Самоуправляемые автомобили избавятся от «привязки» к спутникам

Самоуправляемые автомобили избавятся от «привязки» к спутникам

Команде специалистов из Университета Калифорнии удалось решить одну из главных проблем создания автономного автотранспорта.

Self-Driving_Cars_Lose_Binding_GPS_Satellites_ALternative_Positioning_System

О своей готовности представить на массовом автомобильном рынке способные передвигаться без участия человека решения уже заявили практически все крупнейшие автопроизводители Европы, Соединенных Штатов Америки и Азии, однако продолжающиеся три последних года испытания созданных рядом автоконцернов прототипов самоуправляемых автомобилей пока не дают нужного результата. Главное требование в отношении этого типа транспортных средств — умение гарантированно обнаруживать все встречающиеся на пути следования препятствия, объезжая их без помех для других участников дорожного движения, и способность постоянно находиться в своей полосе автодороги. Первый вариант создания самого простого автономного авто — оснащение машины видеокамерами, опознающими разметку на дороге, что автоматически ведет к серьезным трудностям в реализации, связанным с требованием ездить только по качественно «разрисованным» автомагистралям. Необходимость свернуть с главной на «проселочную» дорогу лишает «умную» автомашину возможности «видеть» разметку, то есть двигаться самостоятельно в границах дорожного полотна.

Именно по такому пути развития разработанного собственными силами автопилота пошла американская корпорация Tesla Motors, оснастившая свои электрокары функцией «умного» автопилотирования. Интегрированные камеры занимаются распознаванием доступных полос движения посредством анализа разметки, тогда как за отслеживание местоположения в более глобальном масштабе отвечают датчики геолокации. Ключевым критерием для работоспособности «умного» автопилота Tesla Motors становится наличие детализированных карт местности с нанесенными с точностью до сантиметра автодорогами и размещенными на них дорожными указателями, знаками и светофорами. Дополнительными «помощниками» для таких систем вскоре станут встраиваемые вдоль автомагистрали датчики, «помечающие» полотно и инфраструктурные дорожные объекты. Говорить о стоимости такого варианта развития автономных транспортных средств даже не приходится — расходы на создание «умных» дорог, которым предстоит помогать роботизированным автомобилям справляться со своими обязанностями, составят сотни и тысячи миллиардов долларов в масштабах одной только Америки.

Альтернативой удорожания технологии самоуправляемых авто становится улучшение способности машины «привязываться» к карте местности с точностью до пары сантиметров, чего актуальная для Запада система глобального позиционирования GPS (Global Positioning System) обеспечить в текущей конфигурации не способна. Напомним, что разработанная для военных нужд спутниковая группировка GPS предназначена для решения задач оборонного ведомства США — Пентагона, тогда как гражданский вариант системы является сильно урезанным по техническим параметрам «военизированным» сервисом. Точность определения местоположения далека от идеальной, угрожая привести к неприятным последствиям для автопилотируемых электромобилей — последние попросту «промажут» по нужной полосе, а то и всей автодороге, если отсутствует возможность «увидеть» с помощью видеокамер границы полотна и нанесенную на него разметку. Специалисты из Калифорнийского Университета нашли очень простой и эффективный способ обхода данного ограничения, дополняющий возможности систем геопозиционирования GPS, ее российского конкурента ГЛОНАСС, европейского Galileo (Галилео) и китайского Beidou (Бэйдоу).

Согласно обнародованному на этой неделе итоговому отчету исследовательской группы, которую возглавляет доцент кафедры электротехники и вычислительной техники колледжа Бурнс Зак Кассас, инженерам удалось заменить спутниковые GPS-сигналы на присутствующие в любой густонаселенной области сигналы с телевизионных ретрансляторов, сотовых вышек, точек доступа Wi-Fi и радиоточек. Разработанный американцами алгоритм обеспечивает исключительную точность позиционирования по результатам анализа полученных сигналов, полностью заменяя показания с GPS-спутников. Последние при этом остаются очень «капризным» источником получения информации о местоположении приемника — плохая погода или складки местности приводят к катастрофическому снижению качества определения координат. К этому добавляется открытый протокол передачи данных, применяемый в гражданской модификации GPS — угроза взлома этой системы киберпреступниками, что становится особенно актуальным в нынешних условиях развернувшегося в мире геополитического противостояния трех сверхдержав — России, США и Китая, является серьезным сдерживающим фактором для применения GPS-сигнала в качестве единственного источника сведений о геолокации автомобиля в момент движения.

В отличие от системы глобального позиционирования, установленные на поверхности земли источники «альтернативных» сигналов — присутствующие во всех странах мира сотовые вышки и входящие в единую сеть доступа к сети Интернет Wi-Fi-точки, имеют жестко установленное местоположение, которое остается неизменным в любой момент времени. Созданная учеными процедура анализа получаемых данных с этих точек позволяет гарантировать точное определение месторасположения объекта, даже если тот находится в постоянном движении. Самоуправляемый автомобиль, оснащенный соответствующей электроникой, окажется «свободным» от необходимости получать эти сведения со спутников — имеющие хорошую плотность размещения вышки LTE-сетей помогут достигать идеальной точности геопозиционирования, превышающей по показателям гражданскую систему GPS, ГЛОНАСС или китайские станции Beidou. Вместе с другими датчиками — лазерными, оптическими и ультразвуковыми, созданный калифорнийскими учеными алгоритм облегчит работу инженеров автомобилестроительных компаний, крайне заинтересованных в скорейшем появлении на рынке принципиально новых и безопасных электрокаров с автономным управлением. При этом стоимость внедрения альтернативного сервиса, позволяющего с точностью до сантиметров определять местоположение машины, в сотни раз ниже запланированной ко внедрению в западных странах технологии V2I, предполагающей организацию постоянного обмена данными между автомашиной и объектами дорожной инфраструктуры с интегрированными датчиками.

Евгений Кишьян
comments powered by HyperComments