Для автономного управления ТС (AD) в числе прочего предполагается использовать решения ADAS - многочисленные системы помощи водителю вроде контроля безопасной дистанции, удержания полосы движения, автоматизированной парковки и прочего. Но при AD они дополняются камерами, радарами, лидарами и ультразвуковыми датчиками (в перспективе даже термолокаторами), либо их новыми функциями. Все перечисленные непрерывно формируют и передают информацию, на основе которой транспортное средство в режиме реального времени создает трехмерное изображение окружающей среды. Системы должны распознавать в реальном времени различные объекты, такие как иные транспортные средства, пешеходы, полосы движения (разметка) и дорожные знаки, среди прочего. Эти данные датчиков должны быть должным образом обработаны в цифровом виде, чтобы транспортное средство всегда могло получать точную и реальную информацию об условиях движения для своего безопасного передвижения из точки «А» в точку «Б». И это только датчики самого транспортного средства.
В идеале предполагается наличие инфраструктуры V-to-X, где «Х» переменная от нескольких протоколов: V-to-V - автомобиль - автомобиль (здесь и далее - подразумевается автоматический обмен информацией); V-to-I- автомобиль - придорожная инфраструктура (дорожные знаки, светофоры, парковки, АЗС, АГНКС и т.п.); V-to-P - автомобиль - прочие участники движения (включая велосипеды, самокаты и прочее). И еще несколько буквенных сочетаний. Но уточним: для автономного коммерческого транспорта, разумеется будет интересен протокол V-to-L, где «L» это «логистика»: попутные грузы, исключение (или минимизация) простоев в ожидании погрузоразгрузочных работ и на паромных переправах по пути следования и т.д.
Результатом обработки всего массива данных должна быть некая цифровая (трехмерная) карта маршрута возки, со всеми участниками движения и событиями, причем постоянно обновляемая в режиме реального времени. Нюанс в том, что в идеале речь идет именно обо всем маршруте возки, даже если это Пекин-Москва-Париж. Ведь согласитесь не совсем правильно грузиться до разрешенных 40 тонн полной массы, если «там» ремонт моста и ограничение. Да и со срочным грузом (скоропорт в рефрижераторе) тоже желательно заранее знать хотя бы прогноз дорожной ситуации, чтобы не упереться в «хвост» пробки на подъезде к мегаполису или пропускному пункту. Опять же надо «привязаться» к платными участкам дорог: ведь вероятно заказчик будет не всегда доволен, если груз доставлен в срок, но доставка получилась чуть дороже...
Теперь сама новость
ZF Friedrichshafen AG в конце июня, на традиционном «Пред-IAA» (презентация для СМИ и специалистов на кануне известной выставки коммерческого транспорта в Германии осенью каждого четного года) предложил решение всех упомянутых проблем в совокупности.
Это ZF Annotate - облачный сервис с поддержкой искусственного интеллекта, способный проводить анализ всей информации (цитата из релиза) «в 10 раз быстрее и на 80% дешевле, чем похожие системы с использованием операторов (людей - ред.)». И тем самым обеспечить даже на современном уровне элементной базы техники достичь Пятого уровня автономности (без водителя: в любых условиях и на любых маршрутах возки).
Да, это по-настоящему прорывное решение! Впрочем - вопросов больше чем ответов. Ограничимся первыми...Предположим, что все «беспилотники» на упомянутом маршруте Пекин-Москва-Париж будут подключены к ZF Annotate. Но! Во-первых, это должна быть некая глобальная сеть, обеспечивающая трансграничное движение автомобилей и автопоездов (и единое транспортное законодательство). И, во-вторых, «подключение» означает наличие где-то и выключателя, не правда ли? Продолжать не будем - просто оцените важность и сложность решения, которое, кстати, предполагает наличие устойчивой связи с «облаком» на всем маршруте возки...
После получения более подробной информации мы обязательно вернемся к теме.