Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Bosch |
Дата премьеры системы: | 2017 |
Отрасли: | Транспорт |
Технологии: | Системы безопасности и контроля автотранспорта |
Содержание |
2017
Ключевые составляющие автоматизации вождения
Автоматизированное вождение ощутимо влияет на все системы автомобиля: силовой агрегат, тормозную систему, рулевой механизм, приборную панель, навигацию и датчики. Ключом к успеху является глубокое понимание всех систем автомобиля. Мало кто из поставщиков автомобильной промышленности во всем мире обладает такими же знаниями в этой области, как Bosch. Компания-поставщик технологий и услуг самостоятельно производит большинство компонентов, необходимых для автоматизированного вождения:
Connected Horizon. Автоматизированные транспортные средства опираются не только на данные, полученные с датчиков. Для таких транспортных средств требуется информация в реальном времени о трафике, пробках и ДТП. Получить подобные сведения можно только путем подключения автомобиля к серверу. Для этой цели Bosch разработал решение в виде системы Connected Horizon. Она обеспечивает динамический обзор маршрута и адаптируется под условия вождения. Система Connected Horizon позволяет автомобилям «думать» наперед. Это повышает комфорт и безопасность движения. Например, подключенный к серверу автомобиль знает об опасных участках дороги, которые скрываются за предстоящим слепым поворотом, и может заранее сбавить скорость.
Рулевое управление с электроприводом. Ключевой технологией автоматического вождения является устройство рулевого управления с электроприводом. Даже в аварийном режиме водители смогут продолжить пользоваться функциями рулевого управления. Система будет обеспечивать около 50% электроусиления рулевого привода. Эта технология позволит производителям автомобилей выполнять требования по безопасности автомобилей согласно федеральным документам по политике в области автоматизированных транспортных средств, которые были предложены Министерством транспорта США и Национальным управлением по безопасности движения автотранспорта.
ESP. Данная система также играет ключевую роль в автоматизации управления. Автоматизированное вождение предъявляет определенные требования к критически важным системам безопасности, таким как тормоза. Чтобы сохранить максимальный контроль над данными функциями при сбоях, должны быть предусмотрены резервные дублирующие системы в качестве меры предосторожности. Электронная система динамической стабилизации и электромеханический усилитель тормозного привода по технологии iBooster (см. ниже) могут независимо осуществлять торможение автомобиля без вмешательства водителя.
HMI. Автоматизированное вождение меняет систему взаимодействия «человек-машина» и требует современных концепций коммуникации между автомобилем и водителем. Система должна быть понятна водителю на интуитивном уровне. Разработанные компанией Bosch инновационные дисплеи уже позволяют ей предложить некоторые перспективные решения: в частности, приборная панель с TFT-дисплеем обеспечивает широкие возможности обработки данных в сочетании с прекрасным изображением. Используя систему индикации, выводимую на лобовое стекло, Bosch предоставляет водителю информацию о скорости, подсказки по навигации и предупреждения прямо в поле его зрения. Эта информация накладывается на окружающую среду вокруг автомобиля на виртуальном расстоянии видимости около двух метров впереди него.Вручены награды TAdviser IT Prize в 12 номинациях
iBooster. С помощью технологии iBooster компания Bosch разработала независимый от вакуума электромеханический усилитель тормозов, который отвечает современным требованиям тормозных систем. Он может использоваться для любых типов силовых агрегатов и трансмиссий, и особенно хорошо подходит для гибридов и электромобилей. В iBooster перемещение педали тормоза регистрируется встроенным датчиком хода педали и передается на блок управления. Блок формирует сигнал для электрического двигателя, который развивает требуемое тормозное усилие. Созданное iBooster усилие далее преобразуется в гидравлическое давление через стандартный главный тормозной цилиндр.
Карты. Автоматизированное вождение невозможно без актуальных карт в высоком разрешении. Они снабжают автомобиль информацией о ситуации на дорогах, например, пробки или ремонт дороги, которые еще не попали в поле наблюдения бортовых датчиков. В свою очередь, радиолокационные и видеодатчики Bosch на автомобиле также фиксируют и передают на сервер данные о трафике в режиме реального времени. Такая технология позволяет создавать подходящие карты высокого разрешения для систем автоматизированного вождения.
Лазерные датчики. Кроме радиолокационных, видео- и ультразвуковых датчиков, Bosch также использует в своих автоматизированных испытательных автомобилях лазерные датчики. Различные методы работы датчиков отлично дополняют друг друга. Полученные данные комбинируются для обеспечения надежного распознавания окружающей среды. Автоматизированные транспортные средства используют эту информацию для выработки своей стратегии движения. Bosch считает датчики важным дополнением своего высокотехнологичного портфолио.
Радиолокационные датчики. Основным принципом работы радиолокационного датчика является обеспечение автоматизированного транспортного средства важной информацией о дорожной обстановке на расстоянии до 250 м вокруг автомобиля. Главной задачей радиолокационного датчика является обнаружение объектов, их скорости и позиции относительно движения транспортного средства. Радиолокационные датчики Bosch направленно отправляют частотно-модулированные радиоволны в 76 и 77 ГГц с помощью передающих антенн. Эти волны отражаются объектами, которые находятся впереди автомобиля. Относительная скорость и расстояние до объектов измеряются с использованием эффекта Допплера и задержки, вызванной частотой изменений между излучаемым и полученным сигналом. Сравнение амплитуды и фазы измеренных радиолокационных сигналов позволяет делать выводы о положении объекта.
Ультразвуковой датчик. Такой тип датчиков при автоматизированном вождении необходим, в первую очередь, для распознавания близлежащей окружающей среды с расстояния до 6 метров и при малых скоростях, например, во время парковки. Ультразвуковые датчики функционируют по методу эхолота, который используют летучие мыши. Они выдают короткие ультразвуковые сигналы, которые отражаются от препятствий. Эхо регистрируется датчиками и анализируется центральным блоком управления.
Видеодатчик. С помощью трехмерной технологии измерений стереовидеокамера Bosch предоставляет важные оптические сведения об окружающей среде на расстоянии более 50 метров. Оба CMOS-сенсора стереовидеокамеры оснащены системой распознавания цвета и имеют разрешение 1280x960 мегапикселей, что позволяет обрабатывать изображение очень высокой четкости. Расстояние между оптическими осями двух линз составляет 12 сантиметров. Стереовидеокамера распознает объекты в пространстве и вычисляет дистанцию до них. Информация, полученная с помощью стереовидеокамеры, совмещается с данными других датчиков для создания модели окружающей среды вокруг автомобиля.
Bosch и Daimler
Компании Bosch и Daimler совместно работают над разработкой системы управления для беспилотного транспортного средства. Компании создали альянс, направленный на разработку системы для автономных автомобилей (SAE-уровень 4) и транспортных средств, не требующих участия водителя (SAE-уровень 5). Эти инновации могут стать реальностью уже до начала следующего десятилетия.
Основными задачами разработчиков является создание необходимого программного обеспечения и алгоритмов для автономных систем управления автомобилем. В работе над этим проектом будет задействован всесторонний опыт в области создания транспортных средств компании Daimler – мирового лидера в производстве автомобилей премиум-класса – и экспертиза компании Bosch как крупнейшего мирового поставщика автомобильных автозапчастей. Итогом взаимодействия должна стать технология, готовая к внедрению в производство в кратчайшие сроки.
Автомобиль сам приезжает к водителю
По замыслу разработчиков, внедрение системы полностью автоматизированных транспортных средств позволит оптимизировать городской траффик и повысить безопасность дорожного движения, а в перспективе – сформирует ключевой элемент транспортной системы будущего. Помимо прочего, технология повысит привлекательность сервиса обмена автомобилями. Она поможет людям оптимизировать время, которое они проводят в автомобилях, и откроет новые возможности для тех, кто не имеет водительского удостоверения, сделав эту категорию пользователей более мобильной.
Главной целью проекта является создание и подготовка к внедрению в производство такой системы управления, с помощью которой транспортные средства смогут передвигаться по городу практически автономно. Главная идея заключается в том, что транспортное средство само находило и прибывало к водителю, а не наоборот. Чтобы забронировать услугу обмена автомобилями или заказать городское автоматизированное такси, достаточно будет обычного смартфона.
Bosch и Nvidia
На международной конференции Bosch Connected World 2017 в Берлине поставщик технологий и услуг представил встроенный бортовой компьютер для автоматизированных транспортных средств. Благодаря искусственному интеллекту, компьютер теперь может применять методы машинного обучения. Планируется, что бортовой компьютер с искусственным интеллектом будет управлять беспилотными автомобилями даже в сложных и непредвиденных дорожных ситуациях.
«Мы учим автомобиль самостоятельно маневрировать на дороге», - заявил д-р Фолькмар Деннер, председатель Правления Robert Bosch GmbH на международной конференции по Интернету вещей. Машины уже используют датчики Bosch для контроля ситуации. С помощью искусственного интеллекта станет возможной интерпретация этих данных и последующее прогнозирование поведения остальных участников дорожного движения. «Автоматизированное вождение делает дороги безопасней, и искусственный интеллект - ключевой фактор, способствующий этому. Мы делаем автомобили «умными», - продолжает Bosch СЕО.
Для создания главного бортового компьютера Bosch планирует сотрудничать с американской технологической компанией Nvidia. Nvidia будет поставлять чип, на котором хранятся алгоритмы, созданные посредством методов машинного обучения. Ожидается, что встроенный компьютер с ИИ поступит в производство не позднее начала следующего десятилетия.
Бортовой компьютер с системой искусственного интеллекта от Bosch сможет распознавать пешеходов и велосипедистов. Помимо идентификации объектов, искусственный интеллект позволяет автоматизированному транспорту легче справляться с оценкой ситуации. Так, машины, которые включают сигналы при повороте, с большей вероятностью поменяют полосу движения, чем те, которые этого не делают. Как результат, беспилотные автомобили с системой искусственного интеллекта могут распознавать и оценивать сложную дорожную обстановку, например, учитывать траекторию движения встречного автомобиля, который совершает поворот. Компьютер запоминает всю информацию о движении автомобиля и сохраняет ее в искусственной нейронной сети. Эксперты проверяют эти данные на предмет точности. После дальнейших тестирований на дороге искусственно созданные структуры данных могут быть переданы любому количеству других встроенных компьютеров с системой ИИ.
1986: Программа PROMETHEUS
Bosch занимается разработкой систем автоматизированного вождения с октября 1986 года, когда компания принимала участие в программе PROMETHEUS (Programme for European Traffic with Highest Efficiency and Unprecedented Safety) – проекта по разработке решений для создания системы безопасного и эффективного движения транспорта по европейским дорогам. Кроме того, Bosch стал первым производителем, осуществившим испытания автоматизированного вождения на дорогах общего пользования. Инженеры компании опробовали систему на автотрассах A81 в Германии и I280 в США в начале 2011 года, а затем позднее, в 2016 году, – на Центральной междугородней автомагистрали в Канагаве (Япония).
Системы помощи водителю и безопасности автомобиля
Основная статья Системы помощи водителю и безопасности автомобиля
Робототехника
- Роботы (робототехника)
- Робототехника (мировой рынок)
- Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
- Карта российского рынка промышленной робототехники
- Промышленные роботы в России
- Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
- Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
- Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний
- Технологические тенденции развития промышленных роботов
- В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
- Сервисные роботы
- Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
- Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
- IoT - IIoT - Цифровой двойник (Digital Twin)
- Компьютерное зрение (машинное зрение)
- Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
- Как роботы заменяют людей
- Секс-роботы
- Роботы-пылесосы
- Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
- Обзор: Искусственный интеллект 2018
- Искусственный интеллект (рынок России)
- Искусственный интеллект (мировой рынок)
- Искусственный интеллект (рынок Украины)
- В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
- Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
- Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
- Российская ассоциация искусственного интеллекта
- Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
- Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС
- Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
- RPA - Роботизированная автоматизация процессов
- Видеоаналитика (машинное зрение)
- Машинный интеллект
- Когнитивный компьютинг
- Наука о данных (Data Science)
- DataLake (Озеро данных)
- BigData
- Нейросети
- Чатботы
- Умные колонки Голосовые помощники
- Безэкипажное судовождение (БЭС)
- Автопилот (беспилотный автомобиль)
- Беспилотные грузовики
- Беспилотные грузовики в России
- В мире и России
- Летающие автомобили
- Электромобили
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)