❔ 👨🏽‍⚖️ 🖥️ 我们的无人电车如何看待真实的城市 🤷🏿 ❗️ 👩🏻‍🎓

哈Ha！

通常，有一个实验电车，有时会沿着一条路线行驶，作为测试的一部分。自动驾驶仪在封闭区域和城市区域进行测试-汽车驾驶员的主动助手。电车司机用手在控制器上骑行，但是正在测试的是自动驾驶仪。从外观上看，电车与通常的电车没有什么不同，因为我们与制造商一起将仪表板塞满了面板下方，并将接口带到了标准屏幕上。唯一的一件事-他可以看到挡风玻璃下的几台摄像机，它们藏在雷达的皮下，屋顶上有一个GPS传感器。是的，有时我们会挂起激光雷达进行调试。

在测试中，我们了解到即使是有轨电车，道路规则和道路的实际情况也大不相同。

通常，电车是汽车完整自动驾驶的理想沙箱。我们已经实现了它。我们的秘籍：

我们知道路线，并保证我们的车辆不会随行。
您可以向前行驶并用交通信号灯等标记点，以便系统更容易识别它们。
电车不能将车道更改为车道。自动驾驶仪的大部分负载都与“现在在哪里滑行”和成千上万种情况相关，我们无处可滑行。
它几乎立即且有点急剧地减速，也就是说，对道路上其他车辆行驶的预测并不那么复杂。

真正的问题是，那些试图首先攀登，冒着生命危险的停靠站的人。

测试阶段

在前两个阶段中，我们在封闭区域（工厂\仓库\仓库前面的站点）进行了自动驾驶。有轨电车可以沿着路线行驶，在站点处停下来并打开门，让行人，汽车经过并停在障碍物的前面。同时，我们开发了一名助理驾驶员，该驾驶员已经在城市条件下进行了测试。助手包括两个主要子系统。速度限制（OS）：确保驾驶员不超过速度（例如，根据电车的技术操作规则，桥梁的行驶速度不能超过20 km / h，在隧道中的行驶速度不能超过10 km / h。箭头必须以5 km / h的速度通过h等）。另一种是自动刹车（AT），以确保驾驶员不会压伤任何人：在道路危险，红色交通信号灯，闭合的箭头。在这种情况下，电车的控制与驾驶员共同进行。这使我们能够在连续更困难的条件下平稳地测试无人机的不同部分。

最后，我们现在正在对实时航线上的自动驾驶仪进行测试。作为帮助系统测试的一部分，我们目前乘坐真实的路线，但我们的电车无法在车站接载乘客，而且通常不会在车站停靠。从远处看不到，没有人读过“磨合”字样，尤其是在只有第17条路线的地方。因此，人们常常以为我们会站在公共汽车站前，就大胆地反对我们。

那些人

如果在农业机械的联合驾驶和联合驾驶的情况下，确保最大程度的谷物收割效率而不是飞入拖拉机对我们很重要，那么情况就不同了。这是关于效率的，但是最主要的是不降低任何东西。没有人这也具有经济上的合理性，因为发生事故的电车不仅是维修的成本，而且还是仓库中一辆简单的昂贵车辆，即利润损失，而且通常是很长一段时间的整条生产线。

另一方面，我们有一个雷达和已经有三个摄像头来监视正在发生的事情。这意味着我们可以非常准确地确定障碍。

问题是电车经常与人相交。在莫斯科，人们站在平台上路径的边缘，似乎在风中摇曳。

我们的避免碰撞模型有条件地执行以下操作：

检测障碍物并计算其轨迹和可能的行为。
它确定了与我们的轨迹相交的时刻以及在此之前的时间。
它会预先降低速度，并紧急通知或放慢速度。
所有这一切都通过雷达搜索前方障碍物得到补充。

模型中的行人可以以每小时八公里的速度步行，慢跑或跳跃。它们几乎没有惯性，尺寸很小-通常是固体随机。而且在任何情况下都不应将其压碎。

具体来说，我们目前正在研究一种更有前景的多重假设模型。我们了解到，这个地方的行人可以沿着平台走，也可以站在平台上，或者沿着这条路过马路。好吧，如果没有一个模型适合，那么在这种情况下已经将一个人归类为不适当的人，然后，是一个随机的人，我们在各个方向上都避开了他。

最初的固件版本无法停止：无法预测的人站得太近了。有轨电车司机在每次停车时都关闭了副驾驶。

当然，您可以减少停靠点附近模型的可能焦虑程度（我们知道它在哪里，路线是固定的），并一路增加。为了解决门廊问题，这是一个不错的选择，但是如果某些英雄仍然躲开了，那是无效的。

我必须为每个行人（包括在人群中，这不是一件很琐碎的事）建立骨架模型，并监视关节的位置。现在，电车认为大多数行人很少向后行驶。我们收集了或多或少有趣的跨过马路行人的样本，并训练了神经网络以查看特征位置中的意图。结果很好。荣耀于现代技术，它允许在太空时代初期将像整个地球一样多的计算能力塞满一个小盒子。

我们在地面上有停靠点（考虑了沿途地形），我们已经知道如何很好地预测运动。由于不知道此功能，我们要求在2018年准备第一台原型机，以便在紧急情况下紧急停止。我打了一下然后飞进了沙龙。司机说：“我警告过你，紧紧抓住。” 乘客很少发现这种情况。我确信，使用紧急制动时，几乎整个车厢都会掉落。

红绿灯

当驾驶员到达新路线时，他们将他“开车”入其中：他与经验丰富的马车司机沿着新路线进行了一次或多次旅行，他将这条路线滚动了数百次。我们还将系统“滚动”到路线中，并提前对其进行标记，以确保系统的高精度。路线的第二个令人不愉快的特征是，驾驶员在第一次测试中犯了与自动驾驶相同的错误，而没有标记路线，而是试图识别标志并控制其运动。这是令人鼓舞的。通过标记路线，可以实现准确性。

知道交通信号灯的确切位置可以使我们降低对探测器精度的要求（如果误认为不存在100％的交通信号，则不是很关键），其次，可以确定对交通信号灯位置的反应。在特定的十字路口，我们可以确定哪些交通信号灯属于我们（哪些不适用），哪些交通信号灯有停车线，多少交通信号灯有绿色周期以及允许什么样的信号通过。

如果我们不知道交叉路口的拓扑，那么在经过闪烁的绿色后，我们就可以开始放慢对交叉路口另一端的红色交通信号灯的研究。但是在我们的系统中，要考虑到这一点：远处的交通信号灯精确地控制了交叉路口起点而不是终点的通道。

如果这是一个禁止信号，那么您需要计算到达交通信号灯的时间和可能的速度。

环境条件对于紧急制动非常重要。如果导轨潮湿或结冰，如果制动不正确，则货车将驶过，您将不得不切断导轨制动器（顺便说一下，有轨电车有三种不同的制动器），或者尝试以正常方式平稳地将电车从橇中滑出并制动。例如，轨道制动器会中断路径。因此，实际上，我们的速度曲线（或制动距离的计算）已考虑到这些条件，否则您可能会偏向用户。

停止距离的计算是根据轨道的曲率，路线的特定部分以及覆盖范围的状态进行的。这意味着在雨中很难放慢速度，而在高温下则更容易。电车通过识别街道上正在发生的事情并在路线的起点和沿途对第一个谨慎的动作做出反应来“了解”天气（也就是说，副驾驶员将对降雨的发生做出反应）。有几种路况资料（我们是从固定电车上收集的，因此我们知道通常会超过谁，但是Mosgortrans当然不会“交出”司机：他们对我们有很大帮助）-从“雨天”，“雪地”到“太阳”， “冰”。您可以从界面中预先选择并牢固固定其中的任何一个。默认情况下，电车会意识到环境本身。

因此，如果驾驶员不响应禁止的交通信号灯，则电车将首先开始减速，然后再缓慢减速。

在这里，我们正在等待第二个惊喜。副驾驶员的早期释放十分小心，并在距交通信号灯几米处停下了电车。司机遗憾地摇了摇头，说在俄罗斯，这种自动驾驶注定要失败。原来，您需要更紧地站起来，否则，例如，长途电车的尾巴可能会在路口伸出。结果，机器人现在需要与操作员一起进行多次路线搜索，以了解所有功能，并知道需要紧紧抓住哪些交通信号灯。

十字路口

下班高峰期间，令人头疼的下一次摇晃使我们迷失在十字路口。

电车是愚蠢的，该电车在早晨通过砰的一声通过交叉路口。

事实证明，在驾驶员头脑中一个繁忙的十字路口-神经网络，其中优先级“驾驶更快”将优先于安全性。而且它们几乎在电车的侧面被摩擦。运动意味着高度的碰撞威胁。

然后是最有趣的事情：如何配置系统，以使电车可以在如此困难的条件下移动，并在制动过程中使系统无法连续工作。因此，您首先需要开始移动，这将改变驾驶员的反应，然后再次需要评估这种反应。这是最重要的任务之一。

第二个特征是路上的白痴，它们从未成年的白痴飞到一边冲上去。

由于高峰时段的真实情况经常伴随着其他人屡次违反规则，因此驾驶员经常希望控制，以使电车不会变得谨慎。当系统关闭并取消限制时，我们单击了“ 10秒自由时间”按钮。现在，驾驶员最经常在“锁定”路口使用它。使用此按钮的频率是我们评估系统质量的KPI之一。

如何走向美好的未来

第一级是避免碰撞，为驾驶员提供帮助，对生动的威胁做出比他更快的反应。

在第二层，有一个驾驶员控制模式：它可以沿着路线切换箭头，控制路段的速度（驾驶员现在可以比安全速度更快地进入转弯或可以使15号滑行陷入冰中），但是电车的加速不会超过轮廓速度。

我们可以在封闭区域实现更高的级别。电车在人为控制下移动。一名副驾驶员带他沿着路线行驶，考虑到道路情况，有时可以更好地保护电车和其他人。

完全自主的有轨电车是光明的未来。

安装已在Vityaz和Bogatyr上进行了测试（道路上尚未发现该电车）。一切都由它们通过CAN接口模块控制。驾驶室中没有非本地模块，全部通过系统接口。设备-在玻璃的一台照相机。

我们将POE相机用于不同镜头的工业视觉（您需要向前看，侧面要宽）。雷达更有趣：检查角度为160度，范围为150米，雨水冲破。我们还需要高精度的GNSS传感器，用于电车本身的导航和集成单元。 65 TFLOPS处理单元在现场进行处理（看起来像是带有端口的大型散热器）。如您所见，这不是白俄罗斯的自动驾驶拖拉机，您可以在这里获得更昂贵的设备。

莫斯科和其他城市正朝着轻轨运输迈进。世界上大约有300个发达的电车网络。它们最好在中国，俄罗斯，土耳其制造，并在欧洲发展。在中国，电车网络的发展之所以疯狂是因为它依靠地区预算，而地铁则依靠联邦政府。与联邦预算相比，该地区的预算更容易分配并且更活跃。前几天，我们与中国最大的铁路运营商FiTSCO签订了合同，我们将在上海启动我们的系统，我们将拥有第一箱中国有轨电车。

在俄罗斯-1,500辆电车。在世界上-3万。生产-每年只有2500-3000，也就是说，现在我们将为现有的电车配备第二或第三级，然后我们将继续与制造商集成。

您已经知道我们的联合收割机和拖拉机副驾驶员，现在您知道了电车的副驾驶员。仍然有调车机车。就市场规模而言，所有这些设备仅占汽车的三分之一。这不是悲惨的利益，而是三分之一。在这个市场上，只有我们现在拥有这种技术。因此，不仅观察世界如何变化，而且改变世界也非常有趣。

我还要惊奇地注意到，这种雷达正是我们的发展。因为起初我们需要从底层获取数据以在神经网络中获得更准确的模型，然后以某种方式逐字逐句地将第一个原型组合在一起-并开始了。关于如何收集雷达，如果您有兴趣，我认为有必要单独讲述。

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