Яндекс беспилотные автомобили: 4 поколение беспилотников Яндекса

06.08.2020, Чт, 10:09, Мск , Текст: Владимир Бахур

Беспилотные автомобили «Яндекса» начали проходить тестирование на регулярной основе на улицах общего пользования в городе Энн-Арбор, США. Особенности законодательства штата Мичиган позволяют проводить тестирование беспилотников в полностью автономном режиме.

Долгосрочная программа регулярного тестирования

«Яндекс» запустил дорожные тестирования беспилотных автомобилей в городе Энн-Арбор (Ann Arbor), штат Мичиган, США. На дорогах города уже можно встретить автомобили «Яндекса» без водителей четвертого поколения на базе Hyundai Sonata, представленные в начале июня 2020 г. совместно с Hyundai Mobis, объявила компания в своем блоге на платформе Medium.

Университетский городок Энн-Арбор с населением более 120 тыс. человек, расположенный недалеко от Детройта, стал второй тестовой зоной беспилотников компании за пределами России – после Тель-Авива в Израиле. Штат Мичиган был выбран «Яндексом» благодаря тому, что здесь беспилотным автомобилям по закону разрешено двигаться на дорогах общего пользования без сопровождения инженера-испытателя.

«Мы намерены максимально использовать наши испытательные площадки, – сказал Дмитрий Полищук, руководитель программы Yandex Self-Driving Cars. – Так, Иннополис – это единственная испытательная площадка в России, где беспилотным автомобилям позволено перевозить пассажиров без инженера за рулем. Именно здесь мы запустили первый в Европе сервис роботакси два года назад и с тех пор совершили тысячи поездок без водителя за рулем. Анн-Арбор с большей площадью и более прогрессивной нормативно-правовой базой позволит нам сделать еще один шаг вперед».

Не было бы счастья

Изначально команда разработчиков беспилотных автомобилей «Яндекса» планировала провести публичные заезды своих автономных такси без водителя на улицах Детройта в июне 2020 г., в рамках Североамериканского международного автосалона (North American International Auto Show, NAIAS). С этой целью первые автономные автомобили «Яндекса» прибыли в США еще в начале года – вскоре после январской выставки CES 2020 в Лас Вегасе.

Беспилотный автомобиль «Яндекса» в Энн-Арбор, США

Команда начала активную подготовку к автосалону, и к середине весны успела проделать значительную часть подготовительных работ, однако в планы всех сторон вмешалась пандемия коронавируса, так что организаторы NAIAS были вынуждены объявить об отмене автосалона уже в апреле, пишут участники Yandex Self-Driving Team в своем блоге.

После отмены автосалона команда начала поиски локации в штате Мичиган, подходящей для долгосрочного регулярного тестирования. Анн-Арбор был выбран как университетский город с множеством научно-исследовательских и инженерных сооружений, а также «множеством ярких молодых умов, которые называют Анн-Арбор своим домом и делают его идеальным полигоном для испытаний инноваций в области транспорта».

«В отличие от Москвы и Тель-Авива, где у беспилотных автомобилей всегда должны быть инженеры за рулем, в Анн-Арборе нам разрешена большая автономия», – отмечено в блоге Yandex Self-Driving Team.

Четвертое поколение беспилотных автомобилей «Яндекса»

Серьезная работа в «Яндексе» над разработкой собственной платформы беспилотных автомобилей началась в 2016 г. с модернизированной разработки на базе шасси Toyota Prius V.

Центр разработки беспилотных автомобилей «Яндекса» находится в Москве, здесь же проходили первые испытания на полигоне и первые уличные заезды. Вторая российская тестовая зона «Яндекса» расположена в Иннополисе.

Беспилотное такси было запущено в Иннополисе 28 августа 2018 г. В процессе тестирования руль машины свободен, но на переднем пассажирском сидении всегда находится инженер-испытатель.

В рамках эксперимента, запущенного в 2018 г., в Москве и в Иннополисе на дорогах общего пользования проходят тестирования более сотни беспилотных автомобилей «Яндекса» на базе модернизированных Toyota Prius и Hyundai Sonata. Парк беспилотников «Яндекса» в Израиле, США и России, по данным компании, составляет 130 машин.

Беспилотник «Яндекса» IV поколения на базе Hyundai Sonata

В марте 2019 г. «Яндекс» и Hyundai Mobis подписали соглашение о создании совместной платформы для беспилотных автомобилей. В 2020 г. «Яндекс» совместно с Hyundai Motor CIS и Hyundai Mobis объявил о выпуске первого беспилотного прототипа на базе Hyundai Sonata.

До конца 2020 г. «Яндекс» планирует пополнить свой парк беспилотников сотней таких машин. Первые пять из них начали тестовые заезды по дорогам Москвы с марта 2020 г., некоторые будут испытываться в сервисе беспилотных такси в Иннополисе и в парке тестовых машин в США.

Электронные блоки управления автономного автомобиля «Яндекс» были доработаны Mobis для более эффективного взаимодействия с технологией беспилотного управления «Яндекса». Инженеры «Яндекса» в свою очередь расширили набор сенсоров, добавили камеры с разным фокусным расстоянием. Радары, расположенные на крыше, позволяют системе различать больше машин впереди и позади автомобиля. Лидары на передних крыльях могут «видеть» пешеходов и транспорт в условиях ограниченного бокового обзора.

Беспилотная Sonata и Яндекс.Ровер приехали в Москву — Авторевю

Компания Яндекс запустила дорожные испытания беспилотных седанов Hyundai Sonata. Пока по Москве ездят только пять таких машин, но до конца 2020 года их будет уже сотня, а география расширится за счет города Иннополис в Татарстане и американского штата Мичиган, где у Яндекса уже есть представительство и небольшой парк собственных автомобилей.

Sonata стала первенцем беспилотников четвертого поколения, которое отличается тем, что Яндекс впервые официально сотрудничает с автопроизводителем. Машины первых трех поколений (с 2017 года) были сделаны на базе компактвэнов Prius V, ввезенных в Россию без участия Тойоты и переоборудованных силами IT-компании. На них Яндекс отрабатывал состав «харда» для автономного движения и работу алгоритмов управления.

Беспилотных Приусов «первого и второго поколений» было всего десяток, а самыми массовыми стали Приусы «третьего поколения» — в 2019 году они расширили парк до ста машин и накатали уже 4 млн километров в автономном режиме (хотя и с инженерами на борту, которые сидят за рулем и с точки зрения ПДД являются водителями).

Но Яндекс не ставит перед собой задачу разрабатывать и выпускать транспортные средства — как говорит директор по развитию бизнеса беспилотных автомобилей Артем Фокин: «Мы создаем не автомобиль, а водителя». То есть беспилотники — это сервис, комплекс оборудования и программ, который должен быть максимально универсальным для будущей работы на любых автомобилях. В перспективе Яндекс планирует «просто заливать беспилотный софт» для тех клиентов или партнеров, которым необходимы беспилотные решения — например, для транспортных компаний, которые приобретают у автопроизводителя парк машин для перевозки грузов или пассажиров. Автопроизводитель при этом поставляет транспортные средства, в которые уже заложены технические решения для автономности, а Яндекс устанавливает свое ПО и некоторое дополнительное оборудование.

Исходя из этого, поиск партнера-автопроизводителя был стратегической целью Яндекса, и в марте прошлого года было заключено соглашение с компанией Hyundai Mobis (один из крупнейших поставщиков, «дочка» корпорации Hyundai-Kia, занимающаяся разработкой компонентов). Доработка и перенастройка Сонаты заняла полгода, кроме установки и интеграции систем машинного зрения пришлось, например, увеличивать мощность генератора, чтобы обеспечить энергией все оборудование даже на холостом ходу.

На Сонате установлены сразу и лидары, и радары, и камеры — это подход Яндекса, согласно которому объекты вокруг машины должны «видеть» как минимум три типа систем сразу. Если на беспилотных Приусах стояло шесть камер, то теперь их как минимум девять: четыре на крыше, три под ветровым стеклом и две по бокам. Хотя существует и конфигурация с десятью камерами. Радаров у Сонаты шесть — четыре на крыше и два в боковых модулях (фендерах) на передних крыльях. Плюс четыре лидара с расширенным углом обзора (так, что поля зрения лидаров спереди пересекаются).

Пока Яндекс закупает все это оборудование у сторонних поставщиков, но параллельно ведет разработку собственных лидаров и камер — это дешевле и открывает больше возможностей для настройки. «Цена на покупные лидары за пару лет уже упала в четыре раза, но все равно в этой цене еще остается высокая маржа разработчиков и производителей», — объясняют представители Яндекса. К тому же собственные лидары и камеры будут отвечать специфическим требованиям беспилотных автомобилей — например, камеры должны видеть светодиодные фонари без мерцания.

Сотня автономных Сонат будет ездить преимущественно в Москве, потому что здесь можно встретить все дорожные условия, ситуации и застать все времена года с широким диапазоном температур. Но также Сонаты попадут и в Иннополис, где с прошлого года разрешена работа автономного такси без человека за рулем, то есть инженер все еще должен находиться в салоне, но может сидеть на пассажирском месте. Сейчас в Иннополисе уже работают шесть беспилотников Яндекса.

А еще Сонаты должны попасть в Америку. Это могло произойти уже этим летом, потому что Яндекс договорился с организаторами реформированного Детройтского автосалона о том, что именно яндексовские беспилотники будут перевозить посетителей между отелями и выставочным центром, но коронавирус спутал все планы, шоу было отменено. Однако машины в Мичигане остались, а местные законы позволяют тестировать беспилотники на дорогах общего пользования без инженера за рулем. В России это пока невозможно.

Многие ожидали, что карантин и опустевшие улицы в Москве дадут хотя бы временный импульс развитию беспилотных сервисов — например, такси и доставки, но этого не произошло, потому что, согласно ПДД, автомобилем должен управлять водитель, и никаких других вариантов быть не может. Хотя подвижки в законодательстве возможны уже в ближайшее время: еще в начале апреля президент России поручил правительству к 31 мая разработать план по изменению законодательства ради развития беспилотного транспорта. Инициативу из правительства передали компаниям-разработчикам, и еще в начале мая Яндекс, Сбербанк, КАМАЗ и Группа ГАЗ передали в кабмин совместный план действий по допуску на дороги беспилотников без инженера на борту к 2023 году. Но из-за пандемии дедлайн для итоговой версии этой программы перенесли на 31 августа, и пока ничего нового в плане нормативной базы нас не ждет.

Зато еще в апреле в Сколково начал работать робот-курьер Яндекс.Ровер — наиболее автономный из всех беспилотников в России. Это шестиколесный «луноход» высотой примерно полметра, который оснащен лидарами, камерами и сонарами. С прошлой осени Ровер работал в офисе Яндекса, а теперь возит документы между сколковскими объектами, расположенными в паре километров друг от друга. Робот получает задания со смартфонов, но движется не по дорогам, а по тротуарам со скоростью пешехода. На сегодня создано около десятка таких Роверов, и они уже были испытаны для доставки покупок из интернет-магазина, а в будущем робокурьеры смогут работать в сервисах Яндекс.Еда, Яндекс.Лавка, на складах и в других сферах, где смогут заменить традиционных доставщиков.

«Яндекс» начал тестировать беспилотные автомобили на дорогах Москвы — Экономика и бизнес

МОСКВА, 20 июня. /ТАСС/. «Яндекс» вывел первые пять беспилотных автомобилей на дороги общего пользования Москвы, в эксперименте участвуют авто четвертого уровня автономности. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе компании.

«Пока на дороги Москвы выехали первые пять машин. Еще несколько десятков таких же автомобилей ждут разрешения. Эксперимент проходит в соответствии с постановлением правительства на всей территории Москвы. Выбор конкретного маршрута зависит от задач тестирования», — отметили в «Яндексе».

Всего до конца этого года «Яндекс» планирует вывести на дороги Москвы и других тестовых территорий более 100 беспилотных автомобилей, добавили в компании.

В «Яндексе» утонили ТАСС, что в эксперименте участвуют беспилотные автомобили четвертого уровня автономности. Этот уровень предполагает высокую степень автоматизации, когда система способна взять управление автомобилем на себя, и участие водителя не требуется (за исключением особых обстоятельств).

В компании также сообщили, что сейчас компания совместно с МВД и Минпромторгом работает над упрощением процесса сертификации беспилотных автомобилей. «Сейчас очень важно выводить на дороги больше машин, так они быстрее обучаются, и быстрее развивается технология», — пояснили в «Яндексе».

Планируется, что беспилотные автомобили будут протестированы по четырем основным локациям: вылетные магистрали, МКАД и ТТК, спальные районы Ясенево и Бутово, Коммунарка, а также центр столицы, пояснили в пресс-службе НТИ «Автонет». «В ближайшее время данное тестирование позволит определить экономическую целесообразность использования беспилотных технологий», — отметили в пресс-службе.

Ранее рабочая группа НТИ «Автонет» предлагала увеличить число регионов, где будут тестировать беспилотные авто до десяти. То есть к Москве и Казани, которыми сейчас ограничивается эксперимент, добавить Санкт-Петербург, Московскую, Владимирскую, Нижегородскую, Ленинградскую и Самарскую области, а также Чувашскую Республику и Краснодарский край. Кроме того, также обсуждался вопрос о включении в зону тестирования беспилотных авто маршрута Москва — Хельсинки.

Об эксперименте

Премьер-министр РФ Дмитрий Медведев в конце ноября 2018 года подписал постановление о проведении с 1 декабря эксперимента по эксплуатации беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования в ряде мест Москвы и Татарстана. Вице-премьер РФ Максим Акимов пояснял, что в рамках эксперимента на дороги Москвы и Татарстана выйдет 100 высокоавтоматизированных автомобилей. Эксперимент рассчитан на три года.

Акимов также сообщал, что сроки начала использования беспилотного транспорта на автодорогах общего пользования будут определены по итогам экспериментального запуска, то есть после марта 2022 года.

В новость внесены изменения — (10:46 мск) — добавлены подробности.

Технологии беспилотных автомобилей. Лекция Яндекса / Блог компании Яндекс / Хабр

У нас есть perception, который отвечает за то, какой мир вокруг нас. Есть карты и локализация, которые отвечают за то, где автомобиль в мире расположен. Обе эти компоненты подаются на вход компоненте motion planning — она принимает решения, куда ехать, какую траекторию строить, принимая во внимание мир вокруг. Наконец, motion planning передает траекторию в компоненту vehicle control, которая выполняет траекторию с учетом физики автомобиля. Vehicle control — это больше про физику.

Сегодня мы сосредоточимся на компоненте perception, поскольку она больше про анализ данных, и на мой взгляд, в ближайшем будущем это самая челленджевая часть на всем фронте работ по беспилотникам. Остальные компоненты тоже безумно важны, но чем лучше мы мир вокруг распознаем, тем проще будет делать все остальное.

Прежде покажу другой подход. Многие слышали, что есть end-to-end-архитектуры и, более специфично, есть так называемый behavior cloning, когда мы пытаемся собрать датасеты того, как водитель ездит, и склонировать его поведение. Есть несколько работ, где описано, как это проще всего делать. Например, используется вариант, когда у нас есть только три камеры, чтобы «агментировать» данные, чтобы мы ехали не по одной и той же траектории. Это все засовывается в единую нейросеть, которая говорит, куда крутить рулем. И это как-то работает, но как показывает текущее состояние дел, сейчас end-to-end еще находится в состоянии исследования.

Мы его тоже пробовали. У нас один человек end-to-end быстро обучил. Мы даже немного испугались, что сейчас уволим всю остальную команду, потому что он за месяц достиг результатов, которые мы три месяца делали большим количеством людей. Но проблема в том, что дальше сдвинуться уже тяжело. Мы научились ездить вокруг одного здания, а ездить вокруг того же здания в противоположную сторону уже гораздо сложнее. До сих пор не существует способа представить все в виде единой нейросети, чтобы это более-менее робастно работало. Поэтому все, что ездит в реальных условиях, обычно работает на классическом подходе, где perception в явном виде строит мир вокруг.

Как perception работает? Для начала надо понять, какие данные и какая информация стекается на вход автомобиля. В автомобиле множество сенсоров. Самые широко используемые — камеры, радары и лидары.

Радар — это уже продакшен-сенсор, который активно используется в адаптивных круиз-контролях. Это сенсор, который говорит, где находится автомобиль по углу. Он очень хорошо работает на металлических вещах, таких как автомобили. На пешеходах работает хуже. Отличительной особенностью радара является то, что он не только позицию, но еще и скорость выдает. Зная Доплеровский эффект, мы можем узнать радиальную скорость.

Камеры — понятно, обычная видео-картинка.

Более интересен лидар. Те, кто делал ремонт дома, знакомы с лазерным дальномером, который вешается на стенку. Внутри секундомер, который считает, за сколько свет туда-обратно слетал, и мы меряем расстояние.

На самом деле там более сложные физические принципы, но суть в том, что тут множество лазерных дальномеров, которые вертикально расположены. Они сканируют пространство, он так крутится.

Вот картинка, которая получается 32-лучевым лидаром. Очень классный сенсор, на расстоянии нескольких метров человека можно узнать. Работают даже наивные подходы, уровня нашли плоскость — все, что выше это препятствие. Поэтому лидар все очень любят, это ключевая компонента беспилотных автомобилей.

С лидаром несколько проблем. Первая — он достаточно дорого стоит. Вторая — он все время крутится, и рано или поздно открутится. Надежность их оставляет желать лучшего. Обещают лидары без движущихся частей и дешевле, а другие обещают, что сделают все на компьютерном зрении только на камерах. Кто победит — самый интересный вопрос.

Есть несколько сенсоров, каждый из них генерит какие-то данные. Есть классический пайплайн того, как мы обучаем какие-то алгоритмы машинного обучения.

Данные надо собрать, залить в какое-то облако, на примере машины, мы собираем с автомобилей данные, заливаем в облака, каким-то образом размечаем, выбираем лучшую модель, придумываем модельку, тюним параметры, переобучаем. Важный нюанс, что это надо обратно на машину засунуть, чтобы это очень быстро работало.

Данные собрали в облако, хотим их разметить.

Уже сегодня упомянутая Толока — мой любимый сервис Яндекса, который позволяет кучу данных размечать очень дешево. Можно создать GUI в качестве веб-страницы и раздать на разметку. В случае детектора машинок нам их достаточно выделять прямоугольниками, это делается просто и дешево.

Потом выбираем какой-нибудь метод машинного обучения. Для ML существует много быстрых методов: SSD, Yolo, их модификации.

Потом это нужно вставить в автомобиль. Камер много, 360 градусов надо покрывать, должно работать очень быстро, чтобы реагировать. Используются разнообразные техники, Inference движки типа Tensor RT, специализированное железо, Drive PX, FuseNet, несколько алгоритмов используем, единый бэкенд, сверточки прогоняются один раз. Это достаточно распространенная технология.

Object detection работает как-то так:

Процесс разметки облака точек — достаточно нетривиальная процедура. В Толоке работают обычные люди, и объяснить им, как 3D-проекции работают, как найти машины в облаке, — достаточно нетривиальная задача. Мы потратили какое-то количество усилий, вроде более-менее получилось наладить поток такого рода данных.

Как с этим работать? Облака точек, нейросети лучше всех в детекции, поэтому нужно понять, как облако точек с 3D-координатами вокруг автомобиля подать на вход сети.

Вcе выглядит так, что нужно каким-то образом это представить. Мы экспериментировали с подходом, когда нужно сделать проекцию, вид сверху точек, и разрезать на клеточки. Если в клеточке есть хоть одна точка, то она занята.

Можно пойти дальше — сделать слайсы по вертикали и, если в кубике по вертикали есть хоть одна точка, записать ее в какую-то характеристику. Например, хорошо работает запись самой верхней точки в кубике. Слайсы подаются на вход нейросетки, это просто аналог картинок, у нас 14 каналов на вход, работаем примерно так же, как с SSD. Еще сюда приходит сигнал с сети, натренированной на детекцию. На входе сети — картинка, это все тренируется end-to-end. На выходе предсказываем 3D-боксы, их классы и позицию.

Вот результаты месячной давности на KITTI dataset. Тогда multiple view 3D был state of the art. Наш алгоритм был схож по качеству с точки зрения precision, но работал в несколько раз быстрее, и мы могли его задеплоить на реальную машину. Ускорение было достигнуто за счет упрощения представления в основном.

Нужно снова задеплоить на машинку. Вот пример работы.

Тут надо осторожно, это train, но на тесте тоже работает, зелеными параллелепипедами отмечены машинки.

Сегментация — еще один алгоритм, который можно использовать для понимания того, что на картинке расположено. Сегментация говорит, к какому классу принадлежит каждый пиксель. Конкретно на этой картинке есть дорога, разметка. Края дороги выделены зеленым цветом, а автомобили немножко другим, фиолетовым.

Кто понимает недостатки сегментации с точки зрения того, как это в motion planning скормить? Все сливается. Если рядом припаркованные машины, то у нас одно большое фиолетовое пятно машин, мы не знаем, сколько их там. Поэтому есть другая замечательная постановка задачи — instance segmentation, когда нужно еще разрезать разные сущности на кусочки. И этим мы тоже занимаемся, товарищ на прошлой неделе в топ-5 city scapes по instance segmentation зашел. Хотел на первое место, пока не получается, но такая задача тоже есть.

Мы стараемся пробовать как можно больше разнообразных подходов, гипотез. Наша задача не в том, чтобы написать лучший в мире object detection. Это нужно, но, в первую очередь, появляются новые сенсоры, новые подходы. Задача — как можно быстрее их пробовать и внедрять в реальных жизненных обстоятельствах. Мы работаем над всем тем, что нам мешается. Медленно размечаем данные — делаем систему, которая размечает их с активным использованием сервиса Толока. Проблема с деплоем на машину — придумываем, как это ускорять единым образом.

Кажется, победит не тот, кто сейчас обладает большим опытом, а тот, кто быстрее бежит вперед. И мы сосредоточены на этом, хотим как можно быстрее все пробовать.

Вот видео, которое мы недавно показывали, проезд в зимних условиях. Это рекламное видео, но тут хорошо видно, примерно как ездят беспилотные автомобили в текущих реалиях (с тех пор появилось ещё одно видео — прим. ред.). Спасибо.

Нонами К., Картиджо М., Юн К. Дж., Будийоно А. Автономные системы управления и транспортные средства: интеллектуальные беспилотные системы [PDF]

Беспилотные автомобили — морские и воздушные

Беспилотный автомобиль — это транспортное средство без пилота-человека на борту. Самыми популярными беспилотными автомобилями в настоящее время являются дроны. В индустрии землеустройства дроны используются для фотограмметрии и лидарного изображения (в 3D). Мы также находим применение в морской индустрии беспилотных транспортных средств, таких как ROV, AUV и USV.

Все больше и больше гидрографических и океанографических исследований проводится без участия пилота на борту. Благодаря грамотному использованию датчиков с помощью беспилотного транспортного средства можно собрать больше информации, чем с помощью геодезиста (и пилота) и дайвера.

Можно выполнить большое количество измерений, а затем отправить их непосредственно на компьютер для съемки или в облако.

• Морское дно
• Объекты (Боковое изображение)
• Уровень воды
• Токи
• Температура
• Соленость

Преимущества:

• Экономия времени
• Экономия
• Увеличенное время работы
• Объективные данные

ТНПА:

Дистанционно управляемый подводный аппарат (ROV) — это привязанное подводное мобильное устройство.ТПА не заняты, обладают высокой маневренностью и управляются экипажем на борту судна. Они связаны с принимающим кораблем нейтрально плавучим тросом.

Nautikaris является поставщиком систем ROV производства VideoRay и DeepOcean Engineering.

USV / ASV:

Автономный подводный аппарат (АНПА) иногда называют подводным дроном. Это робот, который перемещается под водой, не требуя участия оператора. АНПА составляют часть более крупной группы подводных систем, известных как беспилотные подводные аппараты.Nautikaris является поставщиком систем USV / ASV от DeepOcean Engineering и NautiQ

АНПА:

Беспилотный летательный аппарат (БПЛА), широко известный как дрон, беспилотная летательная система (БПЛА) или под несколькими другими названиями, представляет собой летательный аппарат без пилота-человека на борту. Nautikaris является поставщиком Nexus 800 на базе Hypack

Nautikaris поставляет не только беспилотные автомобили и датчики. В мире Интернета вещей и больших данных мы также предлагаем подходящие инструменты телеметрии для:

• Сбор данных
• Сигнал коррекции RTK (либо с NTRIP, либо с радиомодемом)
• Передача данных (широкополосная) напрямую в облако

Беспилотный автомобиль — это. .. Что такое беспилотный автомобиль?

беспилотных автомобилей по предварительной оценке

Беспилотные автомобили Procurando ！！！ Esse é o lugar certo! Você já sabe que não importa o que esteja procurando, vai encontrar no AliExpress. Temos milhares de ótimos produtos em todas as categoryposíveis. Quer marcas famosas, roupas baratas ou compras no atacado? Garantimos que voiceê vai encontrar o que procura.Aqui você encontra desde lojas oficiais até vendedores independentes. Aproveite a comfort, segurança e diferentes opções de pagamento, tudo com frete rápido e seguro, independente de quanto voiceê gastar.

Todos os dias vêê encontra novas ofertas exclusivas, descontos e вероятности deconomizar ainda mais com cupons. Não perca tempo! беспилотные автомобили должны быть готовы к использованию.Представьте себе, что нужно делать без экипажа для беспилотных автомобилей без AliExpress. Com os menores preços online e taxas de frete baixas, voiceêconomiza muito mais.

Если вы хотите узнать о беспилотных автомобилях и получить аналогичные товары, на AliExpress é um ótimo lugar para compare preços e vendedores. Ajudaremos voiceê a decidir se vale a pena pagar mais por uma marca famosa ou se o produto mais barato também é bom.Além disso, se quiser se dar um presente e comprar a opção mais cara, o AliExpress semper garante que Você pague o melhor preço, включая quando isso envolve sugerir que Você espere um pouco mais por uma promoção.

Или AliExpress тема orgulho em garantir que vê esteja semper bem informado для fazer suas escolhas ao comprar de uma das centenas de lojas e vendedores da nossa plataforma.Todos os vendedores são avaliados por seu atendimento, preços e qualidade por consumidores de verdade. Além das avaliações, você também pode compare preços, ofertas de frete e descontos entre diferentes vendedores para o mesmo produto através dos comentários de consumidores contando suas Experências e, assim, pode comprar com confiança. Parece bom demais para ser verdade? Você não Precisar acreditar na gente, só Precisa escutar nossos milhões de consumidores satisfeitos!

Novo нет AliExpress? Temos uma dica especial para voê.Antes de clicar em «Comprar agora», dê uma olhada nos cupons e Economize ainda mais! Você encontra cupons de lojas, do AliExpress e ainda pode ganhar cupons todos os dias com jogos no nosso App. Além de tudo isso, como a maioria dos nossos vendedores oferece frete grátis, você pode ter a certeza de estar comprando беспилотные автомобили, com um dos melhores preços da internet.

Aqui, você semper encontrará o melhor da tecnologia, moda e marcas.Отсутствие AliExpress, квалификация, preço e atendimento são prioridade. Comece agora mesmo a melhor Experência de compras da sua vida !！！

XLUUV (сверхбольшие беспилотные подводные аппараты)

Системы сверхбольших беспилотных подводных аппаратов (XLUUV) разрабатываются во всем мире для поддержки операций на подводных лодках. Этот новый тип БПА предназначен для работы в течение нескольких месяцев, без присмотра и с гораздо большей полезной нагрузкой, чем традиционные БПА.Новые миссии ставят перед разработчиками БПА и их операторами новый набор задач. XLUUV должны вычислить свое навигационное решение, оставаясь под водой в течение длительного периода времени. Они также должны общаться, оставаясь скрытыми. Приборы, которые обычно используются в небольших парках БПА, обычно не готовы удовлетворить эти требования. Мы предлагаем ряд инструментов COTS, которые могут быть легко интегрированы в эти системы для поддержки их требований.

ПОДВОДНАЯ НАВИГАЦИЯ В ДРУЖЕСТВЕННОМ ФОРМ-ФАКТОРЕ НПА

Мы — ведущий разработчик гибридных акустико-инерциальных инструментов.Этот новый тип прибора объединяет ряд сенсорных технологий, чтобы предоставить лучшие в своем классе навигационные решения. SPRINT-Nav стал продуктом выбора разработчиков больших и сверхбольших БПА во всем мире. Новая модальность SPRINT-Nav X предлагает беспрецедентные уровни производительности в удобном для UUV форм-факторе (ошибка менее 1 морской мили на каждые 12 часов простой инерциальной навигации без посторонней помощи и ошибка более 2 м на каждые 10 км, пройденные с помощью доплеровской блокировки) . Это означает, что любой XLUUV может перемещаться в течение длительного времени по методу счисления, и ему нужно реже всплывать на поверхность для определения местоположения по GPS.

ОТСЛЕЖИВАНИЕ И СВЯЗЬ

Вблизи берега и в дружественных водах от XLUUV может потребоваться связь с наземным объектом. Наши Ranger 2 и AvTrak 6 — прекрасное дополнение для этой части миссии. Ranger 2, уже развернутый на множестве БПА на всех континентах, может использоваться как для отслеживания, так и для связи с XLUUV на всех глубинах океана. Поскольку AvTrak 6 позволяет UUV оставаться скрытым, если он того пожелает, отсутствует риск попадания XLUUV в чужие руки.

ДОМАШНИЙ ДОМ И ДАННЫЕ ОБ УРОЖЕЕ

Наш гироскоп iUSBL — это единственный в своем роде перевернутый USBL, который позволяет НПА измерять азимут, высоту и дальность от любого радиобуя 6G (Sonardyne шестого поколения) на всех глубинах океана. Его можно использовать для обеспечения точного самонаведения на расстоянии нескольких километров. XLUUV может найти свой путь к док-станции, передовой станции или сети датчиков, а когда он будет доступен, он может использовать оптические модемы свободного пространства, такие как BlueComm 200, для загрузки больших объемов данных (до 10 Мбит / с).

Inspector 90 / USV / Беспилотный наземный аппарат

USV Inspector 90 — это многоцелевая беспилотная платформа на основе гидрореактивного двигателя, способная работать в автономном режиме, с дистанционным управлением или бортовым рулевым управлением.

Его характеристики и точность делают его эффективным в миссиях по защите, повторяющихся операциях, противоминной войне и быстрой оценке окружающей среды. Его открытая конструкция позволяет развертывать большой спектр полезных нагрузок.

Благодаря своей конструкции INSPECTOR 90 очень эффективен в суровых условиях.Высокая маневренность упрощает взаимодействие с пользователем.

Модульность: настройте в соответствии с вашими потребностями

Адаптируемое, это надводное судно может работать как в автономном режиме, так и с дистанционным управлением и бортовым рулевым управлением, а его открытая конструкция позволяет развертывать большой диапазон полезных нагрузок. Имеется большая кормовая палуба для установки модульной подсистемы в виде роботов или специальных датчиков. На площади 4 м² можно перевозить до 600 кг материалов.

INSPECTOR 90, предназначенный для работы с большим количеством роботов и датчиков, готов к развертыванию:

• MIDS и инспекционные роботы
• Датчики исследования морского дна
• Оружие нелетального действия
• Элементы береговой защиты
• Интеллектуальные датчики

ECA Group могут быть настроены в соответствии с конкретными потребностями в датчиках или требованиями к производительности, заявленными заказчиком.

Таким образом, он также полностью совместим с миссиями, требующими развертывания других дронов и гидролокаторов, что позволяет выполнять широкий спектр операций как для внутренней безопасности, так и для морских приложений.

UMIS ^TM для задач противоминной защиты

INSPECTOR 90 интегрирован в систему UMIS ^TM для подводных минных боевых задач, что позволяет управлять несколькими военно-морскими дронами одновременно из единого командного центра.

Дистанционно управляемый операторами, находящимися в центре управления и управления за пределами минного поля, USV несет и автоматически развертывает другие военно-морские дроны, такие как системы обнаружения и уничтожения мин (MIDS), включая подводных роботов ECA Group для идентификации (SEASCAN) и нейтрализации (K- СТЕР В) морских мин.

Корпус INSPECTOR 90 был специально разработан, чтобы быть лучшим компромиссом для мореплавания, как в пути, так и на очень низких скоростях для спуска на воду и подъема БПА.