На трассе М-11 «Нева» Москва — Санкт-Петербург стартовали беспилотные коммерческие грузоперевозки. Четыре беспилотника — два от КамАЗ и два от «СберАвтотеха», оснащенные системой автономности уровня 3+, отправились в рейс. Эти машины импортозамещены на 70%, что позволяет соответствовать текущим требованиям страны по технике.
На церемонии присутствовали ключевые лица проекта «Беспилотные логистические коридоры»: председатель правительства РФ Андрей Белоусов, заместитель председателя правительства РФ Виталий Савельев и другие высокопоставленные чиновники. Этот проект нацелен на развитие грузоперевозок без участия водителей, что может значительно повысить их эффективность.
«Беспилотники проехали без аварий более 3 миллионов километров за полтора года, что позволило перейти к следующему этапу — водитель теперь может занять пассажирское место», — приводятся в сообщении Минтранса слова министра транспорта РФ Романа Старовойта.
В отличие от обычных грузовиков беспилотники не ограничены в режиме труда и отдыха, это позволяет им работать без перерывов, что значительно ускоряет доставку, оптимизирует логистические процессы и минимизирует время простоя. В рамках проекта грузы перевозят ведущие компании и ретейлеры, такие как «Национальный перевозчик», «Глобалтрак», «ПЭК», Х5, «Магнит», «Газпромнефть-Снабжение» и Wildberries.
Будущее беспилотных перевозок
По словам Андрея Белоусова, беспилотные грузовики в этом году должны перевезти 50 тонн коммерческого груза, а в следующем — в четыре раза больше. К 2024 году планируется увеличить количество беспилотных машин на трассе до 18. Однако сейчас перевозки выполняются только за пределами городов, в местах перецепки грузов.
Проект обещает расширение маршрутов: к концу 2024 года трасса М-11 будет продлена до Екатеринбурга. Уже сейчас заинтересованность в услуге проявляют крупные компании, такие как X5 Retail Group и «Магнит».
Устройство беспилотного автомобиля
Беспилотный автомобиль представляет собой сложную систему, объединяющую разнообразные технологии, сенсоры и программное обеспечение для автономного управления. Основные компоненты, обеспечивающие его работу, включают набор сенсоров, высокоточные карты, вычислительные системы и алгоритмы машинного обучения.
- Сенсоры: сенсоры являются глазами беспилотного автомобиля и позволяют ему воспринимать окружающий мир. Они включают три основных типа устройств, каждое из которых выполняет свои задачи:
- Радары: эти устройства используют радиоволны для определения расстояния до объектов и их скорости. Радары эффективно работают в условиях плохой видимости, таких как дождь, туман или снег, и способны фиксировать движение других автомобилей, пешеходов и объектов.
- Лидары: лидары используют лазерные лучи для создания трёхмерной карты окружающей среды. Они позволяют получить детализированную информацию о формах объектов и их положении. Лидары работают с высокой точностью, обеспечивая распознавание препятствий и других участников дорожного движения.
- Камеры: камеры фиксируют визуальную информацию, включая дорожные знаки, светофоры, полосы движения и другие объекты. Современные камеры высокого разрешения способны передавать цветное изображение, что особенно важно для распознавания сигналов светофоров и пешеходов.
Восприятие и локализация
Обработка данных с сенсоров осуществляется в реальном времени с помощью сложного программного обеспечения. Этот процесс включает два ключевых этапа:
Восприятие: автомобиль собирает информацию о своём окружении — определяет объекты, их размер, форму и движение. Для этого используются нейросети, которые помогают правильно интерпретировать полученные данные, различая, например, между автомобилем и пешеходом.
Локализация: определение точного местоположения автомобиля на дороге с помощью GPS и HD-карт. Высокоточные карты помогают беспилотнику определить свою позицию с точностью до нескольких сантиметров, что критически важно для маневрирования и безопасности.
Прогнозирование и планирование
Основная задача беспилотного автомобиля — не только реагировать на текущие дорожные условия, но и прогнозировать поведение других участников движения. С помощью алгоритмов машинного обучения и данных о прошлых сценариях автомобиль способен:
- Прогнозировать действия пешеходов и водителей, включая изменения полосы движения, ускорение или торможение.
- Планировать траекторию движения, избегая опасных ситуаций. Например, автомобиль может заранее определить, где необходимо затормозить или ускориться для безопасного маневра на перекрёстке или при обгоне.
Управление
На основе собранных данных и прогнозов система автономного вождения принимает решения о том, как должен двигаться автомобиль. Управление включает в себя несколько аспектов:
- Контроль скорости: автомобиль оценивает дорожную ситуацию и выбирает оптимальную скорость, что позволяет снизить расход энергии и обеспечить безопасность.
- Маневрирование: система выбирает траекторию движения в зависимости от дорожных условий, наличия препятствий и других факторов.
Кибербезопасность и интеграция
Все элементы автономного автомобиля должны быть защищены от внешних угроз. Система кибербезопасности обеспечивает защиту от взломов, а интеграционные решения гарантируют стабильную работу всех компонентов — от сенсоров до программного обеспечения.
Таким образом, беспилотный автомобиль — это сложный механизм, объединяющий последние достижения в области технологий, инженерии и искусственного интеллекта.
Преимущества и проблемы
Анализ экономической модели показал, что беспилотные грузовики могут повысить скорость доставки на 12%, за счет отсутствия необходимости в отдыхе для водителей. Кроме того, стоимость перевозок снизится на 10%. Однако на пути к полноценной интеграции остаются проблемы: нехватка инфраструктуры и технические трудности, включая отсутствие выделенных полос для беспилотников и базовых станций для точного позиционирования транспорта.
Эксперты отмечают, что успешная реализация проекта потребует дополнительного развития инфраструктуры, в частности, установки 5G-сетей и строительства выделенных полос для безопасного движения автономных машин.
О проекте
Проект «Беспилотные логистические коридоры», осуществляемый на трассе М-11 «Нева», представляет собой важный шаг в направлении развития беспилотных грузоперевозок на территории России. Эта инициатива направлена на создание инновационной инфраструктуры, способствующей более эффективному и безопасному перемещению грузов без участия человека.
Для успешного запуска эксперимента был введен экспериментально-правовой режим (ЭПР), который позволяет детально протестировать все аспекты внедрения современных технологий, включая нормативно-правовое регулирование и бизнес-модели. ЭПР обеспечивает необходимую гибкость для адаптации существующих законов и правил к требованиям новых технологий. В августе этого года действие ЭПР было расширено на трассы М-12 «Восток» и Центральную кольцевую автодорогу (ЦКАД), что открывает новые горизонты для развития беспилотного транспорта в России.
