Беспилотный автомобиль яндекс плюсы и минусы
Беспилотный флот Яндекса перешёл на собственные лидары: почему это важно и что в них особенного
Если вы видели наши беспилотные автомобили вживую или на фотографиях, вы наверняка замечали у них на крыше установку, которой нет у обычных машин. Внутри неё, среди прочего, размещается лидар — один из основных сенсоров беспилотного автомобиля. С 2021 года мы используем во всех наших беспилотных автомобилях последнего поколения лидары собственной разработки.
Важная особенность нашего лидара — он может в реальном времени менять свои параметры и адаптироваться под дорожную ситуацию. Например, на скоростных шоссе лучше «видеть» машины вдалеке, а на узких улицах более детально разглядеть пешеходов вблизи автомобиля.
Мы расскажем о том, как в 2019 году начали делать свои лидары, какими характеристиками обладает программируемый лидар и почему собственный сенсор так важен для дальнейшей разработки беспилотных технологий.
Зачем беспилотнику нужен лидар
Лидары, камеры и радары — «глаза» большинства беспилотных автомобилей. С их помощью беспилотная система распознаёт окружающий мир, например сигналы светофоров, автомобили и людей, измеряет размеры окружающих объектов, их скорости и расстояния до них. Благодаря этому у машины есть данные, чтобы понимать, как безопасно перемещаться по дорогам и реагировать на дорожные ситуации.
Один из основных сенсоров беспилотного автомобиля — лидар. Он каждую секунду испускает миллионы безопасных для людей лазерных лучей, которые отражаются от объектов и возвращаются обратно. Получается лидарное облако — совокупность точек, которые создают трёхмерную картину окружающего мира. По отражённым сигналам лидара можно определить форму объектов и расстояние до них с точностью до сантиметра.
Лидар может определять точные очертания объектов на расстоянии в сотни метров — эту информацию не получить с камер и радаров. Ещё лидар «видит» в темноте, а благодаря алгоритмам фильтрации шумов автомобили могут уверенно ориентироваться в пространстве даже в сложных погодных условиях вроде снега или дождя.
Также лидар помогает беспилотному автомобилю понимать своё положение в пространстве — для этого система в реальном времени сравнивает трёхмерный скан окружения с загруженными в систему трёхмерными картами.
Так выглядит изображение с лидара. Можно увидеть дороги, пешеходов, припаркованные машины, стоянку самокатов и другие объекты вокруг беспилотного автомобиля
Первые лидары Яндекса
Изначально мы использовали лидары других компаний, но их возможности были ограничены теми функциями, что закладывает производитель. С 2019 года мы сами проектируем лидары — они помогают нашей системе беспилотного управления лучше решать задачи, с которыми ей приходится сталкиваться.
Мы начали с двух прототипов. Они имели разную конструкцию: первый лидар располагал вращающимся блоком, а второй был неподвижным. Оба наших лидара имели параметры дальности и разрешения сравнимые с лидарами стороннего производителя.
На создание прототипов ушло девять месяцев. Когда лидары были готовы, мы установили их на нескольких беспилотных машинах, чтобы понаблюдать, как они поведут себя в эксплуатации, и сравнить их друг с другом.
Неподвижный лидар лучше проявил себя на испытаниях. Во-первых, такая конструкция в целом надёжнее — в ней нет тяжелой подвижной электронки, поэтому она лучше переносит тряску и морозы. Во-вторых, из-за особенностей конструкции лидар был более гибок в настройке, а задавать нужные параметры можно было как заранее, так и прямо во время поездки, на ходу. Именно эта конструкция легла в основу лидаров, которые мы сейчас устанавливаем на наши машины.
В чём преимущества
Параметры лидара можно менять в реальном времени
Параметры лидара — количество лучей, угол обзора, дальность — можно изменять заранее или во время поездки. За счёт этого беспилотный автомобиль лучше подстраивается под разные дорожные ситуации.
Например, при движении по узким улицам мы можем сконцентрировать большую часть лучей на дороге перед автомобилем, чтобы повысить плотность лидарного облака вблизи и детально разглядеть людей и небольшие объекты, например дорожные конусы.
На широких скоростных трассах наоборот: мы можем сосредоточиться на объектах, которые находятся в отдалении. Это позволяет заранее понять обстановку впереди: где находятся машины, нет ли аварий или дорожных работ. Наш лидар может распознать легковой автомобиль на расстоянии в 200 метров, а фуру на расстоянии в 500 метров.
На картинке ниже — момент выезда беспилотного автомобиля с узкой улицы на широкий проспект. Лидар переключается на сканирование дальних объектов — можно заметить, что автомобили вдалеке стали чётче:
Благодаря лидарам, которые способны отчётливо «видеть» объекты вдалеке, беспилотному автомобилю проще определять своё местоположение. Это особенно важно в зонах с не очень плотной застройкой вокруг дороги — на эстакадах, широких проспектах и шоссе. Автомобиль различает здания на расстоянии 600 метров и получает достаточно данных для сравнения с трёхмерной картой.
Менять параметры лидара можно и для более сложных задач. Например, если алгоритмы сигнализируют, что какой-то объект сложно определить в текущих условиях, мы можем увеличить плотность лидарного облака в этой зоне.
На видео показано, как «видит» мир центральный лидар. Дополнительные лидары по бортам и спереди автомобиля исключены из демонстрации:
Лидар стал надёжнее
В наших лидарах нет подвижной электроники: они меньше изнашиваются со временем и не так подвержены температурным искажениям, как вращающиеся лидары.
Во время тестов наши лидары показали одинаково хорошую работу при температуре от −30 до +30°С. Благодаря этому их можно использовать практически всюду — и в жарких странах, и в местах, где бывает морозная зима.
Доступ к «сырым» данным позволил улучшить распознавание объектов
Имея свой лидар, можно получить доступ к его «сырым» данным — то есть к данным в том виде, какой они имеют до обработки на устройстве. Лидары сторонних производителей такой возможности обычно не дают: в них данные фильтруются на этапе сбора.
«Сырые» данные можно проанализировать и сопоставить с данными с других сенсоров. Это позволяет научиться лучше распознавать окружающий мир. Мы также создаём специализированные наборы данных для сложных и уникальных объектов на дорогах и обучаем на них алгоритмы.
Свои лидары помогают оптимизировать затраты
Лидары, созданные в Яндексе, стоят столько же, сколько и лидары стороннего производителя, которые мы использовали раньше. При этом они лучше подходят для наших задач: «видят» дальше, точнее распознают объекты и способны подстраиваться под разные ситуации на дороге.
На сегодняшний день из всех компаний, которые делают беспилотные автомобили, лишь четыре используют лидары собственной разработки. Яндекс — одна из них.
Сейчас лидарами, разработанными в Яндексе, оснащены все наши беспилотные автомобили четвёртого поколения. Машины проехали с ними уже более полумиллиона километров. Свои лидары мы будем устанавливать и на все новые автомобили.
На создание лидара в общей сложности ушло два с половиной года — это относительно небольшой срок. Мы смогли уложиться в него, потому что к началу разработки уже располагали внушительным флотом беспилотных машин и могли сразу же приступать к тестированию разработок.
Мы продолжаем совершенствовать лидары и разрабатывать новые. Например, сейчас мы тестируем прототипы боковых лидаров для распознавания объектов на близких расстояниях и проектируем основной лидар для наших роботов-курьеров.
Беспилотники уже вовсю ездят по Москве (и не только). Присмотритесь!
Какие у Яндекса беспилотники?
Подавляющее большинство автопарка беспилотников Яндекса основано на хэтчбеке Toyota Prius. На дороге его легко заметить по яркому красно-белому кузову. Яндекс покупает подержанные авто с автоматической коробкой 2014-2017 годов выпуска – пока что компания купила около 90 таких машин и 50 из них уже переоборудовала в беспилотники.
«Переделка занимает всего пару дней, – рассказала Юлия Швейко, представитель пресс-службы беспилотных автомобилей Яндекса, – к концу 2021 года таких машин будет уже тысяча». Для достижения таких показателей нужно сотрудничать с производителями, поэтому весной Яндекс заключил контракт с Hyundai Mobis – дочерней компанией Hyundai Motors, ответственной за запчасти и техобслуживание – на разработку беспилотников. Уже готов один беспилотный седан Sonata, но в Яндексе хотят производить разные типы машин, например, внедорожники или микроавтобусы.
Беспилотник на базе Hyundai Sonata
У каждого автомобиля есть имя. До недавнего момента их называли в честь персонажей сериала про роботов-андроидов «Мир Дикого Запада»: Уайтт, Брайан, Кристофер, Долорес. «Но недавно персонажи закончились, и инженеры придумали специальную нейросеть, которая научилась генерировать новые имена по подобию уже имеющихся. То есть теперь робот придумывает имена роботов для роботов», – говорит Юлия.
Где они ездят?
Яндекс тестирует свои автомобили в Татарстане, Москве и Тель-Авиве. Сначала автомобили проходят испытания на закрытом полигоне в Подмосковье, который имитирует город с тоннелями, светофорами и разными дорожными ситуациями. Там они ездят круглосуточно в автономном режиме, приезжая к человеку, только когда у них заканчивается топливо. Пока что они не умеют заправлять сами себя, но это вопрос времени. По сути, это автомобили 4 из 5 уровней автономности, где человек нужен только в экстренной ситуации (согласно общепринятой классификации ассоциации инженеров-автомобилестроителей SAE International).
Тестирование беспилотников на специальном полигоне
Российские власти разрешили беспилотникам выезжать в реальный город осенью 2018 года. Причем чтобы получить это разрешение, автомобиль должен пройти долгую процедуру госсертификации – из 50 машин Яндекса это удалось сделать пока 35. По правилам, инженер по гарантии качества, должен сидеть на водительском месте на протяжении всей поездки и быть готов взять управление на себя.
Беспилотник в Иннополисе
Зона действия пока что небольшая, но сервис активно развивается: еще в начале лета 2019 года там был только один автомобиль, а осенью их число вырастет до семи. Кстати, в отличие от других тестовых городов, в Иннополисе место водителя пустует, а инженер сидит рядом как пассажир.
В Москве беспилотники тестируют с лета 2019 в районе метро Кунцевская, на нескольких улицах в центре и в спальных районах Бутово, Ясенево и Коммунарка. Компания планирует привезти свой автомобиль и в другие города – например, Санкт-Петербург и Нижний Новгород.
Тестирование беспилотника от Яндекс в Москве
В январе 2019 года Яндекс показал свой беспилотник в Лас-Вегасе на выставке Consumer Electronics Show, причем собирали его на месте из купленного в Америке Prius. Чтобы обучить автомобиль езде по Неваде, ушло две недели, говорит директор по развитию бизнеса беспилотных автомобилей Яндекса Артем Фокин: «Когда мы составили маршрут, то поняли, что можем смело пересадить инженера с водительского кресла на пассажирское. И желающих покататься было много: беспилотник работал по 10 часов каждый день».
Беспилотник Яндекса в Лас-Вегасе
В июне 2019 года беспилотное такси приехало в Израиль и в тестовом режиме кружит по Тель-Авиву. Как и в Москве, здесь за рулем находится инженер, который в случае необходимости возьмет на себя управление. Причем речь идет вовсе не о препятствиях – машина легко объедет и яму на дороге, и другие машины. Дело в том, что главный принцип робота-водителя – это строгое следование правилам дорожного движения. И если нельзя будет продолжать движение, не нарушив их, то машина просто остановится.
Яндекс беспилотник в Израиле
«Например, на полосе сломался автомобиль, и нужно выехать на встречную полосу, чтобы его объехать, беспилотник не будет этого делать, потому что это нарушение правил», – говорит Юлия. Для таких случаев и нужен инженер, который берет на себя управление.
В чем особенности российских беспилотников?
Технически все беспилотники мира более-менее похожи. На машину вешают сенсоры, камеры и лидары (лазерные дальномеры), которые сканируют пространство на расстоянии до 300 метров десятки раз в секунду. Таким образом авто определяет себя в пространстве относительно других объектов и выбирает оптимальный маршрут, корректируя его в зависимости от дорожной ситуации.
А дальше начинается самое интересное – машине нужно предсказать действия всех участников движения. Будет ли пешеход переходить улицу? Будет ли перестраиваться этот автомобиль в другой ряд, не включив указатели поворота? И главное – как траектория движения одного повлияет на другого? Опытный водитель нередко может предугадать развитие событий на дороге, и беспилотник должен набрать схожий опыт, накатывая десятки тысяч километров и собирая базу примеров поведения.
В Яндексе подчеркивают, что они создают не «автоматизированную систему помощи водителю, как, например, Tesla, а именно водителя-робота, который сам сможет принимать решения». Именно поэтому они испытывают машины в разных дорожных и погодных условиях. Единственная авария с участием беспилотника от Яндекса произошла в июле 2018 в центре Москвы на Трубецкой улице, когда в беспилотник на светофоре врезался невнимательный водитель, говорит Юлия. В результате повредили заднюю часть «умной машины» – бампер, крылья, багажник.
Всего за два года Яндекс наездил миллион беспилотных километров. Такие показатели есть только у американских компаний Waymo, Uber и китайской Baidu. Кроме Яндекса, свои машины в России тестируют университет МАДИ, КБ «Аврора», специализирующееся на робототехнике, производитель грузовиков «КамАЗ», лаборатория университета «Иннополис» и Таганрогский университет, но каких-либо серьезных успехов они пока не добились – у них есть только единичные прототипы.
А есть ли прибыль?
Как рассказали в пресс-службе «Яндекса», они планируют запустить функцию беспилотного такси в разных городах России уже в течение 5 лет, причем уже через 2-3 года такси может появиться в разных районах Москвы.
Яндекс.Такси в Иннополисе
Общие размеры инвестиций компания не раскрывает, однако говорит, что больше всего денег тратит именно на инженеров-разработчиков. Кроме того, Яндекс очень ждет, когда в России появится законодательное регулирование перевозок на таких автомобилях, вроде американского Self Drive Act.
Яндекс.Такси в Иннополисе
«В случае успеха проект может сделать Яндекс значительно более крупной компанией, выручка которой к 2030 году вырастет на 85% в сравнении с годом начала коммерческого запуска автономных автомобилей», — говорится в отчете.
Как Яндекс делает обычные автомобили беспилотными
Привет, меня зовут Антон Чистяков. Пару лет назад я работал в хелпдеске Яндекса и даже писал здесь про то, как мы придумали вендомат с аксессуарами. Теперь отвечаю за сборку беспилотных автомобилей и роботов-доставщиков. Под катом расскажу, как мы делаем простые машины беспилотными: от момента покупки авто и выбора имени до сборки и калибровки, на которых всё, впрочем, не заканчивается.
Шаг 1. Покупаем автомобиль
В 2019 году Яндекс и Hyundai Mobis заключили соглашение о сотрудничестве: договорились объединить усилия в разработке беспилотных автомобилей. Сейчас все наши машины — Hyundai Sonata 8-го поколения. Почему мы выбрали именно эту модель? Она оборудована всем, что нужно для программного управления рулём и ускорением. Hyundai Sonata, которые мы превращаем в беспилотные, ничем не отличаются от других автомобилей той же модели. Мы покупаем их в обычном дилерском центре. Но подготавливать оборудование — компьютер, комплект сенсоров, проводку — начинаем гораздо раньше. Чуть позже расскажу об этом этапе поподробнее.
После покупки все машины проходят стандартную процедуру постановки на учёт. Им выдают номера и СТС.
Это уже четвёртое поколение наших беспилотников. Как раз о нём Дмитрий Полищук рассказывал на YaC 2020:
Шаг 2. Выбираем автомобилю имя и зачисляем его в наш флот
Для учёта автомобиля в наших внутренних системах мы используем два параметра: его VIN-код и имя. Если перевести в IT-термины, VIN — это MAC-адрес, а имя машины — FQDN. Да-да, у каждой из наших машин есть своё имя. VIN-код слишком сложно запомнить, а госномер может измениться.
Сначала мы называли автомобили в честь героев сериала «Мир дикого запада»: Takoda, Kohana, Akecheta. Когда персонажи закончились, нам на помощь пришла нейросеть, которая сгенерировала 60 тысяч уникальных имён. Так появились Natelio, Keyro, Onipa.
Если встретите на дорогах наш беспилотник, без труда узнаете, как его зовут. Стикеры с именами мы наклеиваем всегда в одно и то же место: справа, под лобовое стекло.
Управлять немаленьким флотом беспилотников нам помогает обширная база данных. В ней хранится информация о каждой машине и событиях, которые с ней происходят. Это своего рода судовой или лабораторный журнал, где мы тщательно фиксируем логи всех поездок: отмечаем неисправности, храним фотографии, записываем изменения, следим за метриками по каждой отдельной машине и всему флоту в целом. Снова обращусь к IT-терминам — наша база очень похожа на ERP-систему.
Шаг 3. Переходим к сборке
Сборкой надо как-то управлять: считать метрики, выстраивать цепочки поставок, оптимизировать ресурсы. Мы делали несколько подходов к этой задаче, и самым эффективным из всех нам показался Scrum-фреймворк. Оказывается, он подходит не только для разработки ПО.
Каждый понедельник мы планируем задачи на неделю вперёд (по сути — устраиваем планирование спринта). Команду dev представляют механики и электрики; за Scrum-мастеров — менеджеры проектов; чтобы приоритизировать задачи и отработать гипотезы, подключаются заказчики.
Дальше всё тоже стандартно: выбираем задачи из бэклога и распределяем их между командами. Одновременно со сборкой машины, команда проводит эксперименты: например, улучшает качество сигнала модемов. Или модернизирует разъёмы для слива логов. Или оптимизирует систему очистки сенсоров.
В течение недели мы регулярно собираем в цеху летучки «на ногах» (daily standup). По пятницам подводим итоги. Story points только не ввели: не прижились они у механиков. Измеряем всё в часах.
Про технологии в целом
Каждый беспилотник собираем как Роллс-Ройс: вручную, стапельным методом. Это означает, что машина всё время стоит на месте, все необходимые узлы и агрегаты доставляют прямо к ней.
Цех беспилотных автомобилей
Мы выбрали этот подход осознанно: собираем очень маленькой серией, по пять машин, поэтому выстраивать даже полуавтоматический конвейер невыгодно. К тому же для конвейера важно, чтобы конфигурация автомобиля не изменялась, а мы всё-таки экспериментируем и можем менять расположение элементов внутри машины, добавлять или исключать элементы из конечной конфигурации.
После покупки и занесения в базу, будущие беспилотники отправляются в наш цех в Москве. Первое, что мы с ними делаем — оклеиваем фирменной ливреей Self-driving car.
Далее полностью разбираем весь салон, включая обшивку потолка и багажника. Чтобы превратить машину в беспилотник, необходимо протянуть почти 200 метров различных проводов от её мозга — вычислителя — ко всем устройствам и узлам периферии. Оборудование, которое находится на крыше (сенсор-бокс), подключаем оптическими кабелями, камеру — коаксиальными, для передачи данных между IP-устройствами используем UTP. Не забываем и про силовые провода: всем частям беспилотника нужно электричество.
Одновременно усиливаем шумо- и виброизоляцию багажника, заодно заглушаем гул системы охлаждения — простое, но очень важное улучшение. Мы используем беспилотники в качестве такси, а значит, должны позаботиться о комфорте клиентов.
Помните, я говорил, что сборка беспилотника начинается ещё до покупки подходящего автомобиля? Чтобы ускорить сборку, мы готовим комплектующие и собираем основные узлы ещё до того, как к нам приедет очередная Sonata.
Большую часть комплектующих мы разрабатываем самостоятельно. Для быстрого прототипирования и экспериментов мы изготавливаем некоторые детали своими силами: в нашем распоряжении несколько 3D-принтеров разных типов и размеров, токарный станок и фрезерный трёхосевой станок с ЧПУ. После продолжительной серии тестов мы заказываем серийные детали на внешних производственных площадках со строгим соблюдением стандартов, нормативов и контролем качества.
Гермобокс для электроники
Под обшивкой каждой машины прячется множество электронных устройств: камеры, лидары, радары, вычислители, система охлаждения, сетевое оборудование, электрические платы с различными входами и выходами. Обо всём этом подробно рассказывал Виталий Подколзин, не буду повторяться.
Корпуса для собственных плат мы также разрабатываем самостоятельно, часть покупных плат перекорпусируем. Например, один из нужных нам свитчей поставляют только в большом стоечном исполнении. Сама плата при этом занимает 60% корпуса. Замена оболочки в подобных ситуациях помогает нам не только сэкономить пространство (напоминаю, мы размещаем всё оборудование в багажнике обычного автомобиля), но и установить дополнительное охлаждение. Места мало, тепла выделяется много: воздух не должен застаиваться внутри корпуса. Приятный бонус — оборудование в одинаковых лаконичных корпусах выглядит стильно.
Пора установить силовую часть. Машина потребляет до 2 кВт. Львиная доля электроэнергии приходится на вычислитель, внутри которого трудятся два серверных процессора и три мощные видеокарты. Фактически каждая наша машина — миниатюрный центр обработки данных. Все вычисления происходят на борту автомобиля, он полностью автономен.
Бортовой компьютер в багажнике
Багажник после установки оборудования
Чтобы беспилотная часть машины могла продолжать функционировать длительное время, мы комплектуем автомобиль двумя дополнительными батареями, от которых питается вся электрическая сеть. К слову, энергопотребление всего беспилотного оборудования меньше, чем у штатных узлов и агрегатов. Упаковываем провода в аккуратные жгуты и разводим по всей машине. Подключения — только разъёмные и рассчитанные именно на автомобиль: чтобы выдерживали вибрации и многократные включения и отключения.
Главное в машине — это безопасность. На всю электронику нижнего уровня — включая устройство, которое подаёт управляющие сигналы автомобилю, — приходят две независимые линии питания. Мы контролируем обе из них. В случае отклонений хотя бы в одной линии машину просто не удастся перевести в автономный режим.
Монтируем заранее собранные узлы, хранившиеся на складе готовых изделий, и подключаем. Тестируем все системы, прежде чем вернуть машине привычный вид.
Автомобиль до и после установки фендера
Устройство фендера с боковым лидаром
Завершаем сборку установкой сенсор-бокса на крышу машины.
Про сенсор-бокс в частности
Большой белый багажник с башней на крыше — тот самый сенсор-бокс. Внутри него собрано самое большое количество «органов зрения». А вообще, чтобы беспилотник мог «видеть» всё, что его окружает, на машину устанавливается три вида сенсоров:
Передний лидар имеет складную конструкцию и в случае механического воздействия уходит во внутреннюю часть автомобиля. В беспилотниках предыдущего поколения все эти сенсоры соединялись проводами с вычислителем. Это было не очень практичное решение: появлялся большой жгут кабелей, который надо было тащить до багажника через полмашины. В четвёртом поколении большую часть этих проводов терминируем уже внутри герметичного сенсор-бокса и соединяем с багажником единым оптическим кабелем.
Сенсор-бокс и лидар Яндекса
Мы живём не в самом благоприятном климате: у нас выпадают все возможные виды осадков, да и резкие перепады температуры не редкость. Всё это загрязняет наши сенсоры и мешает машине «видеть». Поэтому мы разработали специальную систему очистки, которая подаёт на лидар и камеры воздух и воду в правильной пропорции. Радары умеют видеть через закрытые кожухи, скрыты внутри крыши и в очистке не нуждаются.
Компрессор, резервуар для воды, баллон со сжатым воздухом, гидравлическую и пневматическую трассы, из которых состоит система очистки, наши конструкторы сумели уместить в сенсор-боксе на крыше автомобиля. А дизайнеры постарались, чтобы всё это выглядело стильно.
◼︎ Гермобокс с электроникой
◼︎ Система очистки сенсоров
◼︎ Радары
◼︎ Камеры
Шаг 4. Калибруем
Важный этап создания беспилотника — калибровка. Это процедура нахождения некоторых внутренних параметров сенсора и/или его положения относительно машины или другого сенсора.
Как я рассказывал чуть выше, каждая машина снабжена большим количеством самых разных сенсоров. Всем им необходимо работать синхронно, как одно целое, поставляя данные в вычислитель, который определяет логику поведения машины. Ведущий «орган зрения» беспилотника — лидар разработки Яндекса. Все остальные сенсоры мы калибруем относительно него. А он сам калибруется относительно кузова автомобиля.
Калибровка выглядит так: автомобиль перемещается по большому помещению с множеством шахматных досок, расположенных в форме круга и установленных под разным углом. Когда беспилотник накопит достаточно кадров окружающего его пространства с разных ракурсов, сенсоры, используя эти данные, синхронизируются между собой.
Процесс калибровки
Шаг 5. Сертифицируем
После всех наших вмешательств автомобиль уже нельзя назвать обычной Hyundai Sonata. Значит, надо удостовериться, что получившаяся модель надёжна и соответствует стандартам безопасности серийных автомобилей. Поэтому отправляем наши машины на сертификацию в «НАМИ-Фонд». Там беспилотники испытывают и выдают сертификат соответствия, который разрешает эксплуатировать их на дорогах общего пользования.
Шаг 6. Запускаем. Тестируем. В путь
Осталось «вдохнуть жизнь» в машину: установить на бортовой компьютер операционную систему и ещё раз протестировать все узлы, агрегаты и сенсоры. Мы используем UNIX-подобную ОС.
Почти всё. До момента, когда беспилотник можно будет выпускать на улицы города, осталось 400 км. Проезжая это расстояние на нашем специальном полигоне, машина докалибровывается под присмотром водителя-испытателя. Лидары «видят» более чем на 200 м, поэтому идеально точно настроить их в помещении при скоростях меньше 40 км/ч невозможно, требуется доработка «в бою». Вместе с этим мы ещё раз проверяем надёжность всех узлов и агрегатов.
Только после завершения всех тестов мы считаем машину полностью готовой к езде в автономном режиме.
Уже более трёх лет десятки наших беспилотных автомобилей ездят на полигоне Яндекса 24 часа в сутки 365 дней в году без человека за рулём. Останавливаются они, только чтобы заправиться.
С 2018 года мы активно тестируем технологию на городских улицах в Москве (в районе Хамовников и Мичуринского проспекта) и в других странах: США и Израиле. За это время наши автомобили проехали больше 16 млн километров в беспилотном режиме. Из самых свежих новостей — начало открытого тестирования в Ясенево, на которое может подать заявку любой человек старше 18 лет.