Яндекс Маркет начал использовать автономные грузовики для доставки коммерческих грузов

Яндекс Маркет совершил первую автономную доставку груза по трассе М-4 «Дон» из Москвы в Тулу, используя автономный грузовик. В ближайшее время планируется регулярное использование таких рейсов с расширением маршрутов, включая ночные поездки.

Экстракт

🚚 Задачи первого этапа

Главная цель — сбор данных для обучения нейросетей, отвечающих за планирование траектории автомобиля. Это позволит в будущем перейти к полностью автономным грузоперевозкам без участия водителя-испытателя в салоне.

🚛 Особенности автономных грузовиков

Грузовик разработан на базе Shacman X6000 с использованием технологий Яндекса. Транспорт использует лидары, радары и камеры для точного позиционирования на дороге, а также высокоточные карты (HD-карты), которые помогают планировать маршрут с учётом разметки, знаков и ограничений скорости.

Автономные системы обеспечивают безопасность и эффективность перевозок. Также грузовики оснащены резервными системами для управления тормозами и рулевым управлением, что позволяет продолжать движение даже при отказе основной системы.

🚦 Тестирование на трассе М-4 «Дон»

Для подготовки к реальным грузоперевозкам, автономные машины проходят тестирование на трассе как в автономном, так и ручном режиме. Система автопилота адаптирована для движения на больших скоростях и обнаружения объектов на расстоянии до 500 метров.

🤖 Роботы на складах

Яндекс Маркет активно внедряет роботов на своих складах, включая решения Dilectus, Spectro и Роборука. Они выполняют задачи по инвентаризации, комплектованию и транспортировке грузов, что позволяет автоматизировать рутинные процессы.

💡 Будущее автономного транспорта

Автономный транспорт Яндекса тестируется с 2017 года, и компания активно развивает эту технологию. Решения Яндекса в области автономного вождения и роботизированных систем могут значительно повысить эффективность логистики и решить проблему нехватки водителей в будущем.

🚚 Активное тестирование автономных грузовиков в России 🤖

С 2023 года в России активно развиваются проекты по внедрению автономных грузовиков для коммерческих перевозок. Первые беспилотные грузовики начали курсировать по трассе М-11 «Нева» (Москва — Санкт-Петербург). В проекте участвуют компании КАМАЗ и СберАвтотех. За время тестирования уже перевезено более 330 тысяч кубометров грузов, и грузовики без водителей прошли свыше 2 млн километров.

🚛 Беспилотные логистические коридоры

Этот проект — часть инициативы по созданию «беспилотных логистических коридоров», которые в ближайшие годы расширятся на трассы М-12 (Москва — Казань) и ЦКАД (Центральная кольцевая автодорога). К 2030 году протяженность таких коридоров может составить 19,5 тыс. км, что значительно ускорит и упростит логистические операции.

🤝 Участники и перспективы

К тестированию подключились крупные операторы, такие как ПЭК, Х5 и Globaltruck, что позволяет оценить эффективность беспилотных перевозок для коммерческого сектора. Внедрение беспилотных технологий обещает сократить логистические издержки, повысить безопасность и решить проблему нехватки водителей.

 

Прямая речь

Яндекс Маркет начал использовать автономные грузовики для доставки коммерческих грузов

Автономный грузовик Яндекса совершил первую доставку груза Яндекс Маркета из Москвы в Тулу по трассе М-4 «Дон». Маркетплейс планирует сделать рейсы еженедельными — грузовики пока доставляют грузы из Москвы в Тулу днём, затем начнут ездить туда-обратно и ночью.

Главной задачей на первом этапе эксплуатации станет сбор необходимых данных для запуска полностью автономных грузовых перевозок без водителя-испытателя в салоне. Собранные данные будут использоваться для дальнейшего обучения нейросетей, которые отвечают за планирование траектории автомобиля.

Грузовик разработан подразделением автономного транспорта Яндекса на платформе китайского Shacman X6000. Это подразделение также создаёт роботов-курьеров, предназначенных для автоматизации доставки «последней мили» (до двух километров).

Автономные автомобили определяют своё положение на дороге с точностью до нескольких сантиметров при помощи информации с сенсоров – лидаров, радаров и камер, а также высокоточных карт (HD-карты), которые содержат информацию о дорожной разметке, знаках, ограничениях скорости и других элементах инфраструктуры. Информация обрабатывается в реальном времени на борту автомобиля алгоритмами машинного обучения, которые распознают окружающие объекты и препятствия и планируют маршрут. 

Автономный транспорт призван решить проблему нехватки водителей и повысить эффективность грузоперевозок, а также обеспечить безопасность движения на дорогах. 

Яндекс Маркет активно развивает свою логистику, используя технологии материнской компании и собственные разработки, что позволяет повышать качество и скорость складских процессов и автоматизировать монотонную работу сотрудников. На складах маркетплейса в Софьино уже работают роботизированные решения Dilectus, Spectro и Роборука с самообучающейся нейросетью, которые могут выполнять различные задачи, включая инвентаризацию, комплектование товаров и транспортировку грузов. 

 

Об автономных технологиях Яндекса

Яндекс разрабатывает систему автономного вождения с 2017 года. Автономные автомобили Яндекса проходят тестирование в Москве, Иннополисе и Сириусе. Роботы-курьеры компании доставляют заказы пользователям Еды и Лавки в Москве, Иннополисе, Мурино и Казани. Яндекс с нуля разрабатывает программное обеспечение и большинство компонентов роботов-доставщиков, а также автономный модуль для управления автомобилем.

 

Про тестирование на трассе 

На трассе М-4 «Дон» ведётся тестирование автономных автомобилей и грузовиков. Испытания проводятся, как в автономном, так и ручном режиме, когда машиной управляет водитель. Это необходимо для обучения нейросетей для планирования траектории автомобиля.

 Поездки по трассе отличаются от города более высокой скоростью передвижения и необходимостью детекции объектов на расстоянии до 500 метров. Например, для тестирования грузовых автомобилей Яндекс разработал систему автоматической очистки сенсоров. Система состоит из программного обеспечения, которое позволяет определить загрязнение лидаров и камер и очистить эти сенсоры при помощи подачи воды и воздуха под высоким давлением. Это позволяет грузовику видеть окружающий мир на протяжении всего маршрута, в том числе при плохой погоде и в тёмное время суток.

Автономные грузовики также оснащаются системами резервирования, которые дублируют ключевые компоненты управления на случай отказа основных. Это в том числе системы тормозов и рулевого управления, которые могут функционировать независимо друг от друга и поддерживать управляемость транспортного средства при отказе основной системы.