Kuidas Isejuhtivad Autod Töötavad Ja Kes Neid Teeb

2023 Autor: Natalie MacDonald | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-05-21 02:36

Isesõitvad autod on meie uus reaalsus. See hetk, kui juhiluba pole vaja ja lambi süütaja saatus saab juhi ametit, pole enam kaugel. UAV-idega tegelevad paljud ettevõtted - alates väikestest IT-alustajatest kuni autotööstuse hiiglasteni. Kuid kui erinevad on nende looming? Saame teada, kas erinevate tootjate kontseptsioonid erinevad üksteisest tõesti.

Enamikul droonitootjatel on sama mõte. Kuid isegi selles on nüansse

Kõigi droonide üldised tööpõhimõtted on ligikaudu ühesugused. Isesõitva auto klassikalist kontseptsiooni võib kirjeldada järgmiselt. Sensorid (taju) koguvad teavet maailma kohta, edastavad selle juhtimissüsteemi komponendile (liikumise planeerimine), mis kavandab selle teabe põhjal toiminguid, samuti kaartidelt ja lokaliseerimiselt saadud andmeid. Ja siis annab liikumise planeerimine tehtud otsused üle sõiduki juhtimiskomponendile, mis suunab selle mööda antud trajektoori.

Mehitamata sõiduk saab iseseisvalt liikuda tänu spetsiaalsele tarkvarale ja erinevate andurite komplektile. Tarkvara (tarkvara) kontrollib kõiki sõlme - see aeglustab, kiirendab, vahetab käike ja rooli ning andurid koguvad selle jaoks maksimaalset teavet keskkonna kohta.

Andurid on tavaliselt kaamerad, radarid ja lidarid. Eraldi ei võimalda igaüks neist selgelt kindlaks määrata objektide kaugust, nende kiirust ja kuju, kuid instrumendiklaster välistab individuaalsed puudused ja suurendab eeliseid. Kaamerad võimaldavad teil objekte "näha" ja määrata nende tüüp, olgu see siis teine auto, jalakäija, liiklusmärk või liiklusmärk. Radarid leiavad raadiolainete abil objekte ja registreerivad nende kiiruse. Ja lidarid määravad kauguse objektideni (ja nende kuju), skaneerides ruumi laserkiirtega. Ja lidar on ehk põhimõiste põhielement.

Seda mõistet kasutab valdav enamus mehitamata sõidukitootjaid. Üks näide klassikalisest lähenemisviisist on Volkswagen.

„Meie süsteemid põhinevad mitmesuguste andurite kasutamisel: kaamerad, radarid ja lidarid. See võimaldab teil saada maksimaalse hulga saadaolevaid liiklusandmeid, mida reaalajas sõites kogutakse. Lisaks on meie autod ühendatud Volkswagen Automotive Cloudiga, mis toimib taustaprogrammina ja pakub reaalajas andmeid teistelt liiklejatelt ja ametiasutustelt, "ütles ettevõtte tehnoloogia- ja innovatsiooniosakonna avalike suhete juht Auto.ru. Volkswagen Christian Bullmann.

Peaaegu iga kaasaegse CAN-bussiga auto võib olla mehitamata. Kontroller AreNetwork (CAN) on masinaseadmete ja andurite võrguühenduse standard. Mehitamata roolisüsteem, pidurid ja gaas, samuti andurid on ühendatud CAN-bussiga, mille tulemusena on auto võimeline iseseisvalt sõitma. Samal ajal on juhiabisüsteemide olemasolu väga soovitav - neile saab määrata mõned funktsioonid, mis on otseselt seotud auto liikumisega (näiteks libedal pinnal).

Droonide liikumisprotsess on mitme alamülesande pidev täitmine reaalajas.

1. Lokaliseerimine - drooni asukoha määramine sentimeetri täpsusega. Selleks kasutatakse andurite andmeid ja ülitäpseid kaarte. Need sisaldavad juba palju kasulikku teavet: näiteks andmed märgistuste, fooride ja siltide kohta. Seetõttu ei häiri näiteks talirajal märgistuste puudumine droonitarkvara.
2. Taju - ümbritsevate objektide tuvastamine. Droon lööb nad kinni, määrab liikumiskiiruse ja suuna.
3. Ennustamine - proovib droon ennustada teiste liiklejate liikumist. Ilmselt hetkel kõige raskem etapp: elusate juhtide tegevus ei luba sageli loogikat.
4. Planeerimine - kolme eelneva ülesande põhjal "määravad" drooni algoritmid ise oma tegevuse ja annavad juhtimissüsteemidele käske. Ja see kõik peaks võtma millisekundeid.

Mõnel ettevõttel on teatud põhimõistesse sobivad omadused. Näiteks lisab isejuhtivate autode arendamise üks eestvedajaid Waymo tavalisele andurite komplektile mikrofone. Need on mõeldud politsei ja päästeteenistuse sireenide äratundmiseks. Tõsi, mikrofonid pole teiste tootjate seas eriti populaarsed.

“Loogilisem oleks droonile edastada sireenidega sõidukite täpsed koordinaadid ja marsruut. Kui sõidate mööda teed ja kuulete sireeni, kui kiiresti saate leida kiirabi asukoha? Intelligentne transpordisüsteem lahendab selle probleemi - droon saab kohe reageerida ja otsuseid langetada, "sõnas StarLine mehitamata sõidukite projekti juht Boris Ivanov ajakirjale Avto.ru antud intervjuus.

“Mikrofonid on täiendav teabeallikas ja ükski teave pole üleliigne. Täiendavate andurite ja nende töötlemise mahtude lisamine mõjutab aga lõppseadme maksumust - peame vaatama, millise kvaliteeditaseme saavutame,”ütles Cognitive Technologies mehitamata sõidukite arendusosakonna juhataja Juri Minkin.

Miks autonoomsed autod GPS-i ei vaja?

Mis puudutab satelliite (GPS) kasutavat globaalset positsioneerimissüsteemi, siis vastupidiselt levinud arvamusele ei ole nende andmete kättesaadavus droonide kriitiline komponent. Juhita vedamine peaks olema võimeline sõitma mis tahes tingimustes ja mitte sõltuma sellistest "karkudest". Lisaks ei anna GPS väga täpseid andmeid - viga võib ulatuda mitmekümne meetrini, eriti tihedates linnapiirkondades.

See on droonide jaoks vastuvõetamatu, mistõttu kasutavad tootjad GPS-i tavaliselt ainult täiendava andmeallikana. Ja nende peamine allikas on ülitäpsed kaardid. Pealegi pole nende loomine ja ajakohasena hoidmine nii keeruline, kuna droonid värskendavad neid ise. Protsess sarnaneb Yandex. Traffi ummikute tööga: draiverid kasutavad teenust ja lülitavad sisse andmete edastamise, mida kasutatakse teabe värskendamiseks.

Yandexi droonid on võimelised liikuma ilma GPS-iga püsiva ühenduseta. Pealegi testib ettevõte oma sõidukeid sihipäraselt tingimustes, kus sõidukid kaotavad signaali (näiteks tunnelis) või saavad valesid GPS-andmeid.

GPS-i asemel kasutab enamik arendajaid lidari täpsemat orientatsiooni: sõites skaneerib mehitamata sõiduk lidari abil ruumi, võtab vastu punktpilve ja võrdleb neid siis juba mälus oleva kaardiga. Seega määratakse auto asukoht sentimeetri täpsusega. Samuti saavad droonid vastu võtta signaali GNSS satelliitsüsteemist ja kasutada odomeetriat.

„GPS-andmed on üldise navigeerimise jaoks hädavajalikud, kuid konkreetse teeolukorra puhul ei saa need soovitud üksikasjalikkust pakkuda. Seetõttu on mitmesuguste andurite kasutamine koos reaalajas veebiandmetega meie jaoks võtmetähtsusega,”ütles Christian Bullmann Volkswagenist.

Elon Musk on droonide arendamise tavapärasest lähenemisviisist peamine usust taganeja

Niisiis, oleme juba aru saanud, et lidarid on mehitamata sõiduki lahutamatu osa. Enamik tootjaid kasutab neid - alates Yandexist ja Uberist kuni Fordi ja General Motorsini. Mõni ettevõte ostab isegi spetsiaalselt startareid, mis toodavad lidareid, teised - näiteks Waymo ja Yandex - teevad neid ise.

Kuid lidaril on oma puudused: see ei erista värve, ta ei saa klassifitseerida keeruka kujuga objekte, samuti pilte märkidel, kui nende kohta pole andmeid laetud kaardil. Kaamerad iseenesest ei erista märke alati hästi: mustus, varjud, päikesepimestus või puuoksad vähendavad õige tuvastamise tõenäosust.

Lidaril on raske takistuse tüüpi ära tunda - näiteks kivi ja pakendi eristamiseks, kuigi need hõlmavad täiesti erinevaid toiminguid. Udu ja tugeva vihma korral neelab lidaride infrapunakiirgus veeauru, mis vähendab dramaatiliselt seadmete efektiivsust.

Kõige tipuks on kõik need seadmed üsna kallid ja lidar on üldiselt kõigi droonide kõige kallim osa. Ja samas pole see ka kõige usaldusväärsem: see skaneerib ruumi enda ümber 360 kraadi liikuvate (pöörlevate) peeglite süsteemi abil. Muidugi ei saa peeglid igavesti pöörelda ja mingil hetkel puruneb sõlm, jättes drooni hetkega kõige olulisemast teabeallikast ilma.

“Lidaaridel on kaks viga. Esimene on väga kõrge hind: keskmine lidar maksab rohkem kui 10 000 dollarit, ütleb Yuri Minkin kognitiivsetest tehnoloogiatest. - Kuni 100 meetri efektiivse kaugusega lidarid maksavad kümneid tuhandeid ja parimad lidarid maksavad üle 100 tuhande dollari. Autol võib olla 5–7 lidarit, see on väga kallis, seda ei saa müüa.

Teine punkt on see, et lidarid pole töökindluse poolest ideaalsed ja tundlikud reostuse suhtes. Praegu näeme laboriproove, mille abil saab katsetada mitmeid tehnoloogiaid. Kuid see pole kaugeltki paljundamine ja tööstuslik tootmine. Seetõttu pole küsimustki, mida arendada. Kui me räägime masstoodangust, siis peame kasutama kaameraid ja radareid."

Probleemi lahendamiseks üritavad mõned tootjad luua odavamaid lidareid ilma liikuvate osadeta, teised aga usuvad üldjuhul kaaneta lähenemisviisi: nii et droon vajab vaid kaamerate pakutavat arvutinägemist.

Viimaste hulka kuulub Tesla. Elon Musk ütles, et ettevõte ei kasuta oma autopilootides põhimõtteliselt lidareid, kuna need on liiga mahukad ja kallid. Ettevõte usub, et kaheksa kaamera pildid on piisavad autode ja takistuste kauguse määramiseks - peate lihtsalt närvivõrke korralikult koolitama.

“Igaüks, kes loodab lidarile, on hukas. Hukkunud. Lidar on kallis ja mittevajalik andur. See on nagu terve hunnik kalleid rakendusi,”sõnas Musk.

Alternatiiv "klassikalise kontseptsiooni" lähenemisviisile, mida ka Tesla tunnistab, on lidarist loobumine ja närvivõrkude võimaluste ulatuslikum kasutamine. Neid kasutatakse ka "klassikalises" kontseptsioonis, kuid nad ei ole selles nii oluline element. Tesli puhul näitab esialgu "koolitamata" närvivõrk kaameratest palju pilte sellest, kuidas inimene näeb teed ja keskkonda ning mida ta erinevates olukordades teeb. Ja naine "kopeerib" tema käitumist.

Muski ettevõte on veendunud, et droon peab demonstreerima ainult piisavat arvu pilte, et see saaks keerulisi objekte igas olukorras eristada. Nii "koolitavad" ettevõtte spetsialistid närvivõrku: nad annavad komplekti analüüsitud pilte, mis on eelnevalt kategooriatesse kaardistatud, ja parandavad võrgu käitumist vastavalt sellele. Tingimuslik miljon pisut erinevat fooripilti viib selleni, et närvivõrk hakkab neid eristama tõenäosusega, mis on peaaegu 100%. Mida rohkem andmeid, seda suurem on õige tuvastamise tõenäosus.

Hiiglasliku valimi esitamiseks kasutab Tesl oma autosid, mis on iga kuu üha rohkem teel. Enamikul neist on kaamerad, mis edastavad andmeid ja "õpetavad" ettevõtte närvivõrku. Siin on Teslil tohutu eelis: ta ei tugine väikesele testlaevastikule nagu enamik teisi ettevõtteid.

Venemaal toetab Muski seisukohta kognitiivsed tehnoloogiad. “Närvivõrgu lidar ei tühistu. Jagaksin mõisted pigem sisendandmete allika järgi - ja edasine töötlemine võib olla ükskõik milline. Kuid tänaseks on Muskil õigus: kuni ilmuvad odavamad ja usaldusväärsemad lidarid, on kõik nii, nagu ta ütles. See pole nagu raha raiskamine - lidarit saab kasutada peamiselt testimiseks ja laboratoorseks kasutamiseks. Kuid väljaspool neid pole lidar optimaalne seade,”ütles Minkin Cognitive Technologies'ist Auto.ru-le.

Mis Muski kriitikud ütlevad

Sellel lähenemisel on ka puudusi, mille tõttu "klassikalise" kontseptsiooni pooldajad kritiseerivad Muski versiooni. Enamik neist usub, et Tesli sõidukid pole tänapäeval tõelised droonid, kuna süsteem nõuab endiselt inimese tähelepanu.

"Sageli viidatud argument lidari vastu on selle kõrge hind. Kui droonitööstus alles hakkas tekkima, oli turul vähe lidari tootjaid ja seadme maksumus oli tõesti kõrge. Kuid mehitamata sõidukite arendamisega kasvab nõudlus selle sensori järele, ilmub järjest rohkem tootjaid, "ütles Yandexi pressiteenistus Auto.ru-le. - Konkurents on kujunemas. Need seadmed on nüüd varasemast odavamad, tõhusamad ja tehnoloogiliselt arenenumad. Tänapäeval on turul tootjaid, kes pakuvad taskukohaseid lahendusi. Lisaks loovad paljud autonoomsete sõidukite arendajad oma lidareid. Yandexil on sellised arengud. Praeguste prototüübi lidarite hinnad jäävad juba alla sarnaste ülesannete jaoks kasutatavate seadmete turuväärtusele. Üleminekul masstoodangule muutuvad need veelgi madalamaks."

StarLine toetas Yandexi argumente: „Peame kinni klassikalisest lähenemisviisist. Meie arvates on see õigem saadud tulemuste kontrollimise osas. Ülesanded, mida auto klassikalise lähenemisviisiga lahendab, on meie kontrolli all, neid saab teatud testidel mõõta. Närvivõrgu testide puhul pole selge, kuidas tulemusi kontrollida ja kontrollida, kas oleme võrgule kõike õpetanud ja kas oleme õpetanud midagi mittevajalikku."

"Lidari peamine eelis on objektide kauguse täpne kindlaksmääramine," lisas Boris Ivanov. - Selle probleemi saab põhimõtteliselt lahendada videokaamerate abil. Tänapäevane Lidar on kallis, kuid see pole aja raiskamine. Neid kasutades saame kohe objektide kaugused ja tegeleme algoritmide täiustamisega. Samal ajal arendame stereovisioonisüsteeme, mis on võimelised konstrueerima kvaliteetset liikumiskaarti.

Pean neid paralleelseteks protsessideks: siin saate aega osta. Saate seda tehnoloogiat arendada ja seejärel lihtsalt lidari asendada sarnaste omadustega stereokaameraga - ja lõpuks saate töötava süsteemi väiksema raha eest."

Venemaal on drooni üks konkreetne mõiste. Kuid avalikel teedel see ei toimi

Venemaa startupilt BaseTrack on olemas veel üks eksootiline versioon ülimalt spetsialiseeritud droonidest. Nende tehnoloogia põhineb telemaatikaseadme abil kogutud geoinfoandmetel, mille põhjal joonistatakse "virtuaalse rööpa" koordinaadid, mida mööda auto liigub.

Droon võrdleb koordinaate oma asukohaga ja teeb sellest lähtuvalt otsuseid. Süsteemi täiendavad stereokaamerad, mis võimaldavad hinnata objektide kaugust. Kasutada võib ka radareid, kuid ainult abiseadmeid. Lidareid ei kasutata üldse.

Selle lähenemise plussideks on odavus (pole selliseid kalleid andureid nagu lidarid) ja lihtsus: näiteks ühe kilomeetri pikkuse tee andmed võtavad vaid 30 kilobaiti. Navigeerimise täpsus ulatub 1 cm-ni ja koordinaatidega sidumine võimaldab teil mitte sõltuda halbast ilmast. Miinused: see süsteem ei ole võimeline toime tulema liikuvate objektidega nagu jalakäijad ja muud autod.

See võib töötada ainult suletud aladel ja prügilates, kus pole inimesi. Kuid see on üsna võimeline toimima aktiivse juhiabisüsteemina maanteel. Näiteks teatada probleemsest olukorrast, aidata sõidurada hoida ja säästa kütust, mis sobib logistiliseks linnadevaheliseks transpordiks.

„BaseTracki tehnoloogia on korralikult silutud, see on droonide suletud piirkondades kasutuselevõtmise võti. Seda saab kasutada kauba transportimiseks näiteks tehasesisesel territooriumil. Selgub, et droon pole mõeldud avalikele teedele, vaid teatud tehnoloogiliste ülesannete täitmiseks,”võttis Boris Ivanov kokku.

Nutikas infrastruktuur ja droonidega suhtlemine - oluline või mitte?

Isesõitvad autod vajavad uut nutikat infrastruktuuri, kus autod saavad suhelda mitte ainult sellega, vaid ka teiste autodega. Sellise infrastruktuuri näiteks on intelligentne transpordisüsteem (ITS). Neid arendatakse kogu maailmas. Nad lahendavad selliseid probleeme nagu juurdepääsu kontroll, parkimise haldamine ja tasumine, liikluse kohta teabe esitamine ja parkimise eest tasumine, samuti veose haldamine, liikluskontroll ja juhtidele üldine abi teatavatest olukordadest teavitamise kaudu. Eeldatakse, et intelligentsest transpordisüsteemist saab osa droonidest.

Paljud eksperdid avaldasid arvamust, et autonoomse transpordi edukaks toimimiseks on vajalik kiire Interneti-ühendus ja spetsiaalne infrastruktuur - näiteks „nutikad” foorid, mis edastavad signaali raadio teel. Ja ka tingimused, milles autod saaksid suhelda mitte ainult infrastruktuuri, vaid ka teiste masinatega.

Orange Business Services'i ärilahenduste ja uuenduste direktor Robin De Kaiser on kindel: „Selleks, et isejuhtivad autod saaksid linnas sõita, on vaja infrastruktuuri. Esiteks - leviala 5G võrkudega linnaga kiireks andmevahetuseks."

Kuid Volkswageni CIO Frank Hocke on teisel arvamusel. „Vaja on 5G-võrke. Kuid mitte välise serveriga ühenduse loomiseks, vaid masinate omavaheliseks suhtlemiseks. Isesõitev auto on sisuliselt suur käivitatav arvuti, mis õpib keskkonnast. Pole ühtegi juhti, kes kuuleks raadiost ummikut. See teave peaks pärinema teistelt autodelt, mis on selles liiklusummikus,”ütles Hocke Open Innovations foorumil.

Seda lähenemist toetab ka Juri Minkin Vene kognitiivsetest tehnoloogiatest: „Me vajame kogu võimalikku lisateavet. Loodetavasti võetakse kasutusele mingisugune globaalne standard autosuhtluseks, näiteks Bluetooth-protokoll.

Näiteks suhtleb auto teise autoga, nad loovad omavahel võrku ja vahetavad teavet. Kui üks kaugel ees olev auto "nägi" takistust - õnnetust, puud -, siis edastab ta selle kohta veelgi teavet ketide kaudu, mis võimaldab teistel autodel hoogu maha võtta ja manöövriks valmistuda."

Samas ei pea Yandex sellist infrastruktuuri droonide jaoks kriitiliseks.

“Autode omavaheline või maanteeinfrastruktuuriga suhtlemine ei ole isejuhtivate autode kasutuselevõtmise eeldus. Enamik juhtivaid tootjaid loob autosid, mis suudavad liikuda inimestega samades tingimustes. Näiteks ei pea Yandexi mehitamata sõidukid valgusfoorilt täiendavat raadiosignaali vastu võtma: nad näevad kaamerate abil selle tavapärast valgussignaali,”ütles ettevõtte pressiteenistus Auto.ru-le.

Yandex lisas, et tulevikus pakuvad nutika infrastruktuuriga autode ja omavahelise teabe vahetamise tehnoloogiad nii juhtidele kui ka autonoomsele juhtimissüsteemile palju uusi võimalusi. Näiteks võimaldavad tehnoloogiad teil varem saada täiendavat teavet, mis võib olla liiklusvoogude optimeerimiseks. Kuid nende rakendamine võtab aega ja koos nende levitamisega moodustuvad järk-järgult ka andmevahetusstandardid, lõpetas Yandex.

UAV-d on autotööstuse tulevik. Kuid kindlasti peate veel paar aastat ootama

Tavalised inimesed kujutavad drooni sageli ette järgmiselt: vajutate mobiilirakenduses paar nuppu, istute salongis ja töötate rahulikult sülearvuti juures või lõõgastute filmi vaadates, samal ajal kui tehisintellekt (AI) viib teid sihtkohta. Tulevikus on kõik nii, kuid seni pole droonid selleks valmis. Ja ilma rooli või pedaalideta autod, eeldades eranditult autonoomset juhtimist, eksisteerivad endiselt ainult kontseptsioonidena - näiteks Volvo 360c või BMW iNext.

Droonide massilise kasutuselevõtu jaoks puudub lisaks regulatiivsele raamistikule ja vastuvõetavale kulutasemele ka põhiline tehnoloogiline valmisolek. Näiteks autonoomsetel autodel on halva ilma korral raskusi. Selle probleemi lahendamiseni kulub vähemalt mitu aastat.

Ja veel on droonidele midagi õpetada. Näiteks pole tänapäevased autonoomsed autod halbade teedega eriti sõbralikud, mida Venemaal on ajalooliselt palju. Teisisõnu, kui kaardil on auk, sõidab droon selle ümber. Aga kui ei, siis kes teab? Tootjad lihtsalt ei võtnud seda probleemi tõsiselt - õigeaegsemad küsimused on endiselt päevakorral.

Ettevõtted on hõivatud maksimaalse andmemahu kogumisega: nad katsetavad pidevalt droone prügilatel ja linnatänavatel, et mõista, kuidas ja mis tingimustel peaksid nad erinevatele olukordadele reageerima. Pärast igat proovisõitu kogub droon hilisemaks analüüsiks sadu gigabaiti andmeid - kaamerate salvestused, andurite näidud. Logid võimaldavad algoritme täiustada, kuid teedel toimuvate sündmuste arendamiseks on lõputult võimalusi - ja seni pole autonoomsed autod alati võimelised adekvaatselt otsuseid langetama.

Näitena võib tuua kõnnitee renoveerimise olukorra, kui jalakäijad on sunnitud sellest mööda teed mööda sõitma. Formaalselt peab siinne droon liiklusreeglitest pisut taganema ja inimestest hoolega ringi käima - kuid selleks, et ta saaks sellise otsuse õigeaegselt vastu võtta, on vaja selliseid olukordi võimalikult palju koguda, liigitada ja liigitada. treenige süsteemi õigesti reageerima. Ja elusate juhtide käitumisega võib kaasneda lugematu arv ootamatuid olukordi.

“Kolm kuni viis aastat on periood, mil autod lähevad. Nende massilise tutvustamise hetk on hiljem - ma loodan, et selleks ajaks valmistame transpordi infrastruktuuri ette. Nüüd on kõige keerulisem ennustada teiste liiklejate käitumist. On utoopiline mõelda, et läheme kõik üle droonidele korraga - mõlemat tüüpi autosid on veel kaua olemas, "ütles Boris Ivanov.

Samuti peab Yandex droonide jaoks heidutavaks ülesandeks teiste liiklejate kavatsuste ennustamist. Ettevõte usub, et tipptunnil linnas kogenud juhi enesekindlusega süsteemi tööle õppimiseks võib kuluda veel 3-4 aastat. Droone saab aga juba täielikult kasutada vaikse liiklusega väikelinnades: Yandexi mehitamata taksoteenus on Tatarstani Innopolises tegutsenud üle kahe aasta.

„Tehnoloogiat võib hakata rakendama teenustes ja teistes sarnastes linnades, kuid selleks pole veel õiguslikku alust loodud. Tehnoloogia arenedes areneb ka keskkondade keerukus, kus isejuhtivad autod on valmis sõitma täiesti autonoomselt, ilma et salongis oleks inseneri. Seega näeb mehitamata sõidukite kasutuselevõtt välja järkjärgulise iteratiivse protsessina ", - järeldas Yandex.

“Täielik droon peab olema väga kvaliteetne. On vaja karmistada kõigi üksuste kvaliteeti ja tagada kõigi komponentide töökvaliteet. Reaalsetes teeoludes on vaja väga pikka testimisperioodi - peate omandama kogemusi ja jälgima, et süsteem toimiks mitmesugustes tingimustes, mis ainult võivad olla. Ma arvan, et võimalus osta droon autopoest ja öelda talle "Vii mind koju" tekib 10 aasta pärast, "ütles Juri Minkin.