В России продолжаются обсуждения касательно правового регулирования беспилотного транспорта, в то время как отрасль активно развивается. На автотрассе М-11 уже успешно эксплуатируются беспилотные грузовики, а тестирование такси от компании Navio, ранее известной как «Сберавтотех», постепенно набирает популярность. Недавно Navio презентовала свой новый продукт — фотореалистичный симулятор NavioSim, который должен сыграть ключевую роль в тестировании автономных автомобилей. Основные компоненты современных беспилотников включают в себя: 1. Сенсоры для восприятия окружающей среды (камеры, радары, лидары); 2. Навигационные системы (геолокация и картография); 3. Управляющие модули, ответственные за движение; 4. Алгоритмы, регулирующие поведение транспортного средства в разных ситуациях. Наиболее сложный элемент — это разработка программного обеспечения. Многие алгоритмы создаются вручную, что затрудняет охват всех возможных дорожных ситуаций из-за известной проблемы Long Tail. Для её решения Navio применила инновационный искусственный интеллект GenAI на основе моделей VLA (Vision-Language-Action), который позволяет интегрировать восприятие, прогнозирование и принятие решений. При этом, несмотря на миллионы протестированных километров, некоторые дорожные условия остаются вне охвата модели. Для решения этой проблемы был разработан симулятор NavioSim, который способен воспроизводить различные дорожные ситуации и условия в виртуальной реальности. Среди достоинств NavioSim можно отметить высокую детализацию, позволяющую воссоздавать как обычные, так и редкие дорожные сценарии, в том числе изменять параметры автомобилей, а также временные и погодные условия. Это ведет к большей безопасности и предсказуемости для систем автопилота. Для тестирования NavioSim предлагает три уровня анализа: 1. SIL (Software-in-the-Loop) — оценка программных алгоритмов в контролируемой среде; 2. HIL (Hardware-in-the-Loop) — выявление проблем на уровне взаимодействия аппаратуры и программного обеспечения; 3. VIL (Vehicle-in-the-Loop) — создание сложных сценариев для тестирования на полигоне. Данные сценарии поступают как из реальных поездок, так и через графические редакторы для создания синтетических дорожных ситуаций. Ожидается, что новая технология заметно ускорит процесс внедрения беспилотного транспорта на дороги, пока работа не ограничивается только программным обеспечением, ведь усилия также направлены на улучшение аппаратной части, в том числе систем очистки камер, что позволит повысить безопасность на дорогах.