TASS 통신사는화물 차량 관리를위한 무인 기술 개발에 4 억 루블을 투자 할 계획 인 KAMAZ를 발표했다. 소식통에 따르면,이 조직은 자체 예산으로 투자를하지만 정부 산업도 개발에 기여할 것이라고한다.
몇몇 대통령 회사의 틀 내에서 팀이 러시아의 무인화물 운송 시장의 창설 및 진흥을 담당하게 될 것입니다. 다양한 대기업 및 정부 기관의 전문가가 포함됩니다.
연초에 KamAZ의 총책임자는이 기술에 대한 계획 투자에 대해 70 억 루블에 대해 이야기했습니다. 주 예산의 절반이 러시아 자동차 제조사에 의해 지급 될 것입니다. 올해 2 월 초 Volgabus는 무인 버스 개발을 위해 연방 예산에서 2 억 루블을 받았다고 보도되었다.
2018 년 하반기에 KamAZ는 세계 최초의 무인 트럭 프로토 타입을 선보였습니다. 국제적인 회사도 개발에 참여했습니다. Kamsk은 2022 년에이 제품의 양산을 시작할 계획입니다.
무인 기술이란 무엇입니까?
무인 기술은 인간의 자질이 결여 된 인공 지능이며, 종종 도로에서 사고를 유발합니다. AI에서 트래픽 규칙을 위반할 확률은 엄격하게 규정 된 알고리즘에 따라 작동하므로 0입니다. 도로의 인적 요소를 최소화하면 사고 건수를 90 % 줄일 수 있습니다.
이 기술은 패시브 모델을 기반으로합니다. 컴퓨터 비전의 기본은 인간이 아니라 눈 대신 현대 비디오 카메라를 사용합니다. 우리나라에서는이 모델이 많은 외국 회사에서 사용되는 활성 모델 (예 : Google 자동차)과 함께 작동합니다.
무인 차량 통제의 기술은 우리나라의 여건에 맞게 조정됩니다. 다른 나라에서는 구멍, 범프, 좋은 마킹이없는 이상적인 도로를 따라 관리를 기반으로 구축 된 경우 모델은 모든 결함을 고려하여 열악한 노면 상태에서 차량을 운전하는 법을 배웁니다. 이를 위해 마킹없이 도로를 탐색하고, 구덩이, 험머 등을 돌아 다니는 방법을 배우는 광범위한 알고리즘이 개발 중입니다.
러시아어 기술은 다음 모듈을 사용합니다.
- 고품질 이미지 처리. 카메라의 사진은 어떤 기상 조건이나 어떤 조명에서도 적응할 수 있습니다.
- C-Pilot은 도로상의 다양한 물체를 인식하여 엄청난 양의 정보를 수집합니다. 매일 그는 도로에서 움직이는 물체와 움직이지 않는 물체를 더 분명하게 인식합니다.
- 객체 추적은 베이지안 필터와 옵티컬 플로우를 기반으로 수행됩니다. 이 방법을 사용하면 많은로드 프레임을 비디오 스트림의 단일 그림으로 결합 할 수 있습니다.
- 안정적인 움직임을 보장하기 위해 foveal movement가 사용됩니다. 비디오 카메라는 전체 이미지에 고정되어 있지는 않지만 운전 전 (운전자, 보행자 등의 다른 참가자)의 위험이 가장 큰 운송 수단 앞의 채널 만 결정합니다.
- 알고리즘의 빠른 작동은 신경망을 사용하여 이루어집니다. 그들은 지역의 구조와 차의 경로에있는 모든 물체를 미리 결정합니다.
- 입체 시력은 끊임없이 모양이 변하거나 도로 위나 아래에있는 물체 (예 : 젖은 노면에서의 헤드 라이트 반사)에 의해 결정됩니다.
- 교통 상황에 대한 명확한 정의를 제공하려면 이미지를 신속하게 캡처 할 수있는 강력한 카메라가 필요합니다. Cognitive Pilot 기술은 이미지를 45 밀리 초 내에 풀 HD로 캡처하는 2 메가 픽셀 카메라를 사용합니다.
- 비디오 검토 외에도 많은 종류의 센서가 사용됩니다. 자동 조종 장치는 다중 감각 지각에서 360도 도로 환경 전체를 볼 수 있습니다.
- Bird Eye 기술은 도로상의 차량 위치를 데시 미터 정확도로 결정합니다. 또한이 기술은 운전으로 인해 이전에 획득 한 데이터를 기준으로 고정 된 물체 (건물, 신호등 등)를 기억합니다.
- 지리적 방향에 대해 Openstreetmaps 맵이 사용됩니다.
- 최적의 이동 궤도 (다양한 간섭 객체를 고려)를 보장하기 위해 별도의 기술과 알고리즘이 사용됩니다.
- 별도의 모듈 "드라이버"는 모든 기계 장치 전송을 관리합니다. 그는 원하는 각도로 스티어링 휠을 돌리는 일을 담당하고, 필요한 상황에서 가스를 가두 고 추가합니다.
이러한 광범위한 접근 방식은 무인 기술의 고품질 작동을 보장합니다. 이제 그녀는 개발 단계에 있으며, 인공 지능은 도로에서 어떻게 행동하고 다른 차량과 상호 작용하는 법을 배웁니다.
무인 기술 개발의 역사
자치 차량을 만드는 첫 번째 시도는 20 세기에 시작되었습니다. 간행물 The New York Time의 아카이브에서 지난 세기 80 년대의 자율 차량 요청에 대한 뉴스를 찾을 수 있습니다.
무인 기술을 창안하려는 첫 번째 시도는 1916 년 최초의 무전기로 무인 항공기를 만들었습니다. 그 당시의 모든 발전은 군사 목적으로 사용되었습니다. 제 1 차 세계 대전 당시에는 어뢰 및 자체 추진 탄광이 사용되었습니다.
지난 세기 중반까지 그러한 개발은 실험적이었습니다. 그들은 라디오 컨트롤을 기반으로했기 때문에 인간의 참여 없이는하지 않았습니다. 천천히 자동차와 무인 항공기가 진정으로 자동으로되었습니다.
1961 년 Stanford University의 학생이자가 운전 카트를 만들었습니다. 그녀는 케이블에서 전송 된 신호를 처리했습니다. 70 년대 과학자 존 매카시 (John McCarthy)는 시제품에 기술 비전을 적용했습니다. 그에게 카트는 자동 모드로 움직이는 법을 배웠습니다. 흰 선이 기준점이었습니다. 그녀는 또한 최초의 카메라, 거리 측정기 및 여러 채널을 통해 정보를 수집했습니다. 동시에, John McCarthy는 3 차원 매핑 환경을 개발하려고 시도했습니다.
이 실험 후 엔지니어들은 무선 제어 시스템을 기반으로 한 모델이 아닌 무인 차량을 정확하게 개발하려고했습니다. 가장 큰 성공은 미국, 일본 및 독일의 과학자들에 의해 달성되었습니다. 1980 년에 Ernst Dickmans의지도하에있는 과학자 팀이 완전히 자동으로 움직이는 최초의 기계를 만들었습니다.
나중에 Ernst Dickmans는 그의 프로젝트의 모든 세부 사항을 기술 한 여러 과학 논문을 저술했습니다. 독일의 자율 주행 차량의 작업은 칼만 필터 (Kalman filter), 평행 계산 메커니즘 및 맹목적인 안구 운동의 모방을 기반으로했습니다. 이 시스템은 환경을 평가할 수 있습니다.
1987 년부터 1995 년까지 "Prometheus"프로젝트가 수행되었습니다. 총 투자는 10 억 달러였습니다. 그것은 Dickmans 시스템을 기반으로했습니다. 1994 년에 그들은 공공 도로에 대한 최초의 본격적인 테스트를 실시했습니다. 메르세데스는 파리 도로를 따라 130km / h 속도로 주행하며 차선 사이를 조종하고 다른 차를 따라 잡았습니다.
90 년대 후반에는 무인 기술 개발에 획기적인 발전이있었습니다. 이것은 인공 지능, 신경 네트워크 및 기계 학습의 발전으로 촉진되었습니다. 2004 년에 첫 번째 자치 자동차 대회가 개최되었습니다. 2010 년에 Google은 공공 도로에서 자체 운전 차량에 대한 최초의 실용 테스트를 실시했습니다. Audi, BMW, Tesla 및 기타 여러 주요 자동차 제조업체에서 자동 차량을 개발하고 있습니다.
결론은 무엇입니까?
현대 자율 차량이 작동하는 기초가되는 기술은 지난 세기에 창안되었습니다. 하지만 고품질의 작업을 위해서는 많은 개선이 필요합니다. 그 중 중요한 부분은 많은 정보를 처리하는 방법을 배우는 것이며,이를 기반으로 AI가 트래픽을 탐색 할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 과학자들은 기술을 다듬을 것이며, 스마트 폰처럼 빠르게 우리의 일상 생활에 진입 할 것입니다.
