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

Медиа­кит

Фото

Автономный транспорт

Робот-доставщик

Роботакси

Автономный грузовик

Медиакит