больше чем…