Обсуждая правовой статус беспилотного транспорта в России, нельзя упускать тот факт, что технологии продолжают активно развиваться. Известно о комерческом запуске автономных грузовиков на трассе М-11, а теперь на повестке дня разработка беспилотных такси от Navio. На днях была подсвечена новая инициатива компании — фотореалистичный симулятор NavioSim, который призван существенно помочь в обучении ИИ для автономных автомобилей. Беспилотные автомобили строятся на базе четырех необходимых компонентов: сенсоры, отвечающие за восприятие окружающей среды, системы геолокации для навигации, управляющие устройства и трудоемкое программное обеспечение. Наиболее сложным элементом остается разработка программного обеспечения, так как многие алгоритмы все еще создаются вручную, что приводит к недостаточному охвату дорожных ситуаций, известному как "длинный хвост". В ответ на это Navio предложила использовать подход с генеративным ИИ GenAI, основанным на VLA-моделях, объединяющих восприятие, предсказание и принятые решения. Тем не менее, многие дорожные сценарии до сих пор остаются неучтенными. Новое решение, представляющее собой фотореалистичный симулятор NavioSim, поможет воспроизводить различные дорожные ситуации в виртуальной среде, обеспечивая высокую степень детализации. Симуляция также позволяет создавать большое количество сценариев, учитывая различные особенности, такие как локация и погодные условия, что значительно ускоряет разработку и повышает безопасность автоматизированных систем. Система NavioSim включает три уровня тестирования: SIL (Software-in-the-Loop) для анализа алгоритмов, HIL (Hardware-in-the-Loop) для выявления проблем на стыке программного и аппаратного обеспечения, и VIL (Vehicle-in-the-Loop) для имитации сценариев на специальном полигоне. Данные для симуляции поступают как из участия в реальных поездках, так и через графические редакторы для создания синтетических условий. Данная инициатива позволяет нам ожидать более оперативного освоения дорожной сети беспилотными автомобилями. В дополнение к программному обеспечению также ведутся работы над аппаратными инновациями, например, в системах очистки видеокамер, что позволит улучшить эксплуатацию автономных автомобилей в будущем.