Появилась первая фотография беспилотного "Камаза"
Специалисты "КамАЗа" начали испытания первого грузовика, работающего без непосредственного участия человека. Беспилотник на базе КамАЗ-5350 был разработан совместно с компаниями «ВИСТ Групп» и Cognitive Technologies, сообщает пресс-служба автогиганта.
Испытания беспилотного грузовика проходят на трассе закрытого полигона в подмосковном Ногинске. В тестах участвуют две машины — собственно беспилотный автомобиль и обычный, который имитирует движение в колонне и дорожные препятствия.
Кроме того, специалисты «обучают» грузовик разным режимам движения, в том числе дистанционному управлению и автономной езде по заданному маршруту.
Работа по проекту «Авторобот» ведется в трех направлениях: SmartPilot, AirPilot и RoboPilot.
Первое - создание умных помощников для автомобиля, которые помогают водителю: могут затормозить автомобиль в случае опасности, осуществляют адаптивный круиз-контроль.
Второе направление, AirPilot – создание машин с дистанционным управлением.
Третья система, RoboPilot, позволяет машине работать вообще без водителя или в режиме Автопилота, когда водитель имеет возможность отвлечься на некоторое время от управления грузовым автомобилем.
Ожидается, что на дорогах общего пользования такие беспилотники могут появиться в 2025-27 годах
Кстати
На сегодня в мире известны несколько проектов беспилотных грузовых автомобилей. Их тестирование проводят компания Volvo и концерн Daimler (грузовик Mercedes-Benz Future Truck).
В основе разрабатываемой Cognitive Technologies сиcтемы автоматического управления "Камазами" лежит использование так называемой пассивной (поглощающей сигнал) модели компьютерного зрения, когда необходимая для формирования управляющего воздействия дорожная информация фиксируется видеокамерами, установленными на автомобиле, и анализируется специализированным программным обеспечением.
Система позволяет распознавать дорожную обстановку, в том числе границы дороги, ширину полос, разметку. По словам представителей Cognitive Technologies, система сможет анализировать обстановку на дороге, даже если разметка на ней низкого качества.
