Название базовой системы (платформы): | Ford Электромобили |
Разработчики: | Ford Motor Company |
Отрасли: | Транспорт |
Содержание |
2017
Ford выпустит «беспилотник» для райдшеринга через 4 года
21 сентября 2017 года Ford Motor Company объявила о планах по включению в линейку электрифицированных моделей автономный автомобиль с гибридным приводом для использования в качестве такси (райдшеринг) или в сервисах каршеринга. Выпуск такой модели запланирован на 2021.
Производство во Флэт Роке
Согласно заявлению компании, в течение следующих 4 лет Ford инвестирует $700 млн в производство автономных и электрических автомобилей на производственной площадке во Флэт Роке (ш. Мичиган). Там будет создан Центр производственных инноваций, который, по оценкам компании, создаст 700 дополнительных рабочих мест. Именно во Флэт Роке будет осуществляться производство полностью автономного автомобиля для райдшеринга и каршеринга.
Тестирование беспилотников
Ford уже испытывает на дорогах общего пользования автономные автомобили 4-го уровня согласно классификации SAE. Четвертый уровень автономности подразумевает высокую степень автоматизации — самостоятельное движение возможно в большинстве дорожных условий без вмешательства человека, водитель становится пассажиром. Широкое внедрение технологии автономного управления состоится к 2025 году.TAdviser выпустил новую Карту «Цифровизация ритейла»: 280 разработчиков и поставщиков услуг
В автономных автомобилях Ford используются сенсоры LiDAR, определяющие положение «беспилотника» на дороге с точностью до сантиметра. LiDAR испускает короткие лазерные импульсы, позволяющие автомобилю в режиме реального времени генерировать точную карту местности высокой четкости в 3D-формате. LiDAR распознает ближайшие объекты и использует собранную информацию для определения оптимального пути движения автомобиля.
Передвижение по снегу и в темноте
Чтобы автономные автомобиля могли передвигаться по заснеженным дорогам, «беспилотники» также оснастили 3D-картами высокого разрешения, где представлена информация о дороге и о том, что находится над ее поверхностью, включая дорожную разметку, знаки, географию, ориентиры и топографию. Ford уже провел тесты автономных автомобилей в условиях зимней погоды. Совместное использование LiDAR-сенсоров и 3D-карт высокого разрешения также позволяет автономным автомобилям Ford передвигаться в полной темноте.
Распознавать пешеходов в темноте
Ford представила весной 2017 года технологию, позволяющую распознавать пешеходов ночью и автоматически осуществлять торможение, если водитель не реагирует на первые предупреждения.
По данным опроса, проведенного компанией Ford, 81% европейских водителей-мужчин признаётся, что они испытывают чувство страха на дорогах ночью, а среди женщин-водителей эта цифра достигает 87%. Более половины опрошенных утверждают, что нервничают из-за того, что плохо видят дорогу и окружающую обстановку, а более трети беспокоятся, что они могут попасть в ДТП. Страх сбить пешехода испытывает каждый пятый опрошенный в Европе водитель. Однако российские водители, в отличие от европейских, чувствуют себя спокойно и уверенно, когда ведут машину в темноте – 78% опрошенных заявили, что не боятся водить в темное время суток. Среди тех, кто всё-таки испытывает страх, больше половины нервничают из-за того, что плохо видят дорогу, из-за чего им трудно контролировать процесс. 43,5% опрошенных водителей в России больше всего боятся сбить пешехода в темноте.
Статистика дорожно-транспортных происшествий говорит о том, что российские водители напрасно переоценивают себя: согласно данным ГИБДД, в 2016 году в России произошло 60430 ДТП в темное время суток; в них погибло 9803 человека, а количество пострадавших составило 75682 человека. Такие аварии унесли жизни большего количества человек, чем ДТП, произошедшие из-за плохого состояния дорожного покрытия (7 845 погибших за 2016 год). В 2014 году в Европе каждая пятая авария со смертельным исходом происходила по вине пешеходов, более половины из которых произошло ночью.
Технология обнаружения пешеходов обрабатывает информацию, поступающую с расположенного на бампере радара и с камеры на лобовом стекле. База данных «образов пешеходов» позволяет системе отличать людей от таких объектов, как деревья и дорожные знаки. Камера делает более 30 снимков в секунду – она работает быстрее, чем кинопроектор. Видеопоток в режиме реального времени, а также широкий угол обзора камеры позволяют системе идентифицировать прохожих даже в условиях плохой освещённости ночью, например, в свете автомобильных фар.
Если система понимает, что столкновение с пешеходом неизбежно, сначала она выдаёт водителю звуковое и визуальное предупреждение. Если водитель никак не реагирует, система автоматически осуществляет торможение.
«Мы знаем, что многие водители испытывают стресс во время вождения в темноте. Передвижение по городу можноназвать особенно изматывающим – пешеходы, которые смотрят только на экраны своих смартфонов, могут неожиданно выйти на дорогу, тем самым создавая аварийную ситуацию даже тогда, когда за рулём находится очень бдительный водитель, – сказал Грегор Аллекси (Gregor Allexi), инженер компании Ford of Europe по технике безопасности. – Система обнаружения пешеходов разработана для того, чтобы и днем и ночью идентифицировать людей на дороге впереди автомобиля».
При создании усовершенствованной технологии распознавания пешеходов (Pedestrian Detection) группа разработчиков ночью размещала полноразмерные манекены на закрытых трассах; система также была протестирована на дорогах общего пользования в загруженных городах, включая Париж и Амстердам.
С приходом на рынок самоуправляемых автомобилей ночные путешествия, конечно, станут более лёгкими. В 2016 году самоуправляемый автомобиль Ford Fusion Hybrid тестировался в абсолютной темноте с выключенными фарами на испытательной площадке Ford в Аризоне. Это испытание стало еще одним шагом к осуществлению плана Ford по разработке полностью автономных автомобилей, доступных клиентам по всему миру.
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