В этом отрывке из эпизода телепередачи Би-Би-Си «Завтрашний мир» 1971 года целая куча привлекательных для меня деталей. В первую очередь это касается прекрасной британской версии «Фольксваген Жука» 1962 года, но настоящая звезда этого фильма – удивительно визионерская навигационная система, которой оснащен «Жук». Она использует передовые технологии той эпохи, но все же довольно проста, и, кажется, работает в ограниченном режиме. Давайте посмотрим на эту замечательную и забытую технологию.

Чтобы понять о чем речь, вам, наверное, стоит самим взглянуть на этот отрывок:


Взгляните, эта система работает совсем как голосовая навигация в картах от Google, Apple и прочих подобных. Водитель получает голосовые инструкции о следующих маневрах – система сообщает ему куда ехать или поворачивать, основываясь на местоположении автомобиля. Эта 47-летняя система каким-то образом справляется с задачей навигации, не имея ни спутниковой, ни сотовой связи, ни даже компьютера.

Конечно, она намного более ограничена, чем современные системы GPS, но в рамках своих характеристик, она действительно умна. Система работает путем записи отдельных инструкций на кассету или, как причудливо называет ее ведущий, «кассету с магнитной лентой». Имейте в виду, что сами кассеты в то время были еще довольно новыми. Кассетные проигрыватели появились примерно в 1964 году, а их автомобильные версии появились в широкой продаже только в 1968.

Cтатья 2010 года



До начала 1990-х годов прогресс в области безопасности дорожного движения был минимальным. Несмотря на то, что интерес к повышению уровня защиты пассажиров был высок с момента появления этой концепции, результаты были невероятно низкими. Достаточно взглянуть на то, как автомобили проходили краш-тесты в середине 80-х годов, а затем сравнить их с автомобилями середины 90-х и 2000-х годов – разница в результатах поразительна.

Также изменилось потребительское восприятие этой темы, а это значит, что теперь безопасность действительно продается. Более того, безопасность стала одной из основных характеристик, на которые люди смотрят при покупке нового автомобиля. В то время как все автомобильные компании рекламировали безопасность десятилетиями, большинство из них плохо справлялись как с краш-тестами, так и с реальными дорожно-транспортными происшествиями.

Простая истина заключается в том, что эти компании игнорировали высокую стоимость разработки и исследований в области безопасности – они просто занимались рекламой. Если взглянуть на краш-тесты 60-х, 70-х и 80-х годов, то вы не заметите разницы – потому что ее нет. Дело в том, что, как и хорошие прибыльные компании, они просто использовали психологический образ, что они создают более безопасные автомобили – только для того, чтобы заработать больше денег.

Я считаю, что качество и успех манекенов для краш-тестов измеряется в функциях безопасности, которые автопроизводители внедряют в свои автомобили, чтобы лучше защитить людей. Количество подушек безопасности или электронных компонентов в наши дни рекламируются исключительно для повышения продаж. Существует мнение, что темп развития технологического прогресса не позволил добиться лучших результатов… так ли это? Читайте дальше, чтобы узнать больше – речь пойдет о появлении манекенов для краш-тестов.

Распознавание трехмерных объектов в Apple iPad 11 Pro, оснащенном лидаром, стало более глубоким и детализированным. Для этого также используются ToF-камеры с разными технологиями измерения дальности положения точки.

Apple инициировала гонку использования лидаров в различных продуктах. Компания Apple встроила лидар в свой iPad Pro 11, и теперь кажется, что лидарами хотят пользоваться все.

Маневр Apple и реакция на него повлияли на всю электронную промышленность. Поставщики микросхем и датчиков пересматривают свои планы. Некоторые уже изменили свои бизнес-модели.

Но что такое лидар? Компания Apple выбрала этот термин для описания нового датчика, который измеряет глубину — другими словами, это датчик, который распознает объекты в трех измерениях.

Лидар в планшетах и смартфонах – это, по сути, «просто разновидность технологии для распознавания трехмерных объектов», — объяснил Пьер Камбу, главный аналитик отдела фотоники и дисплеев компании в Yole Développement.

Статья написана в сентябре 2019.



Тестовый автомобиль от Cruise, сошедший с производственной линии GM, оборудован датчиками (отмечены красным цветом).

Автомобильная промышленность до сих пор ищет надежную технологию распознавания, которая будет работать в любых условиях — ночь, туман, дождь, снег, гололед и т.д.

Выводом выставки AutoSens 2019, проходившей здесь на прошлой неделе, стало то, что недостатка в технологических инновациях нет. Разработчики технологий, Tier-1 и OEM-производители все еще преследуют цель создания «надежной» технологии распознавания, способной работать в любых дорожных условиях – в том числе ночью, в тумане, под дождем, в снегу, на гололеде, на дороге с пролитым маслом и так далее.

Несмотря на то, что на рынке автомобильной промышленности до сих пор нет серебряной пули, способной решить все проблемы разом, ряд компаний представили свои технологии распознавания и концепты новых продуктов.

В этом году на выставке AutoSens в Брюсселе более пристальное внимание было уделено не беспилотным автомобилям, а системам помощи водителю (ADAS).

Инженерное сообщество достигло определенного консенсуса. Многие признают, что существует большой разрыв между тем, что возможно сегодня, и перспективой выпуска коммерческих автономных автомобилей с искусственным интеллектом, не требующих участия человека-водителя.

Jones Live Map — пошаговая навигация начала 20-го века

Современная GPS-навигация легко воспринимается как само собой разумеющееся, эта технология давно не нова. Помимо того, что навигаторы установлены в приборные панели современных автомобилей, подсказать маршрут может любой современный смартфон. Но если вы думаете, что история автомобильных навигационных систем началась с основания Garmin в 1991 году, то вы заблуждаетесь.

Более смекалистые любители истории автомобильной промышленности могут предположить, что навигация в машинах началась с навигатора от Etak. Дитя инженера Стэна Хани и финансиста Нолана Бушнелла (соучредителя Atari), навигатор от Etak был выпущен в 1985 году, и в нем не использовалась армейская система глобального позиционирования – внедрение GPS случится лишь через несколько десятилетий.

Сложным, дорогостоящиям и требующим длительной разработки техническим системам для проверки и подтверждения работоспособности архитектуры нужны тщательные и надежные тесты. Но по мере усложнения современных систем, особенно в случае программного обеспечения, об этом критическом шаге проще говорить, чем действительно его сделать.

Представьте себе тестирование электронных компонентов нового автомобиля. Чтобы оставаться актуальными на современном рынке, современные автомобили должны включать в себя современные системы помощи водителю (ADAS), камеры, радары и многое другое. Тестирование этих подсистем на собранном продукте в желаемых сценариях использования гарантирует, что испытания проводятся в идеальном контексте, но оно также влечет за собой значительные накладные расходы и сложность проверки каждого сценария.

Откладывание испытаний до окончательной сборки сопряжено со значительным риском, а изменения, которые необходимо внести по результатам испытаний, могут привести к катастрофическим последствиям для графика. Обязательно нагрянут немыслимая стоимость тестирования и неопределенность времени выхода на рынок. Сложность этой проблемы возрастает еще больше, если учесть, что каждый элемент из множества электронных блоков управления (ECU) в автомобиле работает с огромным количеством сигналов, представляющих различные функции и типы входов/выходов, что затрудняет тестирование с полным покрытием. Все эти факторы приводят к формированию нерешаемой задачи, ставящей под сомнение возможность тщательного тестирования, которое будет эффективным с точки зрения затрат и времени.

Ветровая турбина, телескопический хвост, слезоточиво-газовая камера

Vanarama опубликовали любопытный список патентов от автопроизводителей. Некоторые из них немного странные и вряд ли принесут своим изобретателям много славы или богатства — в эту категорию попадают как вертикальная парковка, так и писсуар в автомобиле. Но среди этого списка есть идеи, которые не настолько безумны. Например, адаптивные панели кузова, которые удлиняют хвостовую часть, чтобы уменьшить сопротивление на крейсерской скорости.

Сопротивление является врагом топливной экономичности, и каждая мелочь важна при попытке сократить коэффициент сопротивления транспортного средства — простое изменение формы колес электромобиля может оказать значимое влияние на его аккумулятор. То, как воздух отходит от автомобиля сзади, критически важно для величины сопротивления, а более длинная задняя часть кузова — наиболее эффективная форма.

Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla

Принцип работы лидарных датчиков заключается в отражении света лазеров от окружающих объектов и создании трехмерного облака точек. Первый современный трехмерный лидар был создан для конкурса DARPA Grand Challenge 2005 года, основного конкурса среди беспилотных автомобилей. В наши дни многие эксперты продолжают рассматривать лидары в качестве ключевой технологии для беспилотных машин.

Оригинальный лидар 2005 года, созданный компанией Velodyne, имел вертикальный массив из 64 лазеров, которые вращались на 360 градусов, и каждый лазер в массиве должен быть тщательно выровнен с соответствующим детектором. Эта сложность привела к тому, что цена достигла $75 000. В наши дни высококлассные лидары по-прежнему стоят десятки тысяч долларов.

Сейчас десятки стартапов пытаются создать более дешевые лидары. Многие из них пытаются снизить цену, используя один лазерный луч, который сканируется в двухкоординатной модели.

Однако другие компании, работающие с лидарами, двигаются в другом направлении: они строят лидары с тысячами лазеров. Компания Sense продает лидары с 11 000 лазеров по цене $3000. Другая компания под названием Ibeo работает над лидаром, в котором будет более 10 000 лазеров.

Для ясности отметим, что новый лидар от Ibeo еще не выпущен, а потому мы не знаем насколько хорошо он будет работать, а показатели лидаров от Sense далеки от производительности лучших лидаров от Velodyne. Дальность лидаров от Sense – от 15 до 40 метров, в то время как некоторые модели Velodyne работают на расстоянии 200 метров.

Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla

У меня Tesla Model 3 уже около года и она способна проезжать 260 миль без дополнительной зарядки. Когда я её покупал, у меня были догадки, на что она способна, а на что нет. Но я столкнулся с неожиданными сюрпризами, несмотря на то, что хорошо изучил эту тему и имею большой стаж вождения.

Я знал, что машина будет быстрой, энергичной и тихой. Я знал, что Tesla будет регулярно улучшать софт. Я знал, что сеть зарядных станций позволит мне отправляться в дорожные путешествия, конечно, с некоторыми ограничениями. В путешествии я беспокоился о том, сколько сможет проехать автомобиль без подзарядки.

Вот мои открытия за год:
1. Общественные зарядные станции часто находятся в совершенно неподходящих местах и пользы от них мало. Оказывается, что единственные места, где медленная зарядка имеет смысл, — это дома, отели и офисы, те места, где вы надолго остаетесь. И хотя я предполагал, что буду заряжаться таким образом, но в реальности оказалось, что станций в таких местах практически нет. А еще зарядные станции берут в 2-3 раза больше денег, чем я бы заплатил дома, неудобные.

2. Я был приятно удивлен, что езда по городу намного приятнее в электромобиле, чем в машине на бензине, которую нужно заправлять раз в неделю или около того. Крюки до автозаправки тратят 10-15 минут времени каждую неделю. Моя машина заряжается во время сна и экономит время, если, конечно, парковаться прямо у розетки. И приятно осознавать, что вы не жжете бензин. (Об этом я знал.)

Компания Bosch разработала устройство Virtual Visor, прототип «умного» солнцезащитного козырька. Это панель с прозрачным LCD-дисплеем, разделенным на шестигранные ячейки (соты). Система самостоятельно определяет, какие поля нужно затемнить, чтобы защитить глаза водителя от солнечного света.

Размер и местоположение тени рассчитывает алгоритм, основываясь на данных со встроенных камер, который определяет расположение головы, направление взгляда и местоположение Солнца. Таким образом, большая часть козырька остается прозрачной и не мешает обзору.

По данным Национального управления безопасности дорожного движения США (NHTSA), солнечные блики становятся причиной тысяч ДТП, а риск автокатастрофы при слепящем водителей солнце на 16% выше, чем в обычных погодных условиях.

Корреспондент СNET протестировал прототип:

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 пишу о беспилотных автомобилях, я отталкиваюсь от собственных особых представлений о будущем. Эти представления о будущем не являются необычными или уникальными.

Вот их ключевые моменты:

1. Новая инфраструктура не нужна: беспилотный автомобиль может ездить по улицам без внесения в них каких-либо изменений и делить дороги с машинами, которые управляются людьми. Никакой новой инфраструктуры не требуется, хотя некоторые дешевые ее виды (особенно нефизические, такие как сети и базы данных) могут быть созданы по желанию для улучшения ситуации.
2. Автономность: беспилотный автомобиль получает пункт назначения и почти все время работает сам. Пассажирам не нужно следить за ним, хотя их советы могут быть учтены в особых ситуациях, не требующих срочного реагирования. Это значит, что машина всегда может работать безопасно, но иногда может потребоваться человеческое решение о навигации или выходе из какой-либо необычной ситуации. Таким образом. машины могут работать и без людей – самостоятельно перегоняться, заряжаться и парковаться. Беспилотные машины могут обмениваться данными с другими автомобилями, городскими или уличными компьютерами, но это не должно быть существенно для их работы.
3. Безопасность: беспилотные автомобили не попадут на дорогу, пока не смогут продемонстрировать вождение, которое будет значительно безопаснее человеческого – даже если речь идет о трезвых и внимательных водителях.

Есть и несколько других моментов, которые очень ценны, но не являются абсолютно необходимыми:

Размеры автоиндустрии просто гигантские. Вполне возможно, что в ближайшем будущем именно в этой отрасли будет задействовано большинство первоклассных ИТишников.



Краткое изложение некоторых чисел, которые повышают убедительность аргументов в пользу распространения беспилотного транспорта. Большинство пунктов основаны на предположении, что беспилотные автомобили будут попадать в аварии в 10-50 раз реже, чем обычные водители.

• В США 35 000 человек каждый год погибают в ДТП (по данным американского национального управления безопасностью движения на трассах) и 1.2 миллиона людей погибают в авариях во всем мире (по данным ВОЗ). ДТП – основная причина смерти людей в промежутке времени между перенесением детских болезней и старческими проблемами со здоровьем. Еще недавно в США погибали 45 000 человек в год – снижение смертности произошло благодаря технологиям автоматизации автомобилей, улучшенным системам безопасности и развитию медицины.
• Национальное управление безопасностью движения на трассах оценивает общую стоимость несчастных случаев на дорогах в 230 миллиардов долларов, что составляет около 2.5% ВВП. В пересчете эта величина равняется восьми центам на милю – больше, чем стоимость расходуемого бензина в автомобиле с экономным потреблением.
• Ежегодный пробег в США равняется 3 триллионам миль в год, на проезд этой дистанции суммарно тратится 50 миллиардов часов. С учетом средней заработной платы по стране, денежная оценка человеческого времени превышает триллион долларов в год, что примерно равно 8% ВВП. Даже при минимальной зарплате в 7$ оценка будет равна 350 миллиардам долларов в год.
• Два из трех триллионов миль были пройдены в городе, еще один – в сельской местности. Согласно классификации федерального управления движения на трассах, около 40% всех пройденных миль приходится на автострады и скоростные дороги, а остальные – на медленные улицы.
• Грубую оценку глобальных показателей можно получить, если умножить цифры в США на коэффициент 10-20.

В недавнем исследовании, опубликованном в техническом издании «The Information» приводится расчет, согласно которому различные компании потратили около 16 миллиардов долларов на проекты, связанные с беспилотными автомобилями. В статье данная ситуация названа «денежной ямой» (доступ к материалу платный, но таблица с большей частью информации опубликована в свободном доступе). Больше остальных потратили Waymo и GM/Cruise – по 3 миллиарда долларов, при этом приобретения больших компаний целиком не учитываются (так, например, Intel потратили 16 миллиардов долларов на покупку MobilEye, и большая часть их стоимости связана с их проектами беспилотных автомобилей).

Сумма кажется астрономической, особенно в свете ожидаемого в ближайшее время снижения энтузиазма в отношении быстрого развития технологий беспилотных автомобилей со стороны крупных автопроизводителей.

Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla

DEF CON — крупнейшая в мире конференция хакеров, каждый год проводящаяся в Лас-Вегасе.
В последние годы всё популярнее стала тема аудита безопасности автомобильных систем.
Предлагаем вам ознакомиться со списком выступлений за два года (и кратким описанием) и выбрать три самых лучших выступления, которые достойны скорейшего перевода/конспекта на Хабре.

Zoz: Hacking Driverless Vehicles
Woody: The Ford Hack Raptor Captor
Lennert Wouters: Passive Keyless Entry and Start Systems
Elijah Roberts: Tell Me Lies Automotive LIDAR and Low Tech
Neiko Rivera: Infotainment Hacking
Victor Murray: Legal Over the Air Spoofing of GNSS and its Effects
Rotem Bar: Hacking into Automotive Clouds
Greg Hogan: Reverse Engineering and Flashing ECU Firmware Updates
Ken Munro: Lojackd pwning car alarms vehicle trackers
Aaron Cornelius: Intro to UDS
Brent Stone: Reverse Engineering 17+ Cars in Less than 10 Minutes
Jmaxxz: Your Car is My Car
Benjamin Lafois: Another Car Hacking Approach
Ben Gardiner: CAN Signal Extraction from OpenXC with Radare2
Jerry Gamblin: So You Want To Hack A Car
Eric Evenchick: Go Hack Cars
Dan Regalado: Meet Salinas, 1st SMS commanded Car Infotainment RAT
Phil Lapczynski: Flash Bootloaders Exposing Automotive ECU updates
Nathaniel Boggs: Automotive Exploitation Sandbox
Ben: Misbehavior Detection in V2X Networks
Ben: When CAN CANT
KEVIN2600: Grand Theft Auto Digital Key Hacking

Хотя умные машины должны быть автономными и полагаться не более чем на внешние данные GPS (если они вообще используют GPS), все же лучшим решением будет объединить их общей сетью данных. Эта сеть появится в скором времени, и в отличие от современных облачных сервисов, не остановится на первоначальной версии, а на протяжении нескольких лет будет еще совершенствоваться.

Предположительно, это будет высокоуровневая система передачи данных. Информация будет передаваться по каналам широковещания в городе, на улицах и перекрестках. Вдобавок сигнал от машины к сетевым сервисам будет идти по двухточечной линии PPP. Также в планах IT-сообщества проложить прямую коммуникацию между транспортными единицами (V2V) и между транспортной единицей и придорожной инфраструктурой (V2I).

Поскольку умные автомобили должны учитывать всё, от дорожных знаков до пешеходов, то для безопасного функционирования одной передачи данных недостаточно. Хотя плюс от нее определенно есть.

В этой статье изложены перспективы развития Motornetа и умных автомобилей (или других современных сетевых авто).

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.

Часть 1: краткосрочный горизонт
Часть 2: среднесрочный горизонт
Часть 3: долгосрочный горизонт

Беспилотные автомобили нужно создать настолько быстро, насколько это возможно. Команды инженеров и ученых усердно работают для того, чтобы довести этот проект до конца, и перспективы оптимистичны.

Но на этом пути есть некоторые препятствия. Препятствия, порожденные обществом. Особенно в США, стране с самой большой любовью к машинам на земле. Действительно, несмотря на то, что большинство инноваций приходят из США, машины-роботы могут сначала появиться на дорогах других стран (таких как Индия, Япония, Китай или Германия).

В этом тексте я представлю список как существующих, так и гипотетических технологий, которые шаг за шагом могут помочь нам достигнуть мира с машинами-роботами на дорогах.

Что мы имеем к данному моменту:

• Вы можете и не представлять насколько много технологий компьютерной помощи при вождении уже представлено на рынке (или анонсировано).
• Антиблокировочная система тормозов и компьютеризированный контроль тяги присутствуют в машинах уже много лет
• Уже сейчас популярны машины с технологией Drive-by-Wire (электронная цифровая система управления автомобилем). Многие люди предсказывают, что таких машин будет больше и больше.

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.

Часть 1: краткосрочный горизонт
Часть 2: среднесрочный горизонт
Часть 3: долгосрочный горизонт

Среднесрочный горизонт технологий

(Автопилот, бот для доставки, автомобиль с автоподачей, конвой, дорожный поезд)

Автопилот

Следующим большим шагом станет автопилот. Подобно автопилоту в самолетах, он должен будет управлять транспортным средством в простых ситуациях, но водителю будет необходимо следить за движением и быть готовым перехватить управление. Автопилот должен быть способен удерживать машину в полосе движения и соблюдать необходимое расстояние от других автомобилей. Также автопилот мог бы издавать громкие сигналы тревоги в случае необычной ситуации.

Простой автопилот – это надежная версия тех функций для вождения по шоссе, которые мы имеем сейчас. Фактически, производители, продающие системы предупреждения о выезде с полосы говорят, что главная причина, по которой они не мешают машине покинуть полосу движения – это ответственность. Вероятно, эта ответственность поставляется вместе с сюрпризом для пользователя, который забыл воспользоваться этим сигналом,

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.

Часть 1: краткосрочный горизонт
Часть 2: среднесрочный горизонт
Часть 3: долгосрочный горизонт

Долгосрочный горизонт технологий

Тестирование в духе косяка рыб

Чтобы убедить скептиков в безопасности и жизнеспособности роботизированных автомобилей, я считаю, что им нужно пройти что-то вроде того, что я называю тестом «косяка рыб». Если вы когда-нибудь плавали рядом со стайкой рыб и пытались прикоснуться к одной из них, то вы знаете, что это почти невозможно.

Наши машины должны быть такими же умными, как эти рыбы.

На тестовом треке будет двигаться рой машин-роботов. Скептику дадут ключи от обычной машины – спорткара или Хаммера (как он сам предпочтет) и предложат врезаться в одну из машин. Машины-роботы пройдут этот тест, если водитель не сможет врезаться ни в одну их них.

Затем демонстраторы покажут, что вы сами можете ехать внутри этого роя машин-роботов, и ни одна из них в вас не врежется. На самом деле, вы даже не сможете к ним прикоснуться, вне зависимости от того как вы будете ускоряться, тормозить, подрезать их и так далее.

Каким образом эти машины будут с этим справляться? Они должны будут идентифицировать все транспортные средства, людей и объекты на дороге. Они также должны будут предсказывать куда этот человек или транспортное средство могут сместиться при нормальном и нестандартном поведении.

Как все-таки изменился мир. Вы помните замечательный в своей лиричности роман Антуана де Сент-Экзюпери “Ночной полет”? По сюжету почтовый самолет из-за циклона потерялся в пространстве, и в финале не ясно, разбился он или сумел совершить вынужденную посадку, и где это произошло. Сейчас подрастает поколение, которое будет удивляться самой возможности заблудиться, потому что навигаторы окружают их всю жизнь. И ситуация “где-то кто-то попал в беду, а об этом никто не знает” постепенно тоже исчезает. Катастрофа самолета будет очень быстро зафиксирована по множеству каналов. Предусмотрительный турист возьмет с собой устройство размером со смартфон и сможет позвать на помощь в случае проблем. А в автомобилях внедряются системы, которые способны автоматически распознать аварию и вызвать спасателей самостоятельно, даже если водитель и пассажиры не в состоянии это сделать.


Спутник ГЛОНАСС-К в павильоне “Космос” ВДНХ

В этом эссе рассматриваются потенциальные большие перемены в городах в результате появления роботизированных автомобилей. Эти перемены придут, поскольку эти автомобили будут способны высаживать пассажиров и отправляться выполнять другие задачи, а также самостоятельно плотно парковаться на отдаленных участках. Необходимость в большом количестве парковочных мест вокруг коммерческих зданий должна сильно снизиться, особенно в пригородах и районах, удаленных от центра. Если земля, которая была предназначена для парковки, может быть использована для чего-то другого, то что это может значить для города?

Одна из самых фундаментальных целей города – предоставлять возможность по нему перемещаться. Некоторые даже утверждают, что кроме стоимости общей инфраструктуры, единственная реальная цель города – сокращение времени и затрат на поездки в места, которые вам нужны – на работу, к друзьям, в школу и за покупками – всем нравится, когда эти места от вас недалеко.

Поскольку машины-роботы так сильно изменят транспорт, также они изменят и города. Сам автомобиль стал причиной изменения городов в 20-м веке, привел к развитию пригородов и запустил другие тенденции.

Трудно точно предсказать какими будут изменения, произведенные машинами-роботами. Люди могут смириться с более долгими поездками на работу и большими пробками. Они могут быть довольны школой, которая находится далеко от их дома, или тем, что их друзья, они сами и их дети могут быть разбросаны по всему городу. Люди также могут стремиться к коротким и предсказуемым поездкам по различным направлениям. Возможно, люди будут меньше ходить и использовать роботизированный транспорт для поездок в интересные для прогулок места.