Как тебе такое, 伊隆·馬斯克?В Пекине в тестовом режиме запустили Apollo Go - сервис беспилотных такси от / беспилотные автомобили :: такси :: беспилотник :: Apollo Go

Надо с чего-то начинать.

Если соцрейтинг позволяет, по классике.

Только у яндекса пока проблемы с ними, поэтому их убрали из использования в Москве и дорабатывают в Иннополисе. Кстати прикольные машинки, но пока с человеком катаются.

Как говорит Илон наше все Маск, лидары сосут. Нет, серьезно. Посмотрите на яндекс - три, сука, три лидара. Это Velodyne VLP-16, стоимостью под 800к деревянных (во всяком случае, несколько лет назад, когда универ покупал). Есть большой прогресс в области твердотельных лидаров, но они имеют меньшую дальность и маленький угол обзора (в отличие от 360 градусов у обычных).

У них еще и другая крыша есть на других автомобилях

Остановка по требованию, скорее всего, предусмотрена, как и связь с диспетчером в экстренной ситуации.

— Правило первое — никогда не менять на ходу условия договора. В договоре значилось три человека общим весом 254 кг. (Перевозчик)

Да насри в машине, водителя все равно нет

"Китаец"

это дешевле в перспективе
водиле нужно платить зарплату. водила может заболеть.
этой херовино нужно лишь периодически проводить ТО

Тут же еще зависи от того в какой стране. У бантустанах биороботы за еду конечно дешевле. А вот много где минимальная зарплата начинается от 15 баксов в час. Наример у нас везде на заправках "заправщики". В большинстве развитых стран это безумие, платить 40-50к баксов в год человеку который шланг в бак вставит.
Так что да - очень много где это дешевле живого водителя. А при массовом использовании гаранировано будет лучше.

Сейчас - нет. В будущем - да. Крупные компании (Google, Yandex, Tesla, Intel, BMW, Uber итп) и куча мелких вкладывают просто адовое количество баблосов в развитие этой отрасли, а беспилотные автомобили называют потенциальной индустрией на триллионы баксов. В общем, рано или поздно к этому придем.

Живой водитель тоже может обосратся.

можно будет подключиться к CAN шине и напечатать 11010000 10010010 11010000 10110101 11010000 10110111 11010000 10111000 100000 11010000 10111100 11010000 10110101 11010000 10111101 11010001 10001111 100000 11010000 10111100 11010001 10000000 11010000 10110000 11010000 10110111 11010001 10001100

В общем, небольшое раскуривание их репозитория.
Apollo - это open source платформа для запиливания беспилотных машинок. (На сайте http://apollo.auto есть всякие коммерческие решения еще) Насколько опенсурс соответствует тому, что запустили в посте - непонятно. В репозитории есть довольно большое количество документации, объясняющее, как это работает, а также как это все скрутить вместе синей изолентной и запустить.

Высокоурвневая схема банальна для всех беспилотных машинок и на уровне кэпа:


Perception - восприятие. Берут камеру, лидар, радар, запихивают в несколько нейронок и классических алгоритмов, чтобы получить в конечном итоге информацию о классах объектов, направлении их движения и скорости + полосы движения и светофоры:

Хер его знает, насколько хорошо это работает, потому что даже задача трекинга - это мама не горюй.

Prediction - предсказаие будущего движения препятствий на основе локализации, запланированного движения и этих самых препятствий. Судя по всему, они рассматривают различные сценарии (движение по полосе, перекресток итп). Предсказание осуществляется несколькими классическими и нейросетевыми методами на выбор (это они называют Evaluator), а сверху есть еще Predictor, я не вывез, но всем насрать.

Localization - позиционирование машинки в пространстве. Есть RTK (real-time kinematics) GPS - высокоточное GPS-позиционирование, основанное на поправках от наземных станций (т.е. нужно станции натыкать), плюс некий multi-sensor fusion, совмещающий GPS, IMU (инерциальная навигация aka компасы-гироскопы-аккселерометры) + LiDAR, т..е., по всей видимости, это какой-то SLAM с GPS. Вообще, SLAM+GPS топ, сам хотел сделать в универе, но так-то я только пиздеть умею. Но там они еще упоминают HD-Map - это высокоточные карты местности, в 3д, по которым, видимо, позиционировнание лидаром и осуществляется. Многие исследователи беспилотных машинок юзают это дерьмо, которое всратое по очевидным причинам - не HD Map, значит, соси. А еще там у них вся разметка заранее засунута в карту.

Planning. Выдает траекторию движения на некоторое ближайшее время (секунды). Под траекторией понимается не только геометрическая линия, более высокие производные (скорости, ускорения, может, jerk). Вот это заебись, вот это богоугодная хуйня. Про сраное распознование очередных машинок не писал только ленивый, от чего у обывателей может сложиться мнение, что беспилотная машинка работает путем запихивания данных со всех датчиков в одну магическую богоподобную нейронку, которая все делает, что не совсем верно. (Нет, конечно, можно, это называется end-to-end подход, behavior clonning, но это сосет и не подходит для чего-то более серьезного, чем погонять в гта). Apollo имеет два варианта планирования. В первом в большую нейронку запихивают распознанные объекты, ориентацию, позицию, скорость автомобиля и прочее дерьмо (не сырые данные, карл!), а на выходе она дает траекторию. Во втором, дополнительно применяют планировщик, основанный на правилах.
Картинка для привлечения внимания:

Для планирования существую различные сценарии: движение по полосе, перекресток, парковка, экстренная ситуация и их вариации.

Control. Берет траеткорию, сгенерированную модулем Planning, берет текущее состояние автомобиля, и выдает в каждый момент времени команды на органы управления, чтобы оптимально следовать заданной траектории. В общем, это то, чем занимается всевозможные ТАУ aka Control Theory/Optimal Control Theory. В README они не написали, как они делают, но судя по всему, там применяется Model Predictive Control (крайне популярная штука для управления всяким сложным говном). Управление, видимо, осуществляется независимо продольно и поперечно (ha-ha, classic).

Конец. Крайне забавная штука, хорошо документировнная. Отличное пособие для изучения тем, кто интересуется темой беспилотных автомобилей с программерской и научных точек зрения. Я лох, который не умеет гуглить, поэтому каких-то масштабных обзоров на то, как это все работает вместе, попадолось мало, в основном стопицот статей про нейроночки и компьютерное зрение ебаное. Китайцам респект за OpenSource, автору поста - за то, что напомнил мне об этом проекте.

Насколько все это production ready? Хуй его знает. Я диванный аналитег, но мне кажется, что это больше похоже на Proof of concept. Почему? Слишком просто. Выглядит как кучка модулей, слепленных изолентой. А еще, если мы говорим о safety-critical, то там нельзя просто так брать и говнокодить. Там нельзя даже брать говнокоженные биболиотеки, вроде OpenCV и прочих, если они не сертифицированы. Есть правила. Например, надо гарантировать, что нет бесконечных циклов (самый простой пример). В общем, обеспечение safety-critical хотя бы для базовых операций (ну, запилить библиотеку всяких матриц, матана итп итд) - уже задача охуеть, не гововоря уже о том, чтобы построить сверху всю систему беспилотной машинки. Хотя, китайцев много, быть может, им насрать.

ну и внутренний рынок все же в 1.5млрд населения - своя микро-вселенная

Ожидал это первым комментом

Думаю, что когда беспилотные машины обучат в достаточной для дорог мере (если уже не обучили), запилят в достаточном количестве, для того, чтобы получать с них хороший профит, тогда и начнется изменение законов и распределение в ПДД ответственности для беспилотных автомобилей Начинать же, как тут уже выше сказали, всё равно с чего-то надо.

>так что хрен их выпустят на дороги общего пользования.
Законы, так-то, можно менять.