В статье анализируется современное концепции синтеза беспилотных транспортных средств в Российской Федерации, классификационные проблемы устройств машинного зрения, проблемы и перспективы внедрения беспилотных наземных транспортных средств в зависимости от применения.
Ключевые слова: беспилотные наземные транспортные средства, устройства машинного зрения, интеллектуальны системы управления, робастное управление, адаптивная система управления.
Развитие спутниковых систем навигации (ориентации), исследований в области управления техническими системами, появление новых достижений в области исследования датчиковой аппаратуры и программирования позволило постепенно развиться проектам, связанным с созданием наземных беспилотных транспортных средств совместно с интеграцией в них решений, устройств машинного зрения и ориентации. Такие системы играют решающую роль в проектировании перспективных беспилотных транспортных средств (ТС). Говоря об автоматизации управления ТС, следует заметить, что успешность применения тех или иных систем зависит от специфики отрасли и условий работы ТС. Так, на данный момент широко применяются беспилотные летательные аппараты. Данная область требует совершенствования, однако существующие устройства в основном полностью работоспособны и точно выполняют поставленные при их проектировании задачи. В тоже время сейчас активно развивается сфера создания беспилотных наземных ТС. В данной области целесообразно выделить несколько направлений: ограниченное применение (промышленное — погрузчики, карьерные самосвалы и т. д., сельскохозяйственная техника, определенные маршруты специального назначения) и применение на дорогах общественного пользования (пассажирские и грузоперевозки). Обобщенно, архитектура беспилотного наземного ТС — это специальный программный софт и устройство машинного зрения (сенсоры). Так, для обеспечения полной автономности автомобиля во многих случаях обязательно применение лидаров, камер, радаров, ультразвуковых датчиков, системы навигации, специального софта обработки информации и центрального компьютера, одно из главных требований к которому — высокая производительность. Перечисленные устройства машинного зрения обладают рядом особенностей. Так, камеры позволяют получить высокоточное цветное изображение и увидеть даже мелкие детали, однако не определяют скорость движения и дистанцию. Их главный недостаток — зависимость от освещения. На данный момент развиваются технологии, позволяющие минимизировать данный недостаток и упростить другие устройства машинного зрения в рамках проекта. Лидары определяют форму объекта и расстояние до него, отличаются высокой стоимостью, в связи с чем требуют применения совершенствующих некоторые их характеристики устройств машинного зрения. Преимущества радаров — не высокая зависимость от погодных условий. Радары, применяемые в автомобилях, измеряют скорость и дальность объекта на расстоянии до 300м, однако точности данных недостаточно для определения типа объекта. Этот недостаток способен устранить 4D-радар, который в настоящее время разрабатывает ряд компаний (например, CognitiveTechnologies). Таким образом, можно выделить следующие тенденции развития: одни компании ищут пути снижения стоимости производства лидара, другие прогнозируют возможности альтернативных устройств.
Существует классификация устройств машинного зрения и ориентации по обобщенному принципу работы (излучение/поглощение сигнала) — это активные и пассивные устройства. К пассивным устройствам относят системы спутниковой ориентации (GPS, Глонасс) и камеры. Тогда как, среди активных устройств можно выделить следующие — это оптические устройства (технология лидар), ультразвуковые устройства (датчики) и радио — локаторы (радары, работающие в радиодиапазоне). Последние тенденции развития беспилотных наземных ТС говорят о перспективе широкого внедрения мобильных телематических систем — Wi-Fi, технологии мобильной связи, что говорит о стремлении отрасли к синтезу автономных интеллектуальных систем. Технологии мобильной связи возможно отнести как к пассивным, так и к активным. При этом, поиск оптимальных решений относительно целесообразности применения и комбинациях устройств машинного зрения создает основы для будущей корректировки данной классификации. Так на летательных аппаратах применяются пассивные радары, в тоже время, существуют концепции, связанные с нанесением, например, «активной» разметки при эксплуатации беспилотных наземных ТС. Безусловно, такие решения имеют какие-либо перспективы только при ограниченном применении на определенных («закрытых») маршрутах, однако, вероятно, в рамках определенного проекта данного назначения, способны несколько упростить систему устройств машинного зрения.
Взаимодействие автомобиля и системы управления, происходит с помощью специальных плат контроля, связывающихся с узлом. Для того, чтобы говорить более подробно о принципах работы и реализации беспилотной системы автомобиля, рассмотрим некоторые существующие наземные беспилотные ТС промышленного применения.
Целесообразно начать с совместного проекта КАМаз и Cognitive Pilot, который реализован на базе серийного грузового автомобиля КамАЗ-4308. Основные компоненты беспилотной системы — высокопроизводительный компьютер, видеокамеры, радары, лидары и ультразвуковые датчики, а также модули промышленной связи — Wi-Fi, 4G, радиопередатчики УКВ-диапазона. Данные датчиковой аппаратуры обрабатываются комплексом C-Pilot, что позволяет обеспечить достаточную точность навигации — ошибка до 2 см. Проект представлен в 2019г. и успешно прошел испытания на угольных шахтах. Однако применение данной модели на дорогах общественного пользования требует усложнения в конструкциях датчиковой аппаратуры, за которым следует существенное увеличение стоимости производства и обслуживания при эксплуатации. В связи с этим, данная модель актуальна при промышленном применении и совершенствование примененных в ней решений позволила развиться следующим беспилотным проектам КАМаз.
Иллюстрацией вышесказанного является плавный отказ Cognitive Pilot от данного проекта — в дальнейшем фирма ориентируется на агропромышленную отрасль, системы помощи водителю и отказ от применения лидаров, планируя возможность замены их функционала перспективной разработкой- 4Д радаром. Развитие беспилотных наземных ТС связано с развитием продвинутой системы помощи водителю (ADAS) и введению уровней автоматизации управления в соответствии со стандартами, разработанными Обществом автомобильных инженеров (SAE) и принятыми на государственном уровне во многих странах — таких уровней шесть и, начиная с 5-го, автомобиль считается полностью беспилотным.
В тоже время КАМаз, в результате сотрудничества с другими компаниями осуществил следующие проекты. НАМИ-КамАЗ-1221 ШАТЛ (слайд 7) является автомобилем с электрическим приводом. Для ориентации в пространстве использует данные камер, радаров, лидара на крыше и ультразвуковых датчиков, информация которых используется для принятия текущих решений управления — ТС имеет автономное оборудование. Предусмотрена возможность дистанционного управления посредствам передачи информации на сервер КАМаз (диспетчерский пункт) в реальном времени через пилотную сеть 5G. Это необходимо для решения более сложных задач и реализовано благодаря обеспечению быстрой синхронизации с диспетчерским пунктом.
Особенностью следующей модели КамАЗ-3373 Челнок является отсутствие кабины и электрический привод (запас хода 50 км, время зарядки 5 часов). Такое решение позволяет разгружать платформу с двух сторон и использовать её в закрытом помещении. Применение данной модели также промышленное, в частности она используется на собственном производстве КАМаз. На модели предусмотрена симметрия световых приборов и систем ориентации. Спутниковая система дублируется инерциальной, на случай потери связи со спутником.
Важное влияние на автоматизацию автомобилей оказывает концепция Connected Car — автомобиль с сетевыми возможностями. Такие автомобили также оснащены средствами навигации и ориентации, связью с интернетом. Автомобиль через сеть взаимодействует с окружающей средой и объектами: автомобиль-автомобиль (vehicle-to-vehicle, V2V), автомобиль — инфраструктура (vehicle-to-infrastructure , V2X) и автомобиль-пешеход (vehicle-to-pedestrian, V2P) и т. д.
Также, на стадии испытаний находится несколько проектов, заслуживающих внимания при освещении данной тематики: Volgabus MatrЁshka, BaseTracK ГАЗ Next Eva, SberAutoTech ФЛИП, беспилотный грузовик EvoCargo, проекты Яндекса, автоматизация серийных моделей. Таким образом, на данный момент проводятся испытания беспилотных наземных ТС с разными особенностями конструкции, системами питания и применения. Так, конструкция Volgabus MatrЁshka предусматривает три варианта применения — базовая версия с грузовым контенером, грузовая платформа и перевозка пассажиров (8–12 человек). Здесь ключевую роль в управлении играет оригинальная операционная система реального времени с телеметрией всех узлов автомобиля. Предполагается интеграция всех систем в одно приложение, которое будет отвечать за диагностику, управление и маршрутизацию перемещения. Другое решение автоматизации управления наземным ТС применено Группой ГАЗ — BaseTracK ГАЗ Next Eva, где полностью отказались от оптических средств ориентации. Беспилотное управление осуществляется системами высокоточного геопозиционирования и штатной системой помощи водителю ADAS. Технологии аппаратного и программного обеспечения предусматривают их установку на стандартное транспортное средство, здесь существуют проблемы, связанные с интеграцией предложенного модуля в систему автомобиля. Более того, программный комплекс софт для передвижения по виртуальному рельсу на данный момент, проходит доработку сценариев для различных сложных дорожных ситуаций.
Так, ещё один автомобиль с электрическим приводом — SberAutoTech ФЛИП способен передвигаться в полностью автономном режиме, но предусмотрена так же бесшовная интеграция в «умные дороги» стандартов V2V и V2X.
Обеспечение полного автоматического управления на дорогах общественного пользования требует более сложных технических решений. Так беспилотные автомобили Яндекса, Uber, Google, StarLine и др. более сложны с точки зрения взаимодействия системы управления с автомобилем и обеспечения машинного зрения, это связано с тенденцией к не сохранению места водителя функциональным. Например, устройства машинного зрения беспилотного автомобиля Яндекса — это 3 лидара, 5 камер, антенны GPS и мобильной связи, 4 радара, сенсоры контроля безопасности движения. Данные автомобили полностью автономны, то есть информация не передается на какой-либо диспетчерский пункт, а обрабатывается после поездки в центре управления, таким образом машинное обучение и управлением происходит, в том числе, с помощью нейросетей.
При получении точных координат использована технология Realtime kinematic. Для реализации данной системы на автомобиле Яндексом создан блок локализации GeoHub. В системе локализации использован модуль инерциальных измерений. Функционал модуля спутниковых сигналов заменяет двухдиапазонный приемник. Применение камер осоложнено следующими проблемами: мерцание источников светодиодного света, необходимость высокого динамического диапазона, наличие HDR (возможности совмещения кадров с разной освещенностью в один для получения более качественной картинки), обеспечение достаточного разрешение и частоты кадров, обеспечение несжатого видеопотока, удаление камер от приемного устройства. Для решения данных проблем применено устройства, которое будет работать с камерой по интерфейсу GMSL или FPD-Link.
Таким образом, важным моментом является разграничение концепций проектов относительно применения. Проведенный в статье анализ позволил сделать вывод, что на данный момент развитие беспилотных автомобилей идет практически в одном направлении и отличия связаны, в основном с особенностями конструкции, тогда как поиск оптимальных комбинаций устройств машинного зрения целесообразно сконцентрировать относительно применения ТС: ограниченного, где целесообразно оставить место водителя функциональным и ориентироваться на упрощение систем машинного зрения, например посредствам применения активной разметки, если речь идет о промышленном применении в закрытом помещении; применения на дорогах общественного пользования. Так как устройства машинного зрения, в свою очередь, требуют специальное программное и аппаратное обеспечение и применение тех или иных решений может быть осложнено взаимодействием с системой управления.
Проблемы и препятствия для внедрения беспилотных наземных ТС связаны с ключевыми технологиями отрасли: интеллектуальные системы управления в современных условиях имеют проблемы, связанные с задачей синтеза, имеющей ограничения и требования: программные (требуется единый технический стандарт по обмену данными и обеспечению их защиты, совершенствование алгоритмов и доработку сценариев), выбор способа обеспечения робастности, выбор критерия качества для проектирования оптимальных систем управления, система управления антенной.
В статье проанализировано современное состояние подходов к синтезу систем управления наземными беспилотными транспортными средствами.
Литература:
- Афанасьев В. Н. Математическая теория конструирования систем управления: Учеб. для вузов. / В. Н. Афанасьев, В. Б. Колмановский, В. Р. Носов. — з-е изд., испр. И доп. — М.: Высш. Шк., 2003. — 614 с.
- Вэй Ян Лвин, Щагин А. В. Адаптивная система автоматического управления движением // Современные информационные технологии и ИТ-образование «Механика и машиностроение» — 2012. С. 983–986
- Вэй Ян Лвин. Выбор и обоснование составных частей адаптивной системы автоматического управления автомобилем // Микроэлектроника и информатика-тезисы докладов секция-7 (2011г).
- Деменков Н. П., Микрин Е. А. Управление в технических системах: учебник / Н. П. Деменков, Е. А. Микрин. — Москва: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2017. -452с.
- Интернет ресурс: Блог Яндекса [режим доступа: https://yandex.ru/blog/company/kak-vyglyadyat-bespilotnye-avtomobili-yandeksa-novogo-pokole]
- Интернет ресурс: официальный сайт Государственный научный центр Российской Федерации ФГУП «НАМИ», раздел «Проекты» [режим доступа: [https://nami.ru/]
7. Интернет ресурс: пресс центр ПАО Камаз [режим доступа: https://kamaz.ru/press/releases]
- Пантелеев А. В. Теория управления в примерах и задачах: Учеб. Пособие / А. В. Пантелеев, А. С. Бортаковский. — М.: Высш. Шк., 2003. — 583 с.
- Шурыгин Ю. А., Карпов А. Г. Современные проблемы теории управления. — Томск: Изд-во Том. Ун-та, 2017. — 80с.
