Base track беспилотный автомобиль
Другой подход к беспилотному транспорту: как работает технология BaseTracK
Одна из главных проблем технологий беспилотного транспорта — погодные условия. Оптические сенсоры не способны корректно работать в условиях снега или дождя, а отсутствие правильной разметки или плохое качество дорог делает их использование бесполезным. Но если превратить весь мир беспилотной машины в предсказуемую среду, а сам автомобиль в трамвай, который едет по виртуальным рельсам, то система автономного движения становится проще, дешевле и безопаснее. Основатель BaseTracK Андрей Вавилин рассказал «Хайтеку» о том, почему его компания не хочет хайповать на беспилотниках, как работают виртуальные рельсы и почему лидары — это слишком сложно.
Читайте «Хайтек» в
Андрей Вавилин — основатель и генеральный директор BaseTracK. Получил бизнес-образование, обучался в Петербурге на экономиста-управленца, затем окончил программу Executive MBA в Стокгольмской школе экономики. В 25 лет основал компанию, которая стала официальным дилером Huyndai. После этого Вавилин основал компанию «Энерго», которая занимается картографированием, сканированием и зондированием земли. В 2017 году придумал новый бизнес на стыке двух предыдущих — разработка способа автоматизации транспортных средств на основе геоинформатики.
Ездить на хайпе
— Как вы начинали разработку технологии BaseTracK?
— Мы посмотрели на всю историю беспилотного транспорта и задались рядом вопросов: почему так дорого, ненадежно и сложно организовано. Финальный вопрос о коммерции — почему если это и произойдет, то в очень-очень далеком будущем?
— Почему в очень далеком? Когда вы ожидаете коммерциализации беспилотного транспорта?
— Через сколько лет появится полностью беспилотное транспортное средство? Через пять, через два или через 30 и даже 72? Ответа на ваш вопрос у меня нет, потому что я не знаю, когда оно появится. Я технически представляю, что беспилотные автомобили, которые сейчас разрабатываются, очень сложны не только с точки зрения техники, а вообще сложны.
— Но компании, которые их разрабатывают, говорят, что все начнут ездить на беспилотниках чуть ли не завтра. Яндекс обещает в течение пяти лет запустить автономное такси на улицах Москвы.
— Мы не будем обсуждать, кто что обещает, и как свои обещания не выполняет, просто у всех компаний свои цели. Если Яндекс действительно делает такси ради такси, а не ради стоимости своей компании, то у них, наверное, один подход. Мы же не знаем истинных целей: может быть, компании на хайпе едут куда-нибудь — и другие задачи решают. Мне кажется, это будет не через годы, а даже через десятилетия.
— Ладно. Вам не понравилось, что всё медленно развивается?
— Не то, что медленно. Просто мы компания коммерческая, сами себя финансируем, должны создавать что-то, что нам принесет в ближайшем будущем какую-то прибыль. Мы не можем себе позволить играть вдолгую в то, что неизвестно когда случится.
Мы опустились ниже и решаем существующие задачи, то есть если автоматизация — это закрытая территория. Склады, карьеры, опасные производства, там, где нет такого огромного количества вредных факторов, как в городе. А на трассах мы хоть и полностью автономно можем ездить, но там себя позиционируем как ADAS-система, то есть система помощи водителю. Для экономии топлива, экономии ресурсов автомобиля, конкретных транспортных задач.
— То есть ваше позиционирование — это беспилотный транспорт, который реально сегодня может уже существовать?
«Дорога для нас не принципиальна»
— На чем основана ваша технология?
— Тут надо окунуться в прошлое — у меня есть компания, которая занимается геопозиционированием, картографией, геодезией, высокоточной навигацией и так далее. Мы применили эти знания и cпозиционировали объект без участия оптического сенсора. Почему? У нас лидары, например, использовались достаточно давно и часто, и это крайне сложное устройство. В туман, снег, дождь эти устройства не работают. Соответственно, как мы поймем, что можно применять? Никак. Мы должны были от них отказаться полностью и попытаться по-другому это сделать.
— Как удалось это сделать?
— Мы посмотрели на эту проблему. Искусственный интеллект нам не подходит — машинное обучение развивается со временем. Waymo пишут: у нас 29 тыс. сценариев городских событий. Им говорят: «А сколько нужно, чтобы вы поняли, как дальше жить?» Они говорят: «Мы не знаем, надо еще накапливать. У нас миллиард пройденных километров». «А сколько нужно, чтобы научились?» — «Мы не знаем». Нерабочая штука.
И финальное — когда философски машина должна принимать решение, куда она дальше будет двигаться и что она будет делать. Мы принципиально с этим не согласны, мы считаем, что она должна выполнять транспортную задачу.
Посмотрев на всё это, мы придумали технологию, основанную на виртуальных рельсах. То есть мы сделали мир — он очень простой, цифровой, но сделанный не HD-мэппингом, а геодезическим способом. Информация в этом высокоточном мире долгосрочная, очень быстро собирается и высокоточная. Мы переносим ее к себе в офис, используя нашу собственную технологию, которую уже запатентовали, прокладываем виртуальный рельс и далее автомобиль превращается в трамвай.
— Эта технология основана на аэросъемке?
— Пускай будет так, чтобы было понятно. И еще важно, что дорога для нас не принципиальна. Виртуальные рельсы могут быть на воде, на поле, на дороге. Это не так сильно важно. Наша технология вообще про управление объектом в пространстве. Мы взяли машины, потому что это самое сложное.
— Вы говорите, что решаете проблемы в закрытых пространствах, а на ваших видео есть дорога с другими машинами. На открытой дороге это всё равно невозможно, нет?
— Переходим дальше. Вы поняли, что машина превратилась в трамвай? Теперь она едет по рельсам, то есть надежно, уверенно и нормально.
— Если перед ней не будет другой машины или перекопанной дороги — всё прекрасно.
— Задача движения решена. Теперь давайте смотреть на внешний мир. Мы говорим про коммерцию. А где вы собираетесь использовать транспортное средство? Карьер, предположим. Что в карьере происходит? Периодически могут выйти какие-то люди, их надо локализовать, или камень свалился, его надо увидеть. Это решается — берете готовое решение, которое прямо сейчас уже продается на рынке. И стоимость системы получается копеечная. Вы говорите: хорошо, поехали на трассу. На трассе вводные добавляются. Вас могут подрезать, у вас появляются попутные машины, которые двигаются.
— Качество дорог опять же.
— Задачи сложнорешаемые или вообще не решаемые в будущем мы просто убираем. Можно фантазировать на предмет ультразвуковых датчиков, которые смотрят состояние дороги, но давайте реалистами быть. Если вы двигаетесь со скоростью 100 км/час и перед вами откуда-то взялась яма, вы будете ее объезжать? Конечно, нет. Мы предполагаем, что на трассах, хайвеях ямы хаотично не возникают, поэтому мы ездим только по магистралям. В том числе потому что там нет встречного движения.
— Почти все беспилотные решения для автомобилей уже достаточно хорошо работают на хайвеях. У них главные проблемы — город, люди, объекты.
— Вы можете привести пример?
— Та же Tesla. Я не помню точных цифр, сколько они уже наездили на хайвеях, но, по-моему, там практически не было никаких случаев. Случаи были, конечно, но…
— Просто мне кажется, что глупо сравнивать случаи — когда ваша технология наездит столько, можно сравнивать.
— Вы абсолютно правы.
— В любом случае, многие ездят хорошо. Чем хороша ваша технология — она просто дешевле, лучше для хайвеев или, наоборот, для них не предназначена?
— Вопрос в том, что хорошо для вас.
— Можно выпускать на трассу уже сейчас?
— С руля не убирайте руки больше, чем на 30 секунд, а так — да. И количество ошибок достаточно большое. Превентивная система безопасности иногда срабатывает неплохо. Но то, что это общепринятое заявление о четвертом уровне автономности, это не так. По факту это второй. Второй — это просто помощник. В принципе, сейчас Lane-Keeping System, которая вас удерживает в полосе, делает то же самое, что и Tesla. Tesla нам близки тем, что они не видят будущего в лидарах.
И если вы смотрите разметку оптикой, а вдруг ее не стало. Если вы ездили на машинах современных, то вы можете увидеть, что, допустим, системы не работают ниже 30 и выше 140 км/час. Если камера загрязняется, она не работает. Вот как раз в этих моментах вы приходите из Калифорнии в реальный мир и понимаете, что многое начинает не работать. Бывает, разметки нет. Бывает, что разметка не совсем верная, бывает, разметка слишком сложная, чтобы ее понять, может быть дождь или что угодно.
— Поэтому самым логичным выходом из этой ситуации являются комплементарные системы. Если одна начинает не работать, включается вторая.
— Вторая какая включится?
— Есть лидары, радары, камеры, есть ваша система. Что-то из этого выключается, включается второе. Если одна ваша система по какой-то причине отключается…
— Опять же, правильно говорите. То есть резервация систем должна быть. Мы не панацея для всего. И чем больше мы резервируем, тем больше повышаем степень надежности. Но лидары и камеры — это один спектр, называемый оптическими сенсорами. Вот если мы говорим про неработающую камеру, то обычные лидары тоже не работают к этому времени. То есть вы этот спектр вообще выключаете совсем. Поэтому мы поменяли архитектуру. Посмотрите на стоимость и сложность датчиков, которые применяются сейчас, и посмотрите на BaseTracK. Транспортные задачи мы решили проще и дешевле.
«Мы решили проблему всепогодного автономного движения»
— Какие у вас сейчас планы по коммерциализации?
— На рынок мы выходим в конце 2020 года — как системы помощи водителю и операторы закрытых территорий.
Что мы делаем в помощь водителю — удерживаем машину в полосе в любых погодных условиях и, главное, экономим топливо. Сейчас мы выходим на эксплуатационный проект с одной из больших логистических компаний.
Виртуальные рельсы — это высокоточный геомаршрут, то есть известно точно, что будет ждать автомобиль через какое-то время. Исходя из этих высокоточных данных, можно рассчитать оптимальную работу двигателя и коробки переключения передач. Соответственно, если мы берем грузовики, а деньги все-таки в грузоперевозках, то экономия топлива на массу автомобиля там может достигать больше 20% на 100 км. Это фантастические цифры на самом деле, но мы доказали их у себя, на нашем прототипе, 4,4%, доказали это еще и на некоторых международных конференциях в Индии, в Германии.
— То есть главные ваши клиенты — это логистические компании?
— Мы видим деньги сейчас там.
— Как выглядит технология? Вы можете подключить ее к любой машине?
— Две составляющие. Первая — это подготовка. Мы подготавливаем пространство, где собираемся двигаться. Наш способ долгосрочный, потому что не имеет оптических изменений. Далее эта информация идет к нам в офис на компьютер, в который мы прокладываем виртуальные рельсы по каждой полосе.
Далее рельсы «вынимаются» из общей картины и интегрируются в ваш автомобиль. Он имеет блок взаимодействия с рельсом и ПО. Если мы интегрируемся, то должны быть внутри автомобиля и соответствовать сертификатами. Для этого работаем с российским автопроизводителем, он — наш коммерческий партнер.
— И вы собираетесь запускать продукт вместе с ними?
— Мы в свое время обошли весь рынок грузовых транспортных производителей в России. Только у группы ГАЗ оказалась потребность в некотором развитии. У всех остальных было всё прекрасно. Поэтому мы сотрудничаем с группой ГАЗ.
— Это будет совместный продукт вашей компании и группы ГАЗ?
— В конечном итоге да, машина будет готова к коммуникации с BaseTracK. Если брать чистую технологию, BaseTracK описывается очень просто. Мы решили проблему всепогодного автономного движения. А дальше интегрируемся в средства для решения транспортных задач. Это на самом деле всех ждет.
BaseTracK
Бейстрек Рус
Содержание
Конечные собственники
История
Синдикаторами сделки выступили основатели клуба Angelsdeck Игорь Калошин и Сергей Дашков. Полученные средства стартап намерен потратить на масштабирование созданного продукта, создание цифровых двойников дорог, а также расширение географии присутствия. Кроме того, BaseTracK планирует выход на новые рынки и ускорить разработку автономной системы управления грузовиком.
В Angelsdeck отмечают, что беспилотные технологии имеют огромные перспективы на мировом рынке, так как используются для многих задач по управлению пассажирским и сельскохозяйственным транспортом, перевозке крупногабаритных грузов. Прогнозируется рост рынка систем автономного управления, который начнется в наиболее простых и безопасных применениях: на закрытых территориях, тихоходной технике, в грузовых перевозках.
Согласно ЕГРЮЛ, к 27 мая 2021 года 100% компании BaseTracK принадлежит Андрею Вавилину. [1]
2019: Разработка умной ADAS-системы
По информации на май 2019 года BaseTracK (ООО «Бейстрек Рус») разрабатывает технологии управления и автономного перемещения транспортного средства в наземном, надводном и воздушном пространстве. В классическом наземном варианте решение может быть интегрировано в легковые и грузовые автомобили, комбайны, танки, тракторы, коптеры и т.п. Главное достижение – создание надежной системы позиционирования объекта без оптических сенсоров, что позволяет транспортному средству двигаться по заданному пути в любых погодных условиях и при отсутствии дорожной разметки. Для того чтобы такой путь проложить (BaseTracK называет его виртуальным рельсом), компания обрабатывает геодезические данные региона и затем вкладывает виртуальный рельс в память машины или дрона.
Для управления автомобилем система также собирает большое количество телематических данных, включая данные о водителе, его концентрации на дороге, состоянии машины и ее элементов, сервисном обслуживании и т.п.
Программно-аппаратный комплекс, внедряемый в транспортное средство, небольшой и помещается в подлокотник автомобиля. Немаловажно – он закрыт от внешнего вмешательства, что позволяет защитить вложенные в память устройства данные от атак злоумышленников.
Компания и не позиционирует себя как разработчика беспилотных автомобилей для городской среды. Компания выбрала путь разработки умной ADAS-системы. Запатентованная ей технология «виртуальный рельс» позволяет автомобилям держаться своей полосы и тем самым экономить до 20% топлива на 100 км, что составляет миллиарды рублей в масштабах крупных логистических компаний.
В 2018 году BaseTracK проводили тестирование на трассе Москва — Волоколамск и после выступали с результатами на крупнейших форумах автомобильных инженеров — Autonomous Vehicle Technology Expo & Conference 2018 в Штутгарте, Германия, и FISITA World Automotive Congress 2018 в Ченнай, Индия. Сейчас компания ведет несколько пилотных проектов в странах Европы, в Японии и на Аравийском полуострове, но детали пока не раскрывает.
Кто делает беспилотники для суровой русской зимы. История стартапа BaseTracK
Большинство разработчиков беспилотных автомобилей делает ставку на использование оптических систем. Московский стартап BaseTracK пошел другим путем — его технология опирается на геоинформационные данные, что позволяет удешевить производство беспилотников и эксплуатировать их в условиях суровой русской зимы. Решение все еще на стадии прототипа, но компания уже разрабатывает вместе с ГАЗом автоматизированную модель «Газели» и ведет переговоры о внедрении своего изобретения в аграрном секторе и сфере грузоперевозок. Основатель BaseTracK Андрей Вавилин рассказал Inc., почему не верит в полную автоматизацию автомобилей, зачем его беспилотникам виртуальные рельсы, и как конкурировать с «Яндекс», если ты маленький стартап.
Три стихии: земля, воздух, вода
Андрей Вавилин получил хорошее бизнес-образование: выучился в Санкт-Петербурге на экономиста-управленца, а после окончил программу Executive MBA в Стокгольмской школе экономики. В 25 лет он решил реализовать знания на практике и вместе со знакомыми банкирами основал компанию, которая стала официальным дилером Huyndai. «Проект делали вместе, потому что я был специалистом в автобизнесе, а у них были деньги», — рассказывает предприниматель.
В 2011 году партнеры Вавилина решили продать компанию и переехать за рубеж. «Поскольку они имели мажоритарную долю, то решение было за ними», — поясняет предприниматель. Ему и самому хотелось уйти в самостоятельное плавание. Андрей стал искать сферы, в которых было бы «меньше игроков и конкуренции из-за высокой сложности самой деятельности». Свой выбор он остановил на геоинформатике: «Это правда интересно, особенно после многих лет в B2C, когда сильно устаешь от большого количества людей с не всегда высокими компетенциями»,
Вавилин основал компанию «Энерго» (занимается картографированием, сканированием и зондированием земли), а 2 года назад придумал новый бизнес на стыке двух предыдущих. Он решил разработать способ автоматизации транспортных средств на основе геоинформатики. «Главная проблема оптических систем в том, что они не работают в плохих погодных условиях вроде тумана или снега, — поясняет предприниматель. — Я подумал: раз мы собираем картографические данные, то теоретически можем позиционировать с высокой точностью объект в пространстве на основе геоинформатики. Поставил задачу команде, и начали работать».
Весь 2017 год разработчики в закрытом режиме тестировали гипотезу и пытались создать рабочий прототип. Поскольку проект сначала развивался в рамках компании «Энерго», от поиска внешних инвестиций Вавилин отказался и финансировал проект из прибыли от действующего бизнеса и собственных накоплений. «Для меня важно довести любую концепцию до работающего прототипа самостоятельно, доказав, что это не мои фантазии», — говорит он.
Вавилин поставил перед командой амбициозную задачу: разработать универсальное решение, которое подойдет для автоматизации всех движущихся объектов, требующих высокоточного позиционирования и навигации, — автомобилей на земле, дронов в воздухе и кораблей на воде.
Для создания прототипа купили Chevrolet Cruze 2013 года. «Мы специально выбрали не совсем новую машину, чтобы увидеть чистоту технологий», — рассказывает Андрей.
Уже через год работающий прототип был готов. Вавилин запатентовал свое решение, открыл отдельную компанию ООО «Бейстрек Рус» и выложил в сеть первое видео. На нем автомобиль двигался в автономном режиме со скоростью 60 км/ч по автодрому зимой во время гололеда. «Мы создали условия, невозможные для существующих оптических систем, и показали, что наш метод работает», — вспоминает Андрей.
Пресс-служба направления беспилотных автомобилей «Яндекса»:
Сейчас в мире десятки компаний занимаются разработкой технологии беспилотного управления транспортом. Это новая сфера и рынок пока только формируется. Так, например, еще нет универсальной метрики для оценки качества технологии разных компаний. Если сравнивать текущие размеры флотов, активность тестирования на дорогах общего пользования, условия, в которых оно проводится, использование беспилотных автомобилей в качестве такси или шаттлов и другие показатели, то мы видим Яндекс в пятерке лидеров. Как и большинство других игроков, мы создаем технологию, которая в будущем сможет полностью заменить человека за рулем автомобиля. Сейчас причиной около 90% аварий является человеческий фактор. Беспилотные автомобили позволят значительно повысить безопасность движения на дорогах. Робот не нарушает правила, не устает, не отвлекается от дороги и сканирует пространство вокруг себя на 360 градусов десятки раз в секунду.
BaseTracK в цифрах:
Источник: данные компании
км — протяженность базы бейстреков (виртуальных рельсов).
км/ч — максимальная скорость вождения в автономном режиме.
$1 тыс. —
планируемая стоимость коробочного решения.
планируемая стоимость годовой подписки.
Оптика vs. геоинформатика
руководитель департамента разработки беспилотных транспортных средств Cognitive Technologies
В целом, технология BaseTracK полезна с точки зрения построения оптимальной траектории движения автомобиля. Но самостоятельно она применяться не может, поскольку не способна работать с динамическими объектами вроде пешеходов, препятствий и дорожных работ. Скорее всего, такую разработку можно использовать только на закрытых территориях и полигонах.
Универсальным решением на сегодняшний день я считаю наш подход — он основывается на машинном зрении (HD камеры + радары собственного производства). В этом случае беспилотники в реальном времени видят препятствия и умеют на них реагировать. Но такой подход, конечно, более тяжелый — как в алгоритмическом, так и в вычислительном смысле.
Технология BaseTracK реализована с помощью телематического устройства (его устанавливают непосредственно в транспорт) и программы управления — кодов и алгоритмов (выполняют расчетно-аналитические операции и выдают команду на исполнение). На основе геоинформационных данных прокладывается «виртуальный рельс» — по нему и движется автомобиль. У каждой точки — свои координаты: сопоставляя их с местоположением автомобиля, система понимает, какие команды и в какой момент времени ей надо исполнить. При этом информация об 1 км дороги весит всего 30 Кб — это намного меньше, чем при использовании оптической технологии.
Дополняют систему стереокамеры, которые уже предустановлены в современных автомобилях. Они имитируют человеческое зрение и строят карту глубины вокруг автомобиля (позволяет оценить расстояние до объекта). В зависимости от условий эксплуатации, систему могут дополнять радары и камеры, но в BaseTracK они играют лишь вспомогательную роль и необходимы для повышения уровня безопасности (лидары не используются совсем).
Высокоточная гибридная навигация обеспечивает точность до 1 см. Поскольку «виртуальный рельс» привязан к координатам, плохие погодные условия или отсутствие объектов на местности не влияют на движение автомобиля.
BaseTracK поддерживает 3 режима автоматизации:
основатель сайта Беспилот.ком
У BaseTracK интересная технология — у нее практически нет аналогов в мире, а значит, при успехе она может занять хорошую нишу и получить существенную долю рынка современных транспортных систем (в том числе в Западной Европе, США и других странах). Среди ее плюсов также — более бюджетное внедрение, реальная экономия топлива, снижение аварийности и поломок на автомобилях, всепогодное применение, работа с небольшим количеством данных (быстрая обработка данных) и систем (не нужны дорогие лидары и датчики).
Но есть и минусы: пока нет широкого практического применения и большой статистики для анализа с реальными цифрами и данными применения. Технологию только начинают внедрять, а значит, есть риски и на практике могут возникнуть проблемы. Кроме того, BaseTracK можно применять только на подключенных к ней магистралях и закрытых территориях. Наконец, она не полностью беспилотная и требует участия водителя. Но у BaseTracK хорошие шансы — это очень «бизнесовая» технология.
Беспилотная ГАЗель
Весной 2018 года, когда был готов первый прототип, Вавилин побывал на нескольких научных и профессиональных выставках в России и за рубежом. Он хотел получить экспертное мнение от инженеров и найти партнеров среди автомобильных компаний.
— В России довольно скептически относятся к изменениям, — рассказывает Андрей. — Автомобильные компании, с которыми я встречался, искренне не понимали, зачем им нужно что-то менять, — и так все хорошо. Заинтересовался только ГАЗ. На одной из конференции его представители подошли сами и попросили доказать, что наша технология реально работает. Они приехали на полигон и убедились — с тех пор мы с ними сотрудничаем.
Компания ГАЗ предоставила для испытаний новую модель электрического микроавтобуса «Газель NEXT». С ней BaseTracK подался на конкурс «Зимний город» — по его условиям беспилотный автомобиль должен проехать 50 км быстрее 3 часов, но при плохой погоде, зимой и в разное время суток (разумеется, с соблюдением правил дорожного движения). Финал состоится в декабре 2019 года, и победитель получит от организаторов («Сколково», РВК и Агентства стратегических инициатив) 175 млн руб. «Поставлена сложная задача, которая до сих пор нигде в мире не решена. Мы вышли в полуфинал и теперь соревнуемся с 5 командами», — рассказывает Андрей.
руководитель направления инновационных проектов Объединенного инженерного центра «Группы ГАЗ»
В части автопилота мы сотрудничаем со многими партнерами, и BaseTracK — один из них. Сейчас мы проводим испытания прототипов нескольких серий на базе автомобилей «Газель NEXT». Наша цель — определить оптимальную конфигурацию системы автопилота (либо ее подсистем) с точки зрения возможностей коммерциализации.
Автоматические системы помощи водителю (ADAS) будут устанавливаться на серийные автомобили и автобусы ГАЗ в ближайшей перспективе. В «чистом» виде беспилотники — неблизкое будущее, но исследование технологий автопилота позволяет нам оптимизировать электронную архитектуру и системы управления транспортного средства для выполнения требований функциональной безопасности в части функций ADAS.
Решение BaseTracK по всепогодной маршрутной навигации — несомненный плюс с точки зрения надежности и стоимости системы. Его коммерческое применение однозначно ближе, чем у технологий с использованием лидаров.
Логисты и аграрии
Вавилин считает развитие беспилотников для движения в городской среде экономически невыгодным и опасным направлением.
— Я не принимаю разговоры о том, что автопилот будет совершенным и отвезет вас из пункта А в пункт Б самостоятельно, — говорит Андрей. — Впервые самолет самостоятельно взлетел, пересек Атлантику и приземлился 72 года назад. Но почему до сих в кабине самолета 2 пилота? Потому что система может ошибаться.
Именно поэтому BaseTracK сосредоточился на междугородних и международных грузоперевозках. Логистическим компаниям предлагают 2 уровня автоматизации для решения транспортных задач — ручное и контролируемое управление.
BaseTracK работает как система активной помощи водителю на дороге ADAS (Advanced Driver Assistance System). Она уведомляет о наличии проблемной ситуации и помогает держаться своей полосы. Кроме того, в 2018 году разработчики путем тестирования (его проводили на трассе Москва — Волоколамск) зафиксировали экономию топлива для легкового автомобиля в 4,4% на 100 км. По расчетам компании, на грузовике массой 20 т эта цифра окажется еще выше — более чем 20%. Результаты тестирования Вавилин презентовал на крупнейших форумах автомобильных инженеров (Autonomous Vehicle Technology Expo & Conference 2018 в г. Штутгарте, Германия, и FISITA World Automotive Congress 2018 в г. Ченнай, Индия). По словам предпринимателя, в результате BaseTracK заключила договоры с рядом компаний, но сообщить подробности он отказался.
Продажи технологии сейчас построены именно на ее экономичности. Например, сотрудники BaseTracK получают у логистической компании вводные: какой грузовой автопарк в распоряжении, сколько в среднем автомобиль проходит в месяц и какой расход топлива на авто сейчас. Затем потенциальному партнеру предлагают выйти на показатель в 10% экономии топлива и переводят все это в деньги. «Представители компаний видят, что мы не про беспилотники в будущем, а про прикладные вещи уже сейчас, поэтому разговор получается весьма комфортным», — рассказывает Вавилин. По его словам, даже 5% экономии могут принести некоторым компаниям порядка 600 млн руб. — «это не может не заинтересовать бизнес».
Разработчики уже ведут переговоры о запуске пилотного проекта совместно с крупной логистической компанией (ее название пока не раскрывают). Заинтересовался технологией и крупный аграрный завод — он хочет добиться высокоточного позиционирования комбайна на поле с минимальным отклонением не более 5 см.
— Мы смотрим на эту задачу концептуально и хотим задействовать также дроны. Пока не готовы говорить о монетизации — у нас не хватает ресурсов на все, — признается Андрей.
Разработчики также видят спрос на свою технологию в сфере частного использования. «Я считаю, что в городе вы должны ездить сами, — убежден Андрей. — А вот когда выезжаете на трассу — уже нужно думать об экономии топлива и безопасности. Наша система вас довезет самостоятельно — автономно, безопасно и в любую погоду».
Главная проблема, с которой столкнулись разработчики, — отсутствие законодательства, регулирующего движение автотранспортных средств на дорогах общего пользования. «Нет ни запрещающих, ни разрешающих документов. Поэтому все тесты проходят в серой зоне: автомобиль движется в автономном режиме, но в салоне всегда находится опытный водитель, который следит за всеми датчиками и в любой момент готов вмешаться и взять управление автомобилем на себя», — рассказывает Андрей.