CES 2017: технология Nissan SAM поможет робомобилям справляться с непредвиденными ситуациями

Компания Nissan на выставке CES 2017 рассказала о передовой платформе SAM (SeamlessAutonomousMobility), которая обеспечит естественное сосуществование миллионов автономных автомобилей на дорогах общего пользования.

В основу системы положены разработки Национального управления США по воздухоплаванию и исследованию космического пространства (NASA). В частности, речь идёт о средствах NASAVERVE, используемых для визуализации и наблюдения за космическими кораблями. Аппараты NASA используют технологию автономного управления для уклонения от столкновений с космическими объектами и расчёта безопасных траекторий в непредсказуемых ситуациях. Там, где автоматике сложно принять решение, в процесс управления вмешивается сотрудник NASA, прокладывая маршрут и отправляя на борт космического корабля команду для исполнения.

Эта идея использована в новой системе SAM. В нештатной ситуации, например, при движении в зоне ДТП или дорожных работ датчики робомобиля (инфракрасные сенсоры, камеры, радары) смогут обнаружить, где расположены препятствия, определить состояние светофора и возможно даже распознать некоторые жесты регулировщика. Но человеческое мышление необходимо для понимания того, что в данной ситуации сделают другие участники движения и принятия правильного решения для совершения дальнейших действий.

Благодаря платформе SAM автономные машины станут достаточно умными для определения, когда следует и не следует принимать решения самостоятельно. Автомобиль совершает безопасную остановку и запрашивает помощь у командного центра. Запрос направляется свободному специалисту, который использует данные с камер и сенсоров (пересылаемые по беспроводной сети) для анализа окружающей обстановки и принятия верного решения.

При необходимости специалист поможет робомобилю совершить манёвр, «нарисовав» виртуальный маршрут, скажем, для объезда препятствия. После завершения манёвра автомобиль продолжает автономное движение. Данные о подобных событиях хранятся на облачных ресурсах и распространяются на все автономные автомобили, чтобы те смогли заранее перестроить маршрут движения или же задействовать меньше сторонней помощи, если они решат продолжить движение по заданному пути.