Пять перспективных технологий для автомобилей

Машины с технологией автопилота сейчас активно разрабатываются ведущими автоконцернами. Для безопасных поездок на транспорте с автопилотом необходимо создать V2X-инфраструктуру, которая, используя сети 5G, позволит предотвращать критические ситуации в пути. Управлять машиной голосом позволят технологии искусственного интеллекта. Технологии дополненной реальности позволят отображать полезную для водителей информацию на лобовом стекле автомобиля.

Автопилот

Объем рынка технологий автономного вождения составит $560 млрд через 20 лет, следует из отчета AT Kearney. В период с 2020 по 2030 гг. аналитики ожидают пика развития технологий автопилота. Согласно исследованию Berg Insight, в 2020 году в мире будет насчитываться только 200 тыс. единиц самоуправляемых машин. В правительстве Японии, например, планируют довести долю автомобилей с автопилотом до 25% к 2030 году.

Эксперты министерства транспорта США уже подсчитали возможные преимущества от машин с автопилотом. Эксперты спрогнозировали: если бы все автомобили в США были бы самоуправляемыми, то бюджет страны мог сохранил около $340 млрд от потерь в ВВП, вызванных дорожными авариями. Еще один позитивный аспект применения технологий автопилота – сокращение количества смертей в ДТП. В 2015 году в США в результате аварий скончались 35 тыс. человек. Причиной трети аварий с жертвами стала езда в состоянии опьянения, а каждого десятого ДТП – из-за невнимательности водителей.

В России беспилотные технологии развивает КАМАЗ и ГАЗ.

Car-to-Car и V2X: Инфраструктура для самоуправляемых автомобилей

Процесс разработки автономных машин год от года прогрессирует. Чтобы автопилот мог обеспечить комфортную и безопасную езду, разрабатываются технологии взаимодействия машин между собой с использованием беспроводных сетей (Vehicle-to-Vehicle (V2V) или Car-to-Car(C2C)) и технологии обмена данными между автомобилями и другими объектами транспортной инфраструктуры (Vehicle-to-Everything (V2X) или Vehicle-to-Infrastructure (V2I)).

Скорости движения, количество участников, напряжение движения растут год от года. Поэтому водителям без современных технологий все труднее справляться с анализом дорожной обстановки. Автономные системы вождения полагаются на информацию, поступающую от множества сенсоров, а также от сенсоров машин других участников движения.

С помощью автономных систем управления машина не просто подсказывает водителю, какие маневры лучше совершить, а сама принимает решения, получая данные по системе V2V.  Более трети автомобилистов, по данным Международного центра робототехники, хотят, чтобы их машины могли общаться между собой.

«Машины должны не просто взаимодействовать с людьми, находящимися в салоне, но и с окружающими автомобилями и с внешним миром в целом. Так, использование технологии С2С позволяет повысить уровень безопасности на дороге для всех участников движения, помогают разгрузить автомагистрали, минимизировать вредные выбросы в атмосферу. Все это приводит к снижению расходов на инфраструктуру. Постепенно это становится и нашей реальностью», - рассказывал в интервью iot.ru Антон Свекольников, руководитель направления корпоративных коммуникаций и мероприятий Volvo Car Russia.

Элементы V2V уже сейчас позволяют повысить безопасность движения.

Так, в 2015 году автоконцерн Volvo представил облачную платформу. Автомобили, подключенные к ней в Швеции и Норвегии, могут обмениваются данными о сцеплении с дорожным полотном, поступающими от антипробуксовочных систем. Информация позволяет узнавать участникам движения об обледенении трасс. Ее могут использовать и городские службы, чтобы оперативно устранить последствия непогоды.

Кроме того, эксперты в области транспорта подсчитали, что технологии V2V ежегодно в США смогут предотвращать 592 тыс. аварий.

По оценкам Cognitive Technologies, V2V-решения станут массовыми ближе к середине 2020-х годов.

5G для взаимодействия автомобилей 

Самоуправляемый автомобиль с 4G на борту после принятия решения об остановке проедет как минимум 1,4 метра. Это обусловлено временем отклика 4G и временем обращения машины к системе торможения. 5G позволит снизить это расстояние до 2,54 см за счет мгновенного обращения к системе торможения и минимального по сравнению с 4G времени отклика (примерно в пять раз меньше, чем в 4G).

В автомобиле с автопилотом установлено большое количество датчиков:

HD-камеры, лидары, бортовые датчики и т.д., которые позволяют обмениваться данными между автомобилем и другими объектами дорожной инфраструктуры - дорожными знаками, разметкой, светофорами. Чем выше скорость обмена и чем меньше скорость отклика – тем быстрее автомобиль сможет принять решение для предотвращения экстренной ситуации.

Сети 5G – единственный ключ к полноценному автономному управлению транспортными средствами, считает Хван Синг Хо (Hwang Seung Ho) исполнительный вице-президент исследовательского подразделения Hyundai Motor Group. По его словам, автономное вождение станет реальностью только через 10 лет. Свою позицию он объяснил тем, что 5G для смартфонов появится почти через четыре года, после стандартизации пятого поколения связи. Но чтобы внедрить 5G в автомобильной отрасли потребуются годы тестов и исследований.  

Искусственный интеллект

Системы, использующие технологии искусственного интеллекта, планирует внедрить в свои автомобили GM. Автоконцерн намерен задействовать возможности суперкомпьютера Watson от IBM. GM и IBM сейчас разрабатывают мобильную платформу, которая накапливает данные о предпочтениях водителя, анализирует их и впоследствии предлагает персонифицированные сервисы и услуги по пути движения. Так, ИИ подскажет стоимость бензина на ближайших заправках. 

Яндекс, например, объявил об участии в создании беспилотного КАМАЗа. Грузовики планируется оснастить технологиями ИИ от отечественного поисковика, например, системой голосового управления автомобилем.

Китайский интернет-гигант Baidu в июле этого года представит свои технологии ИИ для самоуправляемых автомобилей. К 2020 году самоуправляемые автомобили с ИИ от Baidu планируется вывести на городские дороги и открытые шоссе.

Технологии дополненной реальности

По прогнозам ABI Research, технологии дополненной реальности превратят вождение в интуитивно-понятную деятельность. Например, индикаторы дополненной реальности на лобовом стекле (AR HUD) позволят проецировать различную информацию (о погоде, скорости, пробках, ближайших гостиницах, автозаправках и т.д.). Для проецирования информации на лобовом стекле предлагается использовать специальные индикаторы (head-up display, HUD)

AR HUD собирают и интерпретируют дорожную геометрию благодаря датчикам, камерам, местоположению транспортного средства, лазерной проекции и сложным алгоритмам для генерации точных сведений. Также расширится и сфера применения AR HUD, которые смогут отображать рекламные сообщения на основе местоположения автомобиля, предоставлять информационно-развлекательный контент и т.д.