На главную | Пишите нам | Поиск по сайту тел (063) 620-06-88 (другие) Укр | Рус | Eng   
Сила интеллекта не в том, чтобы все знать, а в том чтобы знать, где в данный момент можно найти необходимую информацию
  новости  ·  статьи  ·  услуги  ·  информация  ·  вопросы-ответы  ·  о Ващуке Я.П.  ·  контакты за сайт: 
×
Если вы заметили ошибку или опечатку, выделите мышкой текст, включающий
ошибку (всё или часть предложения/абзаца), и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.
×

Инновационные возможности компьютерной симуляции рабочего цикла и движения транспортных средств

2012-10-10
Андрей ( Гавриэль ) Лившиц

Аварийность на транспорте превратилась в один из дестабилизирующих факторов современных мегаполисов и небольших городов

Инновации в области компьютерной симуляции могут помочь снизить уровень дестабилизирующего влияния от случаев аварий и хаоса , возникающего при неправильном вождении

В первую очередь это относится к современным методам обучения и наработки опыта вождения при помощи специальных компьютерных программ

Есть много примеров оптимального решения этой проблемы в Израиле

... Первый класс школы Смарт-Драйв появился еще несколько лет назад в Ашдоде. После успешного старта филиал школы теперь открылся в ТЦ Азриэли - в Тель-Авиве, городе, где научится водить, вероятно, сложнее всего в Израиле. За несколько лет своего существования симуляторы вождения максимально подогнали под отечественные реалии. При этом главный акцент делается на мультизадачность. Легким движением руки виртуальная машина может превратиться в легкий грузовик, в частный автомобиль с ручной коробкой передач, или традиционный для Израиля автомат. Главный плюс – это вождение симулятора в условиях максимально приближенных к реальности.

Говорит , Председатель совета директоров компании "Смарт Драйв": "Израильские дороги намного опаснее, чем мы можем себе представить. В программах наших симуляторов заложены самые разные ситуации, с которыми водители сталкиваются ежедневно, но с которыми столкнуться во время стандартного урока вождения практически невозможно. Это очень важный момент для человека, который хочет не просто получить права, но научиться водить".

Кроме обычной легковушки можно попробовать себя в управлении мотороллером. Для этого тренажера разработана специальная программа с учетом всех аспектов вождения "тустуса" в городе и на междугородних трассах. При этом симулятор фактически дает возможность трассу почувствовать.

Говорит , гендиректор компании "Смарт Драйв": "Мы учим тому, чему в машине научиться бывает сложно. Например, если человек начинает учиться летом, опыта вождения в зимних условиях (а это дождь, гололед на севере, и многое другое) у него просто не будет, и наоборот. На симуляторе можно совершить ошибку, вернуться на несколько шагов назад, проанализировать ситуацию и больше такую ошибку не допускать. Ошибка на дороге часто бывает последней. А симулятор позволяет количество ошибок сократить до минимума.

Один из самых больших плюсов проекта заключается в том, что как минимум теоретически благодаря этим машинам можно сократить количество уроков на машинах настоящих. Особенно с учетом того, что стандартный урок продолжается примерно 40 минут, а урок на симуляторе целый час.

Говорит , ученик школы вождения: "Ощущения супер. Я раньше водил, но это было давно, симулятор очень похож на настоящую машину. Есть ощущение дороги, движения, все как на самом деле. Мне очень понравилось".

Главное, что должно привнести в израильские реалии использование симуляторов – это ту самую культуру вождения, о которой мы все так долго и много говорим. Ведь куда легче понять суть безопасного управления автомобилем изрядно потренировавшись в классе на тренажере, на котором даже авария может стать элементом обучения. Зато уже на настоящем автомобиле даже мысли не будет лихачить или нарушать правила. Ведь ясно чем это может закончиться.

В США это решение имеет гораздо больший размах и представлено более перспективными решениями

Управление транспортных средств американского штата Невада 7 мая одобрило выдачу компании Google первой в своем роде лицензии на испытания управляемых автопилотом автомобилей на дорогах общего пользования. Возможности беспилотного Toyota Prius, оснащенного арсеналом различных датчиков, специалисты Google успешно продемонстрировали на скоростных шоссе штата, в жилых районах Карсон-Сити и центре Лас-Вегаса.

Как сообщается в пресс-релизе Управления транспортных средств Невады, первые опытные автомобили с автопилотом от Google получат красные номерные таблички. В левой части номерного знака будет расположен знак бесконечности - символ "автомобиля будущего", пояснил глава Управления Брюс Бреслоу (Bruce Breslow).

Оригинальные красные номера будут устанавливаться только на опытные беспилотные автомобили, благодаря чему их легко будет распознать как обычным гражданам, так и представителям правопорядка", - рассказал Бреслоу. Для первых серийных беспилотных машин номерные знаки сделают зеленого цвета с тем же характерным символом бесконечности.

Стоит отметить, что Google стала далеко не первой компанией, решившей вложиться в разработку беспилотных автомобилей. Сейчас подобные исследования проводят General Motors, Ford, Mercedes-Benz, Volkswagen, Audi, BMW и Volvo. Компания Cadillac, в частности, работает над полуавтоматической системой управления Super Cruise, которую планируется выпустить на рынок в ближайшие несколько лет.

Первые серьезные испытания беспилотных автомобилей начались еще в 1980-х годах в Германии. Тогда военные специалисты из Мюнхенского университета бундесвера опробовали микроавтобус Mercedes-Benz, оснащенный роботизированной системой управления, основанной на видеодатчиках. Автомобилю удалось разогнаться до 100 километров в час, однако испытания проходили на пустых улицах - по сути, в далеких от реальности условиях.

"Гугломобиль" же оснащен полностью автономным управлением - роботизированная система отвечает за повороты руля, ускорение и торможение. Безопасное передвижение по дорогам в реальных условиях (со светофорами, перекрестками, автомобилями и пешеходами) обеспечивается за счет системы спутниковой навигации, сервиса Google Street View и целого комплекса датчиков. В их число входят расположенный на крыше оптический датчик LIDAR, определяющий расстояние до объектов при помощи отраженного света, радары на передней части автомобиля, датчик позиционирования на заднем колесе, и, конечно, видеокамеры в салоне автомобиля.

Ведущим инженером, ответственным за разработку беспилотного автомобиля Google, является вице-президент компании Себастьян Трун (Sebastian Thrun), возглавляющий лабораторию по изучению искусственного интеллекта в Стэнфордском университете. В 2005 году группа ученых во главе с Труном выиграла соревнования среди беспилотных автомобилей, организованные Управлением перспективных исследовательских проектов (DARPA) министерства обороны США. В октябре 2010 года Трун объявил о разработке беспилотного автомобиля в интересах Google.

Первые испытания "гугломобилей" начались в Калифорнии. Опытные образцы успешно проехали от кампуса Google в Маунтин-Вью до офиса в Санта-Монике, а затем и до Голливудского бульвара. Впоследствии беспилотники прокатились по мосту "Золотые ворота" в Сан-Франциско, трассе SR 1, проходящей по побережью Тихого океана, и по берегу озера Тахо.

В настоящее время, по информации Las Vegas Sun, в парк "гугломобилей" входят по меньшей мере восемь машин - шесть "гибридных" Toyota Prius, один Audi TT и один Lexus RX450h. По данным на конец марта 2012 года, в общей сложности "гугломобили" успешно преодолели свыше 320 тысяч километров. В ходе испытаний один такой беспилотный Prius даже отвез слепого в закусочную Taco Bell.

За всю историю испытаний "гугломобиль" попал всего в одну аварию - беспилотный Prius задел обычный "пилотируемый" Prius в районе Маунтин-Вью. Представители Google, впрочем, тут же заявили, что "гугломобиль" в момент аварии находился в режиме ручного управления, а система автоматического управления работает без сбоев.

Как бы то ни было, Google стала первой в США (да и в мире) компанией, официально допущенной к опытной эксплуатации своих беспилотных машин на общественных дорогах. Возможным это стало после утверждения в феврале 2012 года законодательных норм, разрешающих движение автономных транспортных средств по дорогам Невады.

Согласно закону, лицензия на передвижение по общественным дорогам может быть выдана только заявителям, чьи беспилотные автомобили накатали в ходе испытаний не менее 16 тысяч километров. Кроме того, при передвижении таких машин по общественным дорогам во время испытаний в салоне должны находиться не менее двух человек - один на месте водителя, другой - на "штурманском" месте.

Помимо Невады подобные нормативные акты готовятся к рассмотрению в Калифорнии, Флориде, Оклахоме и на Гавайях. За пределами США участь беспилотных автомобилей пока не столь однозначна. The Daily Telegraph, в частности, пишет со ссылкой на главу парламентского комитета Великобритании по транспорту Роберта Гиффорда (Robert Gifford), что в королевстве переходить на беспилотное управление машинами пока не планируют.

"Сейчас есть автомобили, которые могут самостоятельно парковаться [к примеру, Volkswagen Touran - прим. "Ленты.ру"], но лишь помогают водителю, не заменяя его. Правительству необходимо понять, как [беспилотная] технология будет развиваться в ближайшие десять лет...", - пояснил Гиффорд.

Если верить представителю Google Энтони Левандовски (Anthony Levandowski), которого цитирует The Wall Street Journal, в компании надеются завершить разработку "гугломобиля" "намного быстрее", чем за десять лет.

Ученые из Колумбийского университета установили, что использование автопилотов на автомобилях поможет увеличить эффективность транспортных и пассажирских перевозок как минимум на 273 процента. Исследования такого рода - не новость, но примечательной работу американцев делает то, что при расчетах они исходили исключительно из существующих технологий.

Несовершенные водители

Первое, что необходимо понять и принять - человек, любой человек, очень плохой водитель. Главный его недостаток - очень большая задержка в реакции на изменение ситуации на дороге. Связано это, конечно, во многом с физиологическими ограничениями. Так, например, человеку нужно время, чтобы проанализировать ситуацию и среагировать на нее.

В общей сложности, в зависимости от физического состояния водителя, условий видимости, его концентрации и прочих факторов время реакции может варьироваться в пределах от 0,15 секунды до десятков секунд. При среднем условном значении в 1,5 секунды и скорости автомобиля в 90 километров в час такое время реакции обеспечивает тормозной путь более чем в сорок метров. А ведь к этому необходимо добавить еще и время, которое уходит непосредственно на выполнение транспортным средством команды - например, полной остановки после нажатия тормозов (это добавляет к тормозному пути еще 40 метров).

Вследствие этого человек крайне неэффективно использует дорожное полотно. Как показал анализ ученых из Колумбийского университета, на прямолинейном шоссе автотранспорт покрывает в среднем около 5 процентов дорожного полотна. Все остальные 95 процентов, которых, впрочем, бывает недостаточно, оставлены под несовершенные человеческие рефлексы.

Кроме этого, по словам ученых, необходимо учитывать психологические особенности водителей, которые тоже играют не в пользу качества вождения. Например, один автомобилист вполне способен заблокировать в результате сгоряча принятого решения одну-две полосы, что в некоторых случаях может привести к полной остановке автотранспорта на трассе.

Совершенное движение

В настоящее время работы по усовершенствованию дорожного движения ведутся, условно говоря, в двух направлениях. Первое (которое мы назовем глобальным) пытается наладить движение транспорта извне, без учета особенностей людей-водителей. В таких моделях автомобиль пассивен, по сути он играет ту же роль, что и жидкость при моделировании тока в водопроводе. Это направление смело можно называть классическим и довольно неплохо развитым - ученые используют компьютерное моделирование, например, токов с разными свойствами на графах (задающих схему дорог).

Возникающие в таких задачах динамические системы очень сложны, в частности, они скачкообразно могут переходить от одного устойчивого режима (свободного движения автомобилей) к другому (пробке, когда скорость отдельных автомобилей почти нулевая). При этом, как показывают исследования, условия такого перехода зависят от множества факторов, в частности, например, от строения самой сети дорог.

Вместе с тем, в этом направлении есть некоторые успехи - так, в Европе активно используются (pdf) разные режимы работы светофоров, что, как показывает практика, позволяет либо заметно разгрузить дорогу, либо остановить рост нагрузки. При этом в основе подобных методов лежит тезис о том, что от пробок на дороге избавиться полностью не получится никогда.

Неявно большинство моделей такого рода подразумевают, что водители во время движения подчиняются правилам дорожного движения, то есть реагируют на подаваемые извне сигналы, а это, как говорилось выше, из-за психологических особенностей не всегда правда. Таким образом, мы переходим ко второму классу моделей, в которых водитель отсутствует в принципе - вместо этого задается принципиально иная задача организации движения, в которой автомобили рассматриваются как активная часть модели.

С одной стороны, это упрощает задачу в теории, но с другой - осложняет ее практическую реализацию, ведь взаимодействие автомобилей между собой либо с некоей управляющей системой еще необходимо организовать.

Взаимодействие как путь к успеху

В 2011 году корейские математики получили интересный результат. Оказалось, что если автомобили будут просто сообщать друг другу направление движения и скорость (это, конечно, подразумевает наличие между транспортными средствами какой-то связи - сигнальных огней здесь будет недостаточно), то можно избежать многих пробок. Локального взаимодействия часто оказывается достаточно для того, чтобы облегчить транспортную ситуацию.

В рамках новой работы, которая появилась в журнале IEEE Spectrum, ученые рассматривали более радикальный сценарий. Они предполагали, что автомобили управляются автопилотами. При этом рассматривался простейший случай - прямолинейное шоссе без развязок и перекрестков. Оказалось, что в этом случае одна полоса дороги может пропустить до 12 тысяч автомобилей в час при скорости в 120 километров в час.

Для сравнения, если бы автомобилем управлял человек, то пропускная способность при прочих равных условиях составляла бы 2-3 тысячи автомобилей.Все дело, по словам исследователей, в том, что при такой скорости водители обычно держат дистанцию в 40-50 метров (это считается безопасным). Кроме этого исследователи установили, что, если на машинах установлены не полноценные автопилоты, а системы наподобие адаптивного круиз-контроля, безопасную дистанцию на скорости 120 километров в час можно сократить до 25-30 метров. При этом пропускная способность вырастает "всего" в 1,5-2 раза до 4 тысяч автомобилей в час.

Впрочем, главное достоинство новой работы заключается в том, что при анализе ученые использовали уже существующие технологии. Подробно о развитии этих технологий "Лента.Ру" уже писала.

Что уже есть

В июне 2011 года концерн Volkswagen показал разработку "Временный автопилот" (Temporary Auto Pilot, TAP). По сути это тот самый аналог круиз-контроля, способный обеспечить пропускную способность в 4 тысячи машин, о котором шла речь выше. Система состоит из бортового компьютера и большого количества датчиков: радаров, камер, лазерных сканеров и прочих устройств. Такой временный автопилот способен удерживать машину на дороге в потоке машин на скоростях до 130 километров в час. При этом он сам следит за разметкой, понимает некоторые знаки ограничения скорости (в соответствии с ними он выбирает скоростной режим).

В августе того же года свой автопилот представила компания BMW. По функционалу ее система превосходит разработку Volkswagen (при фактически той же технической составляющей), поскольку позволяет машинам самостоятельно разгоняться, тормозить, обгонять, выезжать с прилегающих дорог и вклиниваться в идущий поток, а также подстраиваться под дорожные условия. На момент официального объявления тестовый автомобиль с таким автопилотом прошел 4800 километров.

В январе 2012 года Volvo продемонстрировала публике систему, которая позволяет машинам самостоятельно объединяться в колонны. С точки зрения моделирования, в отличие от предыдущих систем, разработка Volvo подразумевает взаимодействие машин между собой в том смысле, что одному транспортному средству понятно поведение другого.

В апреле 2012 года свою разработку показала компания Cadillac. Ее система по функционалу и по технической составляющей похожа на разработку BMW. Машина с такой системой также может разгоняться и тормозить. В отличие, впрочем, от предыдущих разработок Cadillac называет дату, с которой планирует устанавливать такие системы на свои автомобили - 2015 год.

Наконец в мае 2012 года состоялось поистине революционное событие - управление транспортных средств американского штата Невада разрешило компании Google испытывать управляемые автопилотом автомобили на дорогах общего пользования. Помимо Невады подобные нормативные акты готовятся к рассмотрению в Калифорнии, Флориде, Оклахоме и на Гавайях.

В заключение

Не надо объяснять, что у автопилотов огромные перспективы. Использование таких систем в теории должно снизить количество ДТП, увеличить пропускную способность дорог, а также освободить водителей от довольно утомительного процесса вождения. Есть, впрочем, одна загвоздка - это сам человек. Как показывает практика, люди, при всех их несовершенных рефлексах, боятся доверять машине. Но, учитывая, что автомобили Google накатали свыше полумиллиона километров без единой аварии (единственный инцидент произошел во время управления гугломобилем в ручном режиме), это они зря.

полезный материал? Нажмите:




2020-11-20
Живая вода
другие статьи...
© Ярослав Ващук, 2003-2011
при использовании любых материалов сайта ссылка на источник обязательна
[pageinfo]
сайты Хмельницкого bigmir)net TOP 100