Пока в России активно обсуждаются юридические аспекты внедрения беспилотных автомобилей, технологическая сфера не стоит на месте. Мы уже сообщали о запуске коммерческого использования беспилотных грузовиков на трассе М-11 и тестировании беспилотных такси от Navio, ранее известного как «Сберавтотех». На днях компания Navio анонсировала свой новый проект – фотореалистичный симулятор NavioSim, созданный для оптимизации разработки различных сценариев. Зачем это нужно и как поможет в автономных перевозках? Текущая архитектура беспилотных автомобилей включает в себя ряд компонент: системы восприятия (камеры, радары, лидары), технологии определения местоположения (карты и GPS), элементы управления транспортным средством и, наконец, программное обеспечение. Последний пункт остается наиболее сложным, поскольку большинство алгоритмов разрабатывается вручную, что затрудняет покрытие всех возможных дорожных сценариев, известного как "длинный хвост". К решению этой задачи подошла компания Navio, которая внедрила генеративный искусственный интеллект GenAI, построенный на VLA-моделях (Vision-Language-Action). Эти модели обеспечивают интеграцию восприятия, прогнозирования и принятия решений, что позволяет значительно повысить эффективность автономных решений. Тем не менее, несмотря на многократные тестирования, некоторые дорожные ситуации по-прежнему остаются не охваченными, что может быть опасным. Фотореалистичный симулятор NavioSim предназначен для создания виртуальных дорожных ситуаций и призван восполнить пробелы в базе знаний ИИ. Среди его ключевых преимуществ – высокая степень детализации, аналогичная записи с видеорегистратора, а также неограниченные возможности по созданию различных сценариев с учетом местоположения, времени и погодных условий. Это ведет к более своевременной разработке и улучшению безопасности на дороге. Симулятор предлагает три уровня тестирования: SIL (Software-in-the-Loop) для первичной проверки алгоритмов в контролируемой среде, HIL (Hardware-in-the-Loop) для выявления проблем между программным и аппаратным обеспечением, и VIL (Vehicle-in-the-Loop) для более детального моделирования сложных дорожных ситуаций. Эти уровни обеспечивают инновационный подход к тестированию автономных технологий. Данные для создания сценариев симуляции могут поступать как с реальных записей, так и создаваться с помощью графических редакторов. На данный момент будущие успехи в внедрении беспилотных автомобилей будут зависеть от нововведений как в программном, так и аппаратном обеспечении. В этой связи стоит отметить интересные разработки по системам очистки камер на беспилотных автомобилях, которые могут увидеть свои технологические прорывы в ближайшем будущем.