Азбука будущего: M, N, O

M (Moon rover) – это луноход, N – Nvidia, а O – оффроуд

Цели Audi выше звезд

Никогда еще техник Audi не делала такого форшпрунга. Как вам цель – запустить ракету на Луну? Соревнование Google Lunar XPRIZE создано для того, чтобы изобрести и развить доступные методы “исследования космоса”. Участвуют 16 команд. Немецкая компания Part-Time Scientists разрабатывает луноход, чтобы запустить его в лунную экспедицию в конце 2017 года.

“В идеале, – говорит главный исполнительный директор Роберт Беме, – исследование космоса должно быть доступно каждому. Челнок – как машина: сел и поехал из А в Б…”

Мюнхенские дизайнеры Audi помогли отточить внешний вид лунохода PTS. А опыт компании в легких материалах, электричестве, автоматическом управлении и строгие алгоритмы тестирования – важнейшее преимущество.

Полноприводный луноход будет разгоняться до 3,6 км/ч. Солнечная батарея поставляет энергию для литиево-ионных элементов, которые питают четыре электромотора в ступицах колес. Есть три бортовые камеры. Поверхность сложная, но PTS испытывали на вулканах и внутри ледяных пещер. “Пыль на Луне мелкая – тысячная доля от песчаного зерна. Представляете, что она может сделать с коробкой?” – говорит Роберт.


Игровая компания выпускает тачки

Когда программируешь автономную машину, приходится писать коды для каждого сценария, который может встретиться в жизни. Задача почти невыполнимая, и лучше дать ей искусственный интеллект, чтобы училась сама. Для этого нужен большой мозг – это и есть NVIDIA. Ее графические процессоры, знаменитые в мире игр, уже стоят на некоторых автомобилях (в вир­туальной приборке Audi, например). Но новейший суперкомпьютер DRIVE PX2 создан для автономного вождения. Он может обрабатывать информацию от двенадцати камер, лидара, радара, ультразвуковых сенсоров, но самая умная часть – алгоритмы обучения. Компьютер может устанавливать связь между различными сигналами (например, силуэтом велосипедиста) и правильной реакцией (уклонение, чтобы избежать аварии).


Месить грязь собственноручно? Примитив!

Просто ли научить машину ехать по бездорожью? Теоретически – да. Никакого встречного потока и пешеходов. Но нужно уметь распознавать изменения поверхности, чтобы полный привод оставался в оптимальном режиме для того, где вы сейчас барахтаетесь, учитывать наклоны, скорость и погоду. Ни разу не просто.

Но Land Rover не стоит на месте. Он сделал TBSA – адаптацию скорости к условиям рельефа. Камеры впереди определяют препятствия, деревья, колеи, камни и даже лужи. Наш прототип мчит по грунтовке, чуть притормаживая перед лужей, чтобы поддержать инерцию.

Как только LR свяжет систему с базой данных по рельефам, мы получим машину, которая сможет влезть на гору и переплыть ручей без нашей бестолковой помощи.

Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика