Глушилка камер гибдд отзывы покупателей
Для проверки штрафов с камер фото- и видеофиксации нарушений. На его частоте работают новые радары Multa Radar, которые только поступают на службу. Но вы можете назвать свою цену, а специалисты, которые откликнутся на вашу заявку - свою. И чтобы не застрять в tldr, где я буду описывать сказанные проблемы, вот вам содержание, которое отражает кратко их суть. Большинство аварий и травм, получаемых мотоциклистами, связаны с тем, что автомобилисты повернули, не посмотрев в зеркала, или еще что-то.
Нам всё ещё непонятно, какой вычислительной мощности хватит для обеспечения вычислений беспилотного транспорта. На секундочку: количество используемых десктопных компьютеров в два раза меньше количества используемых автомобилей по той аналитике, что дал мне гугл. А среднестатистический десктопный компьютер - это далеко не то устройство, которого в текущем среднем по палате понимании среди компаний и разработчиков хватит для беспилотника.
Поэтому бум беспилотников - это ещё и бум производимых для него компонентов, сенсоров, процессоров, видеокарт. На дворе , мы недавно вышли из кризиса полупроводников, связанного с ковидом, на горизонте недавно подугасли новости, которые говорят о потенциальном кризисе, связанный с Тайванем, большинство фреймворков глубокого машинного обучения заточены на работу с проприетарной технологией одной зелёной компании.
И тем более я не верю, что при текущих условиях возможно найти баланс между резким бумом производства, монополизацией отдельных компонентов, и доступной ценой. А без этого я не верю и в успешную масштабную коммерциализацию. В идеале было бы здорово, чтобы беспилотник можно было запускать на очень скромных вычислительных мощностях, переоборудовать уже имеющиеся устройства, но тут возникает вопрос.
На вопрос, почему 10Гц и что произойдёт при частоте 9. После этого, вспомнив как решать задачки методом математической индукции, можно понять, что частота в 0Гц вполне себе приемлемая для беспилотного транспорта. Критический кейс до сих пор не определён. Процессоры там всё ещё в мегагерцах, разрешение камер меньше FHD, время обработки данных стереопары занимают порой минуты, то есть частота меньше 0. И он работает, вполне себе в беспилотном режиме.
Б - у него нет марсиан на пути или цели не сбивать марсиан. Требования к временным характеристикам должны складываться исходя из того, с какой скоростью едет твоё транспортное средство, с какой скоростью передвигаются динамические объекты по карте, какую дистанцию покрывает твой набор сенсоров и так далее. Но на сегодняшний день, я редко встречал попытки ответить на эти вопросы. Даже исследования по скорости передвижения человека, в основном, можно найти в учебниках институтов физической культуры за ые года, такие важные для определения граничных значений величины до сих пор не исследуются статистами.
Либо это всё не обсуждается и не выкладывается в открытый доступ, что вполне реалистично. В общем: вопрос требований к беспилотному транспорту все ещё открыт. По пунктам - на сегодняшний день я не видел в общем доступе ни одной современной адекватной литературы, популярного выступления, признания проблемы или просто полноценной и качественной лекции по следующим вопросам:.
Как меняется тормозной путь в зависимости от погодных условий и как отклонения определить заранее? Какая допустимая вероятность отказа компонентов?
Какие метрики нейронных сетей достатчны и необходимы? И пожалуйста, кто-нибудь, добавьте в тесты ребёнка в маске коня и пешехода, перепрыгивающего зебру в мешке соревнования по прыжкам в мешке всё ещё реальный кейс.
Мне очень интересно, как справятся с этим испытаниям беспилотные автомобили. Кстати, внимательные читатели заметят, что формулы для расчета времени остановки есть, но мало из них учитывают а ещё и говорят, как рассчитать такие параметры как давление шин, коэффициент трения покрытия, коэффициент трения шин, температуру шин, ширину шин, влажность, текущий угол поворота колёс, влияние ABS и многое другое.
А мы ведь хотим, чтобы тяжелые грузовики максимально быстро и бесперебойно доставляли грузы из точки А в точку Б, а значит беспилотный автомобиль в каждый момент времени должен очень точно знать, как долго он будет тормозить до полной остановки и какую дистанцию перед впереди идущим автомобилем держать.
Кстати, если вы натыкались на кучу формул в интернете по расчёту торможения и думаете, что вопрос хорошо изучен, довольно прост, и чуть ли не решается линейным уравнением - посмотрите на график и параметры Магической формулы Пасейки, которая построена на полуэмпирических методах и применяется для симуляции разгона и торможения гоночных транспортных средств то есть вполне себе неплохая аппроксимация реального торможения, а есть ещё много других.
Вопрос действительно хорошо изучен в теории, но эта теория не слишком уж часто применяется в беспилотных автомобилях.
Для ответов на каждый из перечисленных выше вопросов необходимо как минимум одно из следующих условий:.
Если статистика собирается со временем, точные требования к физическим параметром обуславливаются грамотным переводом ТЗ на язык инженеров, то с замороженной архитектурой больше всего проблем.
Дело в том, что одну и ту же проблему можно решить множеством способов. Так стабильность определения препятствия можно улучшить за счет улучшения методов детекции препятствия, либо за счет улучшения алгоритма трекинга препятствий. При том повышение качества любого из компонентов ведёт к повышению вычислительных затрат.
И либо необходимо производить апгрейд железа, либо производить оптимизацию вычислений в другом компоненте системы. В итоге получается знаменитый whack-a-mole. В пример также приведу свою таблицу, где от требования к времени реакции необходимо было рассчитать параметры системы:.
OA - время, необходимое системе на выполнение всех вычислений от момента фактического возникновения ситуации до начала оказания управляющего воздействия. OB - запас дистанции до объекта, деленное на максимальную скорость изменения координаты препятствия коридор безопасности.
Авторское допущение: с точки зрения геометрии треугольник должен быть равносторонним, тогда точку можно перемещать внутри. Авторское допущение 2: мы не рассматриваем тут возможность маневрирования во время торможения. Как видите, вопрос определения граничных значений не самый простой. И до его общедоступного решения я бы дал срок не меньше года.
Если мы посмотрим на последние достижения компьютерного зрения, машинного обучения, алгоритмов беспилотного транспорта, то заметим, что все они идут в разнобой. И очень редко мы встречаем решения, специализированные для беспилотного автомобиля.
Современные детекторы сконцентрированы на общем решении задачи детекции, затем уже берутся датасеты от беспилотных автомобилей, сеть дообучается и используется в продакшне.
То же самое с сегментацией, трекингом и другими задачами компьютерного зрения. Хайп прошел, задача решается в общем ключе, а затем применяется для отрасли.
Но, как говорится в фундаментальных учебниках, специализированные решения всегда лучше универсальных, а их сейчас практически нет. И речь здесь даже не о том, что метрики качества оцениваются в первую очередь на общих датасетах вроде COCO, а в том, что сами метрики заточены под исследовательские цели.
Большинство статей направлены на повышение точности что несомненно важно , но мало из них обращают внимание на такие параметры, как размер, соотношение точности к производительности, простоту деплоя безусловно, такие статьи есть, но на личный взгляд автора тренда в сферу real-time решений практически не наблюдается, кроме отдельных, пусть и особо хороший сетей.
Даже если обратить внимание на переход YOLOv7 с YOLOv5 - заметно, что вопрос высокой скорости работы а я очень радовался выходу yolov5n отходит на второй план, что не очень хорошо говорит о развитии области роботизации в целом.
Пропасть между исследователями которые занимаются теоретической частью и инженерами которые эти исследования затем применяют до сих пор кажется огромной. Для несведущих: первое - объединить информацию от разных сенсоров воедино, второе - предсказать по имеющимся данным, что будет в ближайшем будущем, третье - по имеющимся данным спланировать маршрут и последовательность управляющих воздействий на автомобиль.
По неизвестной мне причине, хайп хорошо пришелся только на системы распознавания. Большинство статей посвящены именно Perception ответвлению. А это только детекция объектов. Каждая подзадача модуля восприятия очень хорошо и в соответствии с временем развивалась. Но не указанные выше три темы.
Безусловно: появлялись статьи по sensor fusion, где в нейронку с трансформером запихивается куча данных, а на выходе ожидается полезная информация но метафору с решением квадратного уравнения я приведу попозже , появлялись LSTM сети для предсказания последовательностей в будущее, но хорошего варианта я так и не увидел хотя вроде бы у Теслы неплохо вышло , говоря про Planning, по правде, моих компетенций может не хватать, но смущает две вещи.
Во-первых, это очень важные темы для беспилотного автомобиля и они получают незаслуженно мало внимания. Во-вторых, между построением траектории маршрута полиномом второй степени и использованием end-to-end сетей с трансформерами внутри для определения необходимого в данный момент угла поворота руля, располагается огромная пропасть из математических достижений и развития программирования в целом, которую сообщество разработчиков беспилотников как-будто проигнорировало.
У нас за это время появились такие вещи, как мягкие вычисления, байесовское программирование, теория катастроф, огромный пласт практического использования теории чисел в IT, но всё это обошло такие важные темы.
Складывается ощущение, что в определенный момент всю славу забрал Perception и даже такие вещи, как нейронные сети, которые в сущности своей являются ничем иным, как аппроксимацией неизвестной функции, обошли эту часть науки стороной, потому что ею заниматься стало не модно.
А ведь есть даже статьи, где нейронная сеть подбирает в реальном времени физические параметры камеры для улучшения качества системы распознавания. Как итог: мы смотрим на визуализацию систем беспилотного вождения у компаний, которые заявляют о готовности к SAE5, вот мы едва двигаемся на дороге, а наша траектория движения болтается как воздушный манекен возле заправки из-за того, что в 40 метрах от нас стоит машина, которая мерцает и переопределяется с погрешностью в 20 сантиметров.
Стал бы человек 26 раз в секунду перестраивать свой маршрут в голове, стоя на красном светофоре у перекрёстка? Скорее всего нет. Три соседних кадра. Справедливости ради - это еще они неплохо пофиксили smoothness, и я прямо искал этот баг, пару месяцев назад ситуация в их роликах была гораздо плачевнее.
На мой взгляд проблема того, что компоненты развиваются отдельно в рамках одной задачи, а некоммерческие исследования взаимодействия компонентов практически не проводятся, переходит в то, что мы очень старательно обходим стороной эффективные решения, которые могли бы быть предложены сфере.
Но при всей важности проблемы, когда останется только она, решат её не больше чем за год, когда клюнет в нужное место. Мол едет беспилотник, а перед ним появляется данные меняются в зависимости от рассказчика бетонная плита, которую он почему-то не заметил.
И вот он либо сбивает её, вредя пассажирам, либо сворачивает на соседнюю полосу, где вредит разной степени оценки для общества людям. Хотите открою секрет? Её нет. Проблемы вагонетки для беспилотников не существует, беспилотник сделанный адекватными людьми, мои беспилотные гоночки во flatout не в счёт не может в принципе попасть в ситуацию вагонетки, потому что он обязан снижать скорость до той, на которой у него хватает достоверной информации, чтобы при внезапном возникновении препятствия затормозить перед ним.
Ведь многие действительно не понимают, что безопасность движения, о которой говорят визионеры, она напрямую влияет на скорость. Написать смс параллельно с вождением, превысить скорость, зачастую ограничиваемую не просто так, совершить обгон в неположенном месте из-за того, что фура перед тобой похожа на черепаху.
Беспилотник так делать не должен. Беспилотник так делать не будет, если не научить его плохому. Когда человек видит справа по полосе автобус, припаркованный у обочины, он должен понимать, что из-за автобуса всегда может выбежать ребёнок. А значит он должен снижать скорость до той, при которой он сможет в последний момент затормозить, если этот самый ребенок выскочит. Человек иногда может это проигнорировать. С GPS-приемником. Смотрите также:. Видеорегистраторы автомобильные GPS навигаторы Парковочные радары.
Сравнить товары.
В корзину Добавить в сравнение. Курьером —. Есть товары с уценкой от ,10 р. Данный товар только появился в каталоге.
Эта пробка используется для остановки потока воды через дренажные отверстия из аэратора. Отлично подходит к переливным фитингам T-H Marine.
Заглушка имеет двойное кольцевое уплотнение, для надежной фиксации. Специалисты нашей Лаборатории с удовольствием проконсультируют вас по вопросам создания водопровода и канализации для Вашего катера, ответят на ваши вопросы в разделе товара "Задать вопрос". Отложенные 0 Корзина 0 0. Заказать звонок. Личный кабинет. Упаковка и консервация лодок, катеров! Оклейка катеров винилом. Установка гидравлической рулевой системы Сезонное ТО подвесного четырехтактного двигателя Нанесение на лодку Anti-fouling покрытия необрастайки Пошив и ремонт тентов на лодку и мотор Ремонт и обслуживание снегоходов Установка морских аудиосистем Установка подсветки палубы Увеличение и уменьшение мощности лодочных моторов Установка сигнализации и противоугонных средств Кредит Модернизация консолей лодок и катеров для установки картплоттеров Trade In Постановка прицепа на учет в ГИБДД Наши проекты О компании Назад О компании Новости Отзывы Вакансии Доставка Контакты.
Корзина 0 Отложенные 0. Сравнение товаров 0. Каширский район, поселок Новоселки, Кашира, Россия, Facebook Вконтакте Instagram YouTube.
Водопровод и канализация Морское электрооборудование Морские лужёные кабели Automarine. Сравнить В сравнении.
