На трассе М11 стартовали регулярные беспилотные грузоперевозки
4 октября состоялся очередной провоз груза в беспилотной режиме по маршруту Санкт-Петербург-Москва-Санкт-Петербург. Беспилотный тягач StarLine направится в сторону столицы по трассе М11 «Нева», в прицепе беспилотника более 10 тонн собственной продукции компании — охранно-телематического оборудования StarLine. Для контроля движения на протяжении всего маршрута в автомобиле присутствовал водитель-испытатель.
Высокоавтоматизированный автомобиль двигался по маршрутному заданию, используя перспективные технологии в областях беспилотного вождения: искусственный интеллект, нейросети, а также уникальную разработку петербургских ученых из НПО СтарЛайн — цифровую модель дороги, то есть специальную карту для локального маневрирования по маршруту, выбора полосы движения, скорости, получения информации о дорожных знаках и ограничениях. Для движения по трассе в высокоавтоматизированном режиме, распознавания других участников движения, прогнозирования их поведения и локализации автомобиля в пространстве беспилотник использует ряд специальных датчиков: GNSS-RTK-приемник, лидары, видеокамеры, инерциальные датчики. Все данные обрабатываются несколькими вычислителями с собственным программным обеспечением, установленными в автомобилях.
«Разработка беспилотного тягача — это другой класс транспорта, другие требования к безопасности, высокие скорости и, как следствие, высокие требования к детекции и распознаванию объектов на большей дистанции. Это более сложная задача для разработчиков, а значит и более интересная. Сейчас для нашей страны очень важное время, время, когда нужно наращивать научно-технический потенциал. Именно над этим мы и работаем, ставя перед молодыми инженерами научные задачи, которые помогают развитию нашей страны», — отмечает руководитель отдела разработок НПО СтарЛайн Илья Никифоров.
Беспилотный автомобиль StarLine — это научно-исследовательский проект, в рамках которого команда инженеров-разработчиков НПО СтарЛайн создает универсальную платформу, которая позволяет интегрировать элементы беспилотного автомобиля практически в любое современное транспортное средство.
Каждый тип беспилотного транспорта имеет свои специфические задачи при разработке и внедрении. Например, разработчики беспилотных систем во всем мире часто отмечают, что самая сложная задача — это предсказание поведения других участников движения. Это когда автомобиль классифицирует все обнаруженные вокруг себя объекты и прогнозирует возможные траектории их движения. Основная разница между движением в городе и движением по загородной трассе именно в этой области. В городе разнообразие объектов велико, и корректность предсказания их поведения является одной из основных задач. Сейчас команда инженеров-исследователей НПО СтарЛайн сосредоточена на тягаче, поэтому занимается задачами специфичными для движения по высокоскоростной трассе, такими как дальняя детекция, позиционирование при нестабильном потоке поправок RTK, построение карты с учетом искривления земной поверхности и так далее.
«Чтобы достичь по-настоящему значимых, прорывных результатов, как отметил президент Российской Федерации Путин В.В, не только государство, но и частный бизнес должен рассматривать развитие науки в качестве одного из важнейших своих приоритетов. Привлекать ученых, открывать собственные исследовательские подразделения, лаборатории.
Именно этим и занимается наша компания: вкладывая силы и инвестиции в новые технологии, мы стремимся приумножить силу российской прикладной науки, поддерживая и развивая молодых талантливых инженеров во славу Отечества. Мы формируем научно-технический потенциал, создаем перспективные рабочие места, так как мы понимаем свою ответственность перед всем научным сообществом и нашей Родиной, ее жителями, нашими детьми и внуками.
Мы уверены, что здоровая конкуренция и тесное сотрудничество российских разработчиков беспилотных технологий позволит в короткие сроки создать полезный интеллектуальный продукт и вывести транспортную отрасль России на новый технологический уровень», — рассказал президент НПО СтарЛайн Аминджанов Темур Асрорович.