Яндекс оборудовал все беспилотные автомобили четвёртого поколения на&nbsp;базе Hyundai Sonata лидарами собственного производства. Компания планирует оснащать этими лидарами все последующие поколения своих автомобилей.

Лидар&nbsp;&mdash; один из&nbsp;ключевых сенсоров автономного автомобиля. Он&nbsp;сканирует пространство безопасными для человека лазерными лучами и&nbsp;составляет трёхмерную карту окружающего мира. С&nbsp;помощью обработки отражённых лучей лидар может определять форму объектов на&nbsp;расстоянии в&nbsp;несколько сотен метров, в&nbsp;том числе в&nbsp;темноте. Лидар помогает беспилотнику с&nbsp;точностью до&nbsp;сантиметра понимать своё положение в&nbsp;пространстве благодаря сравнению получаемого скана со&nbsp;встроенными 3D-картами.

Важная особенность лидара Яндекса&nbsp;&mdash; в&nbsp;гибкой настройке параметров. Он&nbsp;посылает миллионы импульсов в&nbsp;секунду, сканируя пространство с&nbsp;помощью лучей, положение которых может меняться в&nbsp;реальном времени в&nbsp;зависимости от&nbsp;дорожных сценариев. Так, при движении по&nbsp;узкой улице, где много пешеходов, лидар может сфокусировать лучи на&nbsp;дороге перед автомобилем, а&nbsp;на&nbsp;широких скоростных трассах&nbsp;&mdash; фокусироваться на&nbsp;объектах, находящихся вдалеке. Изменение настроек позволяет распознавать легковой автомобиль на&nbsp;расстоянии 200&nbsp;метров, а&nbsp;фуру&nbsp;&mdash; с&nbsp;500&nbsp;метров.

Кроме того, собственное производство лидаров помогает оптимизировать стоимость устройств. При цене, сравнимой с&nbsp;лидарами сторонних производителей, использовавшимися ранее, сенсоры Яндекса обладают значительно более продвинутыми характеристиками. При переходе на&nbsp;массовое производство это способно сделать беспилотную технологию более масштабируемой.

Автомобили, оборудованные собственными лидарами Яндекса, уже проехали более 500 тысяч километров и&nbsp;подтвердили свою надёжность. Кроме того, компания разрабатывает боковые лидары для беспилотных автомобилей и&nbsp;лидары для автономных роботов-доставщиков.

Автономный флот Яндекса переходит на&nbsp;собственные лидары

Яндекс разрабатывает лидары и&nbsp;камеру для собственной системы беспилотного управления. Первые беспилотные автомобили, оборудованные новыми сенсорами, уже проходят испытания. Новыми устройствами будут также оснащаться автономные роботы-доставщики Яндекс.Роверы.

У&nbsp;беспилотного автомобиля три основных вида сенсоров: камеры, радары и&nbsp;лидары. Сочетание данных с&nbsp;этих сенсоров даёт наиболее подробную информацию об&nbsp;окружающем мире. Радар может обнаружить объект на&nbsp;расстоянии до&nbsp;300 метров и&nbsp;определить его скорость, но&nbsp;точность данных недостаточна для распознавания типа этого объекта. Камера позволяет подробно рассмотреть окружающие предметы и&nbsp;не&nbsp;только определить тип объекта, но&nbsp;и&nbsp;узнать такие детали, как надпись на&nbsp;дорожном знаке или сигнал светофора. Лидар сканирует пространство с&nbsp;помощью лазерных лучей, которые отражаются от&nbsp;объектов и&nbsp;создают трёхмерную картину окружающей среды. В&nbsp;отличие от&nbsp;камер, лидар не&nbsp;зависит от&nbsp;условий освещения, а&nbsp;также даёт гораздо больше информации об&nbsp;объекте, чем радар. Лидар&nbsp;&mdash; самый важный и&nbsp;самый дорогой сенсор для беспилотных автомобилей.

Яндекс работает сразу над двумя типами лидаров. Первый&nbsp;&mdash; лидар с&nbsp;обзором 360&nbsp;градусов, собирающий информацию об&nbsp;объектах вокруг беспилотного автомобиля. Второй&nbsp;&mdash; твердотельный лидар с&nbsp;углом обзора 120&nbsp;градусов, который можно использовать для получения более детальных данных об&nbsp;объектах перед автомобилем.

Благодаря полной интеграции лидаров в&nbsp;систему беспилотного управления, параметры сканирования могут изменяться на&nbsp;ходу&nbsp;&mdash; в&nbsp;зависимости от&nbsp;дорожных сценариев и&nbsp;погодных условий. Например, можно сфокусироваться на&nbsp;отдельном объекте и&nbsp;издалека распознать, пешеход это или велосипедист, получив высокоточную картинку даже на&nbsp;расстоянии 200&nbsp;метров. Возможность детально настраивать параметры лидара особенно пригодится для езды в&nbsp;плотном городском трафике с&nbsp;большим количеством разных участников движения.

 &laquo;Лидары сторонних производителей анализируют и&nbsp;фильтруют данные на&nbsp;этапе сбора. Используя собственные лидары, мы&nbsp;получаем больше информации благодаря доступу к&nbsp;&bdquo;сырым данным&ldquo;, не&nbsp;прошедшим эту первичную обработку. Мы&nbsp;можем сами анализировать&nbsp;их, синхронизировать с&nbsp;данными с&nbsp;других сенсоров и&nbsp;лучше распознавать окружающие объекты. К&nbsp;тому&nbsp;же цены текущих прототипов уже вдвое ниже рыночной стоимости устройств, используемых для аналогичных задач. При переходе к&nbsp;массовому производству они станут ещё ниже и&nbsp;позволят нам сэкономить до&nbsp;75% на&nbsp;стоимости сенсоров&raquo;,&nbsp;&mdash; говорит Дмитрий Полищук, руководитель направления беспилотных автомобилей Яндекса.

Помимо лидаров, Яндекс тестирует также собственную камеру. Благодаря широкому динамическому диапазону, она одинаково хорошо видит ярко освещённые и&nbsp;затенённые объекты в&nbsp;одном кадре, а&nbsp;также быстро адаптируется при резкой смене освещения&nbsp;&mdash; например, при въезде в&nbsp;туннель или выезде с&nbsp;подземной парковки. Специальный тип матрицы позволяет лучше распознавать мерцающие светодиодные огни других автомобилей и&nbsp;светофоров. Кроме того, камера создаётся специально для использования на&nbsp;беспилотном автомобиле и&nbsp;способна стабильно работать в&nbsp;условиях агрессивной внешней среды.

Яндекс начал тестировать свои&nbsp;лидары для&nbsp;беспилотных автомобилей

Яндекс начал тестировать робота для перевозки небольших грузов. Это автономный аппарат высотой около полуметра, способный ездить по&nbsp;городским тротуарам со&nbsp;скоростью пешехода. За&nbsp;сходство с&nbsp;луноходом робот получил название Яндекс.Ровер.

Первые несколько роботов уже пробуют себя в&nbsp;деле. Они возят документы от&nbsp;дверей штаб-квартиры Яндекса до&nbsp;автобуса, который доставляет их&nbsp;в&nbsp;другие офисы компании в&nbsp;Москве. Робот передвигается совершенно самостоятельно, но&nbsp;на&nbsp;этапе испытаний за&nbsp;ним дистанционно присматривает оператор. Ровер умеет распознавать объекты вокруг, планировать маршрут, объезжать препятствия, пропускать пешеходов и&nbsp;животных, а&nbsp;благодаря лидару может делать всё это даже в&nbsp;темноте.

&laquo;При создании Ровера мы&nbsp;использовали наши наработки в&nbsp;области беспилотного управления,&nbsp;&mdash; говорит Дмитрий Полищук, руководитель направления беспилотных автомобилей в&nbsp;Яндексе. &mdash;&nbsp;Мы&nbsp;адаптировали существующие технологии для новых задач и&nbsp;новой системы с&nbsp;другим набором сенсоров, так что разработка заняла меньше времени, чем если&nbsp;бы мы&nbsp;делали всё с&nbsp;нуля. Я&nbsp;уверен, что уже в&nbsp;ближайшем будущем подобные роботы найдут множество применений. Например, они могут стать незаменимыми для этапа &bdquo;последней мили&ldquo; в&nbsp;логистике&raquo;.

В&nbsp;будущем Ровер может органично вписаться в&nbsp;экосистему Яндекса. Например, его можно использовать в&nbsp;Яндекс.Еде и&nbsp;Яндекс.Лавке, для доставки товаров из&nbsp;интернет-магазина Беру или в&nbsp;складской логистике. После завершения испытаний Яндекс рассмотрит возможность предложить робота другим компаниям.

Яндекс начинает испытания самоуправляемого робота-доставщика

Яндекс опубликовал набор данных беспилотных автомобилей для исследований в&nbsp;области машинного обучения и&nbsp;автономного транспорта. Это самый большой в&nbsp;мире массив данных такого типа в&nbsp;открытом доступе: он&nbsp;содержит более 1600 часов движения, разбитых на&nbsp;600&nbsp;000 размеченных фрагментов поездок на&nbsp;дорогах России, Израиля и&nbsp;США&nbsp;&mdash; в&nbsp;хорошую погоду, в&nbsp;снег и&nbsp;в&nbsp;дождь.

Датасет опубликовали для конкурса Shifts Challenge, который Яндекс проведёт в&nbsp;рамках международной конференции NeurIPS 2021 совместно с&nbsp;учёными из&nbsp;Оксфорда и&nbsp;Кембриджа. Задача конкурса&nbsp;&mdash; привлечь внимание к&nbsp;проблеме &laquo;сдвига данных&raquo; в&nbsp;машинном обучении.

Сдвиг данных возможен везде, где модели машинного обучения сталкиваются с&nbsp;неопределённостью&nbsp;&mdash; незнакомыми ситуациями и&nbsp;неизвестными данными. Для Shifts Challenge Яндекс выбрал три области: предсказание траектории движения транспорта и&nbsp;пешеходов на&nbsp;дороге, прогнозирование погоды и&nbsp;машинный перевод текстов. Участники конкурса должны будут создать устойчивые к&nbsp;сдвигу модели. Например, такую модель машинного перевода, которая обучалась на&nbsp;художественной литературе, но&nbsp;может качественно переводить и&nbsp;твиттер-посты, и&nbsp;ролики на&nbsp;YouTube.

Конкурс позволит не&nbsp;только привлечь внимание к&nbsp;проблеме сдвига, но&nbsp;и&nbsp;даст учёным доступ к&nbsp;уникальным данным, позволяющим оценить качество работы моделей машинного обучения в&nbsp;реальном мире. Для конкурса исследователи Яндекса вместе с&nbsp;командами Яндекс.Погоды, Яндекс.Переводчика и&nbsp;беспилотных технологий предоставили данные сервисов, решающих практические задачи и&nbsp;часто сталкивающихся со&nbsp;сдвигом. Такие разнородные данные помогут ускорить разработку алгоритмов, способных адаптироваться к&nbsp;новым условиям быстрее и&nbsp;лучше сегодняшних.

Все данные обезличены. Так, датасет по&nbsp;беспилотным автомобилям содержит высокоточные карты маршрутов и&nbsp;треки всех окружающих машин и&nbsp;пешеходов (их&nbsp;положение, скорость, ускорение и&nbsp;пр.), но&nbsp;не&nbsp;использует видео, где могли&nbsp;бы быть видны номера машин или лица прохожих. Исследователи должны будут обучить алгоритмы на&nbsp;предоставленных данных, а&nbsp;затем проверить качество их&nbsp;работы в&nbsp;условиях сдвига. Создатели алгоритмов, которые покажут лучшее качество, получат денежные призы.

Яндекс открыл крупнейший набор данных беспилотных автомобилей

Яндекс показал новое поколение своих беспилотных автомобилей, созданное в&nbsp;тесном сотрудничестве с&nbsp;компанией Hyundai Mobis. Это первое поколение, разработанное совместно с&nbsp;автомобильной компанией. Первые беспилотные Hyundai Sonata уже приступили к&nbsp;тестированию&nbsp;&mdash; с&nbsp;марта их&nbsp;можно встретить на&nbsp;улицах Москвы. В&nbsp;рамках сотрудничества до&nbsp;конца 2020 года флот Яндекса пополнит сотня таких автомобилей. Помимо тестирования в&nbsp;Москве, часть из&nbsp;них будет использоваться в&nbsp;сервисе беспилотных такси в&nbsp;Иннополисе, а&nbsp;часть также присоединится к&nbsp;флоту компании в&nbsp;США.

Новая беспилотная Hyundai Sonata&nbsp;&mdash; результат совместной работы инженеров Mobis и&nbsp;Яндекса. Электронные блоки управления автомобиля были доработаны Mobis для более эффективного взаимодействия с&nbsp;технологией беспилотного управления Яндекса. Изначально созданные для использования в&nbsp;машине под управлением человека, они были модифицированы с&nbsp;учётом задач и&nbsp;особенностей автономного вождения.

Инженеры Яндекса, в&nbsp;свою очередь, значительно усовершенствовали набор сенсоров. Камер стало больше, появились камеры с&nbsp;разным фокусным расстоянием. Радары теперь расположены на&nbsp;крыше и&nbsp;позволяют системе различать ещё больше машин впереди и&nbsp;за&nbsp;автомобилем. Лидары на&nbsp;передних крыльях могут ещё лучше &laquo;видеть&raquo; пешеходов и&nbsp;транспорт в&nbsp;условиях ограниченного бокового обзора&nbsp;&mdash; например, при выезде из&nbsp;двора на&nbsp;улицу, по&nbsp;сторонам которой припаркованы другие машины. Благодаря новому расположению сенсоров разные объекты дорожной сцены вокруг автомобиля определяются одновременно большим числом датчиков. Это позволяет системе получать максимально подробную и&nbsp;надёжную информацию о&nbsp;других участниках движения в&nbsp;самых разных условиях.

Яндекс представил четвёртое поколение своих беспилотных автомобилей

Яндекс начал использовать в&nbsp;своём автономном транспорте нейросеть-трансформер. Она отвечает за&nbsp;планирование траектории движения автомобилей. Нейросеть обучена на&nbsp;данных о&nbsp;действиях высококлассных водителей. Внедрение трансформера позволит автономным автомобилям максимально гибко реагировать на&nbsp;разные дорожные ситуации и&nbsp;сделает их&nbsp;манеру вождения более &laquo;человечной&raquo;&nbsp;&mdash; приближенной к&nbsp;тому, как водят профессионалы.

Чтобы получить данные для обучения трансформера, Яндекс собрал команду высококлассных водителей. Все они прошли строгий отбор, чтобы подтвердить свои навыки, и&nbsp;освоили курс контраварийного вождения. Задача водителей&nbsp;&mdash; перемещаться по&nbsp;городу и&nbsp;за&nbsp;его пределами, управляя машиной вручную. При этом в&nbsp;каждом автомобиле установлено большое количество сенсоров, которые фиксируют действия водителя и&nbsp;всё, что происходит на&nbsp;дороге. На&nbsp;основе этих данных сформировали датасет для обучения модели.

В&nbsp;ходе обучения нейросеть знакомится с&nbsp;широким спектром дорожных ситуаций и&nbsp;реакциями на&nbsp;них со&nbsp;стороны водителей. Обобщая эти знания, она учится реагировать на&nbsp;ситуации, которые пока не&nbsp;возникали в&nbsp;жизни, но&nbsp;могут возникнуть гипотетически.

Яндекс уже использует новый планировщик в&nbsp;поездках по&nbsp;городу и&nbsp;в&nbsp;симуляторе&nbsp;&mdash; программе, которая имитирует условия реального мира. В&nbsp;симуляторе можно проверить, как автономный автомобиль справляется с&nbsp;разнообразными ситуациями, включая редкие&nbsp;&mdash; скажем, появление лося на&nbsp;дороге. Тестирование показывает, что нейросетевой планировщик всё чаще выходит из&nbsp;сложных положений гораздо лучше, чем алгоритмический планировщик. Например, там, где старый планировщик не&nbsp;мог избежать столкновения, новый нередко может найти траекторию, которая позволяет безопасно объехать препятствие.

Яндекс развивает собственную систему автономного вождения с&nbsp;2017&nbsp;года. Автономный транспорт компании тестируется в&nbsp;Москве, Иннополисе и&nbsp;Сириусе. В&nbsp;этом октябре грузовик с&nbsp;системой автономного вождения Яндекса совершил первую коммерческую перевозку грузов из&nbsp;Москвы в&nbsp;Тулу по&nbsp;трассе М-4 &laquo;Дон&raquo;.

Яндекс впервые применил нейросеть-трансформер для&nbsp;управления своим автономным транспортом

Яндекс объявляет о&nbsp;том, что автономный транспорт становится отдельным бизнес-направлением компании. Оно войдёт в&nbsp;Yandex B2B Tech, а&nbsp;его руководителем будет Сергей Мельник, который ранее отвечал за&nbsp;Алису и&nbsp;умные устройства. Команда автономного транспорта сосредоточится на&nbsp;разработке и&nbsp;продвижении решений для коммерческого сектора.

Развивая автономный транспорт как самостоятельный бизнес, Яндекс сможет ускорить масштабирование технологий и&nbsp;расширить сферы их&nbsp;применения. Разработки компании уже вышли за&nbsp;рамки технологического эксперимента: автономные грузовики Яндекса осенью 2024 года начали выполнять коммерческие перевозки грузов по&nbsp;дорогам общего пользования, а&nbsp;рободоставка действует в&nbsp;нескольких российских городах. Кроме того, став частью Yandex B2B Tech, команда сможет усилить интеграцию автономного транспорта с&nbsp;другими продуктами Яндекса для бизнеса.

Сергей Мельник пришёл в&nbsp;Яндекс в&nbsp;2008 году стажёром в&nbsp;команду антиспама. Позже он&nbsp;возглавлял разработку поискового робота, участвовал в&nbsp;создании инфраструктуры Алисы и&nbsp;руководил командой Станции. С&nbsp;2020 года он&nbsp;отвечал за&nbsp;Алису и&nbsp;умные устройства. Под его руководством это направление выросло в&nbsp;масштабный бизнес, который в&nbsp;2022 году вышел на&nbsp;самоокупаемость и&nbsp;остаётся прибыльным в&nbsp;России и&nbsp;СНГ даже на&nbsp;фоне увеличения инвестиций в&nbsp;развитие виртуального ассистента.

Новым руководителем направления Алисы и&nbsp;умных устройств станет Валерий Стромов. Он&nbsp;перейдёт на&nbsp;эту роль с&nbsp;поста технического директора направления рекламных технологий, где вместе с&nbsp;командой создал масштабируемую систему для внедрения нейросетевых моделей. Сегодня технологии искусственного интеллекта обеспечивают до&nbsp;40% выручки от&nbsp;рекламы в&nbsp;Поиске и&nbsp;две трети выручки в&nbsp;Рекламной сети Яндекса.

Яндекс выделяет автономный транспорт в&nbsp;отдельное направление

Автономные роботы-доставщики Яндекса появились в&nbsp;загородном отеле Pine River. Они доставляют еду по&nbsp;территории комплекса&nbsp;&mdash; из&nbsp;ресторана в&nbsp;домики гостей.

Отель Pine River расположен на&nbsp;севере Калужской области, на&nbsp;берегах Протвы. Рядом нет крупных населённых пунктов, поэтому на&nbsp;территории не&nbsp;работают привычные службы доставки. К&nbsp;услугам гостей&nbsp;&mdash; ресторан, который находится в&nbsp;основном здании отеля. Площадь всего комплекса&nbsp;&mdash; около 600&nbsp;га, так что путь от&nbsp;домика до&nbsp;ресторана может занять 15&ndash;20&nbsp;минут. 

Роботы привозят заказанные в&nbsp;ресторане блюда прямо к&nbsp;домику&nbsp;&mdash; гостю остаётся лишь открыть дверь и&nbsp;забрать пакет из&nbsp;отсека. Доставщики работают в&nbsp;любую погоду, в&nbsp;том числе в&nbsp;дождь и&nbsp;снег. Оформить рободоставку могут и&nbsp;те, кто остановился в&nbsp;домиках на&nbsp;противоположном берегу Протвы. В&nbsp;этом случае робот-доставщик переберётся через реку по&nbsp;мостику.

Услуга доставки была доступна гостям и&nbsp;ранее&nbsp;&mdash; заказы приносили курьеры или привозили на&nbsp;электрокарах. Отелю было сложно подыскивать курьеров, так как комплекс находится вдали от&nbsp;городов, а&nbsp;использование электрокаров было решено сократить из-за шума. Роботы Яндекса&nbsp;&mdash; куда более тихие и&nbsp;миниатюрные по&nbsp;сравнению с&nbsp;электрокарами&nbsp;&mdash; позволят Pine River повысить качество обслуживания гостей и&nbsp;сохранить тишину природы.

Чтобы роботы уверенно ориентировались на&nbsp;территории комплекса, команда Яндекса создала его высокоточные карты. Pine River находится в&nbsp;сосновом лесу&nbsp;&mdash; условия здесь сильно отличаются от&nbsp;городских. Роботов специально учили работать на&nbsp;пересечённой местности и&nbsp;передвигаться по&nbsp;гравийным дорожкам, деревянным настилам, песчаным участкам и&nbsp;лесным тропам.

Роботы-доставщики Яндекса впервые вышли на&nbsp;улицы Москвы в&nbsp;2019&nbsp;году. Сейчас доставки выполняет уже третье поколение роботов. Их&nbsp;можно встретить в&nbsp;девяти районах столицы, в&nbsp;Мурино&nbsp;&mdash; пригороде Санкт-Петербурга и&nbsp;в&nbsp;Иннополисе под Казанью. За&nbsp;свою историю роботы уже выполнили более 400 тысяч доставок для сервисов Яндекса и&nbsp;их&nbsp;партнёров&nbsp;&mdash; сетей &laquo;Вкусно&nbsp;&mdash; и&nbsp;точка&raquo;, &laquo;Пятёрочка&raquo;, &laquo;ВкусВилл&raquo; и&nbsp;ещё более 500&nbsp;компаний.

Яндекс запускает рободоставку еды в&nbsp;загородном отеле

Яндекс открыл в&nbsp;Москве роботакси&nbsp;&mdash; сервис заказа автомобилей, которыми управляет искусственный интеллект. Роботакси работают в&nbsp;тестовом режиме в&nbsp;районе Ясенево каждый день с&nbsp;7:00 до&nbsp;1:00&nbsp;ночи. Заказать поездку можно в&nbsp;приложении Яндекс Go.

Первыми в&nbsp;тестировании примут участие пользователи, которые заранее подавали заявку на&nbsp;сайте проекта. Затем появится доступ у&nbsp;других жителей Ясенево. Они увидят в&nbsp;приложении Яндекс Go&nbsp;специальную кнопку для заказа роботакси. Нажав на&nbsp;неё, можно выбрать точки посадки и&nbsp;высадки и&nbsp;вызвать машину. Всего в&nbsp;Ясенево около сорока таких точек. Жители района смогут доехать, например, от&nbsp;школы &laquo;Созвездие&raquo; до&nbsp;метро или от&nbsp;Битцевского парка до&nbsp;супермаркета Eurospar. 

Роботакси могут ездить в&nbsp;Ясенево благодаря экспериментальному правовому режиму, который был принят правительством весной прошлого года. Согласно действующим законам, в&nbsp;машине всегда находится водитель-испытатель, который следит за&nbsp;безопасностью поездки. Сейчас роботакси берет только одного пассажира. Заказать машину могут пользователи от&nbsp;18&nbsp;лет. Любая поездка будет стоить 100&nbsp;рублей. 

Публичное тестирование роботакси в&nbsp;Москве&nbsp;&mdash; это новый этап в&nbsp;развитии беспилотных технологий. Первые испытания роботакси прошли в&nbsp;2018 году в&nbsp;Иннополисе, а&nbsp;затем в&nbsp;Москве. С&nbsp;тех пор беспилотные машины Яндекса проехали уже больше 24&nbsp;миллионов километров, а&nbsp;жители Иннополиса совершили более 60&nbsp;тысяч поездок.

Яндекс запустил роботакси в&nbsp;Москве

Продукт

Тип

О&nbsp;том, что мы&nbsp;создаем, о&nbsp;местах, которые посещаем, о&nbsp;людях, которых встречаем на&nbsp;своем пути. Добро&nbsp;пожаловать в&nbsp;нашу историю.

115035, г.&nbsp;Москва,  
ул.&nbsp;Садовническая, д.&nbsp;82, стр.&nbsp;2

Почтовый адрес

Телефон

Контакты

На&nbsp;этой странице мы&nbsp;собрали ссылки, которые помогут с&nbsp;ответом на&nbsp;самые частые вопросы, а&nbsp;также форму обратной связи с&nbsp;нами по&nbsp;вопросам коммерческого сотрудничества и&nbsp;PR

Спасибо за&nbsp;интерес  
к&nbsp;Автономному транспорту Яндекса

Связаться по&nbsp;вопросам коммерческого партнерства

ya-form-contacts

Мы&nbsp;всегда открыты к&nbsp;общению

Подробнее о&nbsp;нашей команде и&nbsp;видении будущего&nbsp;&mdash; на&nbsp;странице миссии

Мы&nbsp;создаем технологии, которые меняют индустрию, бизнес и&nbsp;жизнь людей к&nbsp;лучшему

Текущие публикации по&nbsp;теме автономного транспорта вы&nbsp;найдете в&nbsp;нашем блоге

Работой со&nbsp;СМИ занимается&nbsp;PR: отправьте свой запрос на&nbsp;адрес [pr@yandex-team.ru](mailto:pr@yandex-team.ru)

Медиафайлы вы&nbsp;можете&nbsp;найти на&nbsp;отдельной странице

На страницу с&nbsp;вакансиями

Если вы&nbsp;интересуетесь карьерными вопросами и&nbsp;открытыми вакансиями&nbsp;&mdash; вам&nbsp;сюда

Роботы-  
доставщики

Роботакси

Автономный  
грузовик

Человеко&shy;подобные  
роботы

Каждому из&nbsp;наших направлений на&nbsp;сайте посвящена отдельная страница

Ошибка

Приближаем будущее, полное новых возможностей

Делаем жизнь предсказуемее

Создаём роботов, которые учатся у&nbsp;лучших из&nbsp;людей

YANDEX PHYSICAL&nbsp;AI CONF

Мы&nbsp;верим, что будущее&nbsp;&mdash; это&nbsp;совместный путь бизнеса, технологий и&nbsp;городской среды

Наша миссия:  
создавать технологии,  
которые меняют индустрию,  
бизнес и&nbsp;жизнь людей к&nbsp;лучшему

Зелёный свет: как наши роботы-доставщики &laquo;переходят&raquo; дорогу

От&nbsp;гироскутера до&nbsp;мини-внедорожника: история создания нашего робота-курьера

Будущие разработки

Открыты новые позиции

Запуск  
автономного такси

Робот-доставщик, домашний помощник, такси или магистральная фура&nbsp;&mdash; мы&nbsp;интегрируем технологию в&nbsp;любую платформу, превращая её&nbsp;в&nbsp;автономную систему.

Искусственный интеллект, способный воспринимать окружающую среду, принимать решения и&nbsp;постоянно адаптироваться в&nbsp;зависимости от&nbsp;контекста в&nbsp;реальном времени.

Physical AI&nbsp;работает на&nbsp;всех уровнях: от&nbsp;жилых пространств и&nbsp;улиц&nbsp;&mdash; до&nbsp;городов и&nbsp;национальных транспортных сетей, создавая единую экосистему автономности

Робот-доставщик

Автономный грузовик

Робот-гуманоид

Запуск нашего первого автономного грузовика нового поколения, который уже успешно проходит испытания на&nbsp;ключевых магистралях страны.

Испытания проводились на&nbsp;магистралях M-4&nbsp;b М11

Логотипы  
Яндекс Автономный транспорт

Паттерны

Элементы брендинга

Гайдлайны

Автономный транспорт

Гуманоид

Софт

Фото

Робот&#8209;доставщик

Автономный автомобиль

Видео

Москва

Санкт&#8209;Петербург

Мурино

Казань

Иннополис

Сейчас их&nbsp;можно встретить не&nbsp;только на&nbsp;улицах Москвы, но&nbsp;и&nbsp;других городов&nbsp;&mdash; они&nbsp;доставляют заказы из&nbsp;ресторанов и&nbsp;магазинов

Роботы самостоятельно строят маршрут, объезжают препятствия и&nbsp;безопасно передвигаются по&nbsp;городу с&nbsp;помощью датчиков и&nbsp;камер в&nbsp;любую&nbsp;погоду

Роботы уже выполнили 1&nbsp;млн&nbsp;доставок, по&nbsp;пути они влюбили в&nbsp;себя тысячи прохожих

Первый прототип собрали из&nbsp;фанеры и&nbsp;шести колёс от&nbsp;гироскутера. Позднее конструкция была доработана&nbsp;&mdash; у&nbsp;робота появились датчики: камеры и&nbsp;радары.

Первое  поколение R1&nbsp;и&nbsp;R1.5

Роботы стали больше и&nbsp;вместительнее. Добавили автоматическую крышку, чтобы забирать посылки было удобнее, а&nbsp;еще оптимизировали электронику.

Второе  поколение R2

Усовершенствовали лидар и&nbsp;камеры, чтобы робот мог видеть мир во&nbsp;всех деталях. Появился увеличенный грузовой отсек, съемная батарея и&nbsp;более мягкая подвеска.

Третье  поколение R3

Это первые роботы, которые выпускаются серийно. Они превосходят своих предшественников&nbsp;&mdash; к&nbsp;примеру, у&nbsp;них более высокая проходимость, улучшенный лидар и&nbsp;разделяемый грузовой отсек.

Четвёртое  поколение R4

Из&nbsp;них можно приготовить  
435&nbsp;000 капучино  
72&nbsp;тонны мороженого

43&nbsp;600 литров Молока

Хватит на&nbsp;1,5 млн блинов

269&nbsp;700 Яиц

Смузи из&nbsp;такого количества бананов хватит, чтобы заполнить до&nbsp;потолка небольшой спортзал

6&nbsp;800&nbsp;кг Бананов

Хватило&nbsp;бы накормить всех пассажиров 260 авиарейсов

*46&nbsp;300* **блюд Готовой еды**

Можно наполнить 17&nbsp;садовых бассейнов или 286 ванн

42&nbsp;900 литров Колы

Если поставить их&nbsp;друг на&nbsp;друга, то&nbsp;будет как почти 4&nbsp;Останкинских башни

16&nbsp;400 стаканов с&nbsp;Горячими напитками

500&nbsp;000&nbsp;товаров, а&nbsp;среди самых популярных: нори из&nbsp;Лавки, роти из&nbsp;Лавки и&nbsp;медовейник из&nbsp;Лавки

Продукты и&nbsp;готовая еда из&nbsp;Лавки:

На&nbsp;свет появилось первое поколение автономных автомобилей Яндекса

2017 год

Автономные автомобили  
Роботы-доставщики  
Автономные грузовики  
Роботы-гуманоиды

__4__  
направления

развиваем  
городскую  
среду будущего

На&nbsp;собственные разработки для&nbsp;автономного транспорта

70 +  
патентов

Масштабируем  
инновации

Создавать технологии,  
которые меняют индустрию,  
бизнес и&nbsp;жизнь людей к&nbsp;лучшему

На&nbsp;страницу с&nbsp;вакансиями

Присоединиться к&nbsp;команде

Мы&nbsp;разрабатываем, внедряем в&nbsp;окружающий мир и&nbsp;постоянно улучшаем технологии искусственного интеллекта и&nbsp;робототехники

Создаём как программное, так и&nbsp;аппаратное обеспечение, а&nbsp;ещё платформенные решения и&nbsp;сервисы для потребностей людей, бизнеса и&nbsp;общества

Всё, что мы&nbsp;делаем,  
мы&nbsp;делаем для людей  
и&nbsp;ради людей.  
Ради их&nbsp;будущего и&nbsp;ради комфорта в&nbsp;настоящем

Счастье пользователей

Мы&nbsp;не&nbsp;просто  
используем самые  
современные  
технологии, мы&nbsp;создаём  
новые и&nbsp;стремимся быть пионерами в&nbsp;своём деле

Технологичность

Мы&nbsp;&mdash; инженеры.  
Это значит, что мы  
каждый день  
изобретаем что-то новое или улучшаем&nbsp;то, что уже существует

Изобретательность

Не&nbsp;просто смотрим  
в&nbsp;лучшее будущее,  
а&nbsp;приближаем его  
каждым своим  
действием и&nbsp;решением

Визионерство

Мы&nbsp;всегда готовы  
делиться с&nbsp;миром своей  
экспертизой. Вести  
открытый диалог  
о&nbsp;будущем и&nbsp;технологии  
и&nbsp;помогать другим тоже  
приближать это лучшее  
будущее

ИИ-просветительство

Узнавать новое каждый  
день и&nbsp;учиться у&nbsp;лучших.  
Это наше кредо.  
Наше и&nbsp;наших роботов  
и ИИ-систем.

Тяга к&nbsp;познанию

Знать, уметь,  
учить других.  
Мы&nbsp;профессионалы  
во&nbsp;всём, что мы&nbsp;делаем

Экспертность

предсказуемость доставки

бесконтактная доставка

уникальные впечатления

Каждому

предсказуемый инструмент оптимизации доставки

экономическая прозрачность и&nbsp;простота масштабирования

доставка бренда до&nbsp;аудитории

Бизнесу

современная крутая городская среда

безопасность общественного движения

улучшение экологии, снижение загрязнений

Городу

Робот-доставщик предназначен  
для **автономной доставки** заказов  
на&nbsp;расстояние до&nbsp;двух километров

Умеет пользоваться пешеходными переходами  
и&nbsp;смотреть по&nbsp;сторонам, заранее видит приближающиеся  
объекты и&nbsp;понимает сигналы светофора

Робота-доставщика создали люди, которые верят в&nbsp;возможности технологий, устройств и&nbsp;программных решений. А&nbsp;улучшили его&nbsp;те, кто начал пользоваться роботом.

Наши роботы завоевали доверие у&nbsp;тех, кто мыслит рационально, и&nbsp;любовь тех, кто относится к&nbsp;жизни легко.  
Просто посмотрите при&nbsp;встрече, как&nbsp;реагируют на&nbsp;робота дети.

Охват расширяется, следите за&nbsp;обновлениями

180&deg; угол  
обзора камер

проехали роботы  
в&nbsp;автономном режиме

40 млн км

заказов  
успешно выполнено

850 000&nbsp;+

пользуются сервисом рободоставки благодаря сервису Яндекс.Еда

580+ партнеров

выполняют доставку  
прямо сейчас

130 +  
роботов

позволяют видеть окружающее пространство

__14__  
датчиков  
и камер

Набор датчиков  
и&nbsp;камер:  
1&nbsp;лидар  
5&nbsp;парктроников  
6&nbsp;камер

Ориентируется в&nbsp;плохую погоду и&nbsp;в&nbsp;условиях  
недостаточной  
видимости

Прочный корпус  
Надежная конструкция

Выдерживает жаркое лето и&nbsp;снежную зиму

Емкая батарея, высокая автономность

Не&nbsp;устает  
и&nbsp;не&nbsp;отвлекается

Доставляет в&nbsp;сохранности

Вместительный отсек 71&nbsp;литр

Вмещает больше 
предметов и&nbsp;продуктов

6 ведущих колес  
Зимняя резина

Легко преодолевает препятствия

Робот выполняет заказы по&nbsp;доставке и&nbsp;решает задачи логистики даже при&nbsp;дефиците курьеров

Сообразительный и&nbsp;быстрый робот&nbsp;&mdash; это&nbsp;наш&nbsp;вклад в&nbsp;реализацию идеи технологичной и&nbsp;безопасной городской среды

Датчики собирают данные об&nbsp;окружающей среде

Датчики  
собирают данные  
об&nbsp;окружающей среде

Вычислитель обрабатывает данные с&nbsp;датчиков

Вычислитель  
обрабатывает данные  
с&nbsp;датчиков

Формируется картинка  
в&nbsp;виде облака точек

Формируется картинка в&nbsp;виде облака точек

Картинка сравнивается  
с&nbsp;HD-картой

Нейросеть распознает объекты

Нейросеть  
распознает объекты

Система предсказывает  
поведение участников  
движения

Блог

Яндекс запускает рободоставку еды в загородном отеле

Яндекс выделяет автономный транспорт в отдельное направление

Яндекс впервые применил нейросеть-трансформер для управления своим автономным транспортом

Яндекс запустил роботакси в Москве

Автономный флот Яндекса переходит на собственные лидары

Яндекс открыл крупнейший набор данных беспилотных автомобилей

Яндекс представил четвёртое поколение своих беспилотных автомобилей

Яндекс начал тестировать свои лидары для беспилотных автомобилей

Яндекс начинает испытания самоуправляемого робота-доставщика