Как научиться водить ниву


Приёмы и особенности вождения Нивы (часть1)

Мы планируем опубликовать серию материалов, подготовленных для нас Сергеем Мишиным — ведущим специалистом Отдела специальных испытаний Генерального департамента развития АвтоВАЗа. Тема этих публикаций должна, по нашему мнению, заинтересовать многих: речь пойдет об особенностях управления автомобилями семейства Лада-Нива в условиях бездорожья. Идея публикации «школы внедорожной езды» на самом популярном российском внедорожнике возникла не случайно, ибо реальная проходимость Нивы определяется не только конструктивными особенностями машины, но и квалификацией водителя, его навыками, умением и знанием специальных приемов вождения. Как сказал нам Сергей, этот материал не претендует на статус всеобъемлющего учебника внедорожной езды, а отображает личную позицию автора, подкрепленную многолетним опытом.

ЧТО ТАКОЕ ПОЛНЫЙ ПРИВОД?

Прежде, чем начать разговор об особенностях управлений Нивы, давайте попробуем разобраться в том, что из себя представляет полноприводный автомобиль. Лучше всего это сделать с помощью несложных теоретических выкладок.

Итак, за счет чего движется автомобиль?

Потенциальные возможности движения определяет сила тяги, развиваемая двигателем. Для движения автомобиля надо, чтобы она по своей величине была как минимум равной сумме сил сопротивления движению. Для того, чтобы автомобиль мог тронуться с места, сила тяги должна непременно превосходить все «сопротивляющиеся» силы.

С другой стороны, сила тяги при движении автомобиля реализуется через ведущие колеса и ограничивается их сцеплением с дорогой: недостаток тягового усилия заставит двигатель заглохнуть, а избыток приведет к неизбежному проскальзыванию (буксованию) ведущих колес.

Сила сцепления колес с дорогой определяется весом, приходящимся на ведущие колеса (именно они реализуют силу тяги), умноженным на величину коэффициента сцепления покрытия. Для сухого асфальта он, к примеру, составляет 0,8, а для льда — 0,1. То есть реализуемая сила тяги на льду в 8 раз меньше. Вот почему в зимних условиях возникают проблемы с троганием. Впрочем, и с торможением тоже.

Для автомобиля с колесной формулой 4x2 (всего колес — 4, ведущих — 2), вес, приходящийся на ведущие колеса, составляет от 40 до 60% общего веса автомобиля. Для автомобиля с колесной формулой 4x4 на ведущие (читай — все) колеса приходится 100% веса. Именно поэтому у полноприводного автомобиля реализуемое тяговое усилие примерно в два раза больше, чем у машины с колесной формулой 4x2.

КОНСТРУКТИВНЫЕ ОСОБЕННОСТИ НИВЫ. ПОСТОЯННЫЙ ПОЛНЫЙ ПРИВОД

Давайте разберемся, насколько Нива приспособлена к возможностям движения вне дорог, определим ее «вездеходный статус». Но прежде сделаем небольшое, но очень важное отступление.

По своей сути описываемый нами автомобиль является вездеходом примерно на 25, максимум на 30 процентов, ибо несмотря на свои внедорожные способности, он, главным образом, рассчитан на езду по твердым дорогам. Поэтому ни в коем случае не следует безвылазно гонять Ниву по тяжелому бездорожью — она этого просто не выдержит.

Итак, Нива имеет постоянный привод на все колеса или, как говорят, постоянный полный привод. Это значит, что крутящий момент от двигателя постоянно подводится и к передней, и к задней оси. Почему передний мост сделали неотключаемым? Такой вопрос задают многие автолюбители.

Концепция постоянного полного привода покоится на «трех китах».

«Кит» первый — проходимость. Водителю нет необходимости думать и гадать, надо ли подключать второй мост и когда его лучше выключить: Нива всегда готова к преодолению препятствий.

«Кит» второй — управляемость. Дело в том, что частым следствием резкого маневра на скользкой дороге для автомобиля с задними ведущими колесами является занос задней оси, а для переднеприводного — снос передней. Занос и снос — явления различные и требуют неодинаковых приемов по их предупреждению, контролю и устранению. Как правило, грамотные водители такими приемами владеют, но лишь на тех автомобилях, за рулем которых им приходится ездить. Попробуйте, например, после длительной езды по зимним дорогам пересесть с ВАЗ-2108 на «пятерку». Разницу почувствуете сразу!

У полноприводного автомобиля возможен как занос, так и снос. Соотношение вероятности их возникновения не постоянно, так как определяется характеристиками управляемости, которые, в свою очередь, зависят от режима движения, коэффициента сцепления дорожного покрытия, загрузки автомобиля, состояния шин и давления в них и многих других факторов. Так что водитель полноприводного автомобиля обычно знаком и с первым, и со вторым явлением. Если же прекратить передачу крутящего момента на переднюю ось (как говорят, «отключить мост»), то автомобиль превращается в заднеприводный. Критическое явление управляемости здесь, как мы уже выяснили, — занос. С ним-то водитель и привыкает бороться, совершенно не подозревая о возможности соскальзывания передней оси.

Теперь представьте себе ситуацию, когда требуется проехать скользкий участок. Водитель переводит трансмиссию в полноприводный режим и на повороте, приготовившись откорректировать занос задней оси, сталкивается вдруг со сносом передка — явлением, доселе ему неведомым. Нет необходимости доказывать, что любое неожиданное поведение автомобиля может привести к непоправимым последствиям. Так что в этом смысле постоянный полный привод безопаснее, и его обладатель — Нива — в большинстве случаев не меняет характера управляемости.

«Кит» третий — возможности производства. Здесь все идет под девизом максимального использования деталей от машин семейства ВАЗ2101-2106.

Полная масса Нивы заметно больше (1550 кг), чем самого тяжелого из Жигулей — 2106 (1450 кг). К тому же суммарное передаточное число трансмиссии на первой передаче на 20% больше, выше и величина крутящего момента, который передается на редуктор и полуоси. Постоянное распределение момента между двумя осями позволяет снизить нагрузки на эти узлы и детали. Поэтому совершенно неправы те владельцы Нив, которые экономят, сняв один из карданных валов: эксплуатация машины в таком варианте приводит к интенсивному износу и быстрому выходу из строя деталей трансмиссии — от шарниров карданного вала до полуосей. Помните: в трансмиссии Нивы применяются детали от легковых автомобилей!

Чтобы избежать паразитных моментов, возникающих в трансмиссии при движении по твердым дорогам (на поворотах и при переезде неровностей все четыре колеса, как известно, проходят разные пути и, соответственно, имеют разные скорости вращения), между осями установлен дифференциал. Выполняет он те же функции, что и межколесные — дает возможность вращаться с различными скоростями (не прерывая передачи крутящего момента) деталям, между которыми он находится. Называется такой дифференциал межосевым и расположен он в раздаточной коробке.

Для того, чтобы избавиться от известного недостатка межосевого дифференциала, когда при заметной разнице в коэффициенте сцепления дорожного покрытия буксует та ось, колеса которой находятся на более скользком покрытии, а на колеса, стоящие на твердом грунте, крутящий момент не передается, существует режим блокировки дифференциала. Крутящий момент при этом распределяется между осями поровну — между ними как бы вводится жесткая связь. Блокировкой межосевого дифференциала целесообразно пользоваться в следующих случаях:

— на скользких подъемах;

— при движении по сильно пересеченной местности, когда есть вероятность вывешивания одного из колес;

— при трогании с места при условии, что колеса одной из осей находятся на покрытии с низким коэффициентом сцепления.

Не следует использовать блокировку дифференциала при движении по твердым дорогам. Помните, что это средство повышения проходимости и при наличии жесткой связи между осями всегда идет более интенсивный износ шин и деталей трансмиссии.

ТЯГОВОЕ УСИЛИЕ И ВОЗМОЖНОСТИ ЕГО УВЕЛИЧЕНИЯ

Бывают случаи, когда силы тяги не хватает. Такое возможно на крутом подъеме, вязких и сыпучих грунтах. При движении по сухому песку, например, к ведущим колесам необходимо приложить силы в 20(!) раз большие, чем при движении по ровному асфальту. Для того, чтобы обеспечить возможность движения в таких условиях, в дополнение к основной коробке передач на Ниве имеется раздаточная коробка. Это, по сути, вторая коробка передач, поставленная последовательно с основной. Ее использование дает возможность удвоить передаточный ряд : коэффициент редукции 1,2 используется для «верхнего» ряда, 2,13 — для «нижнего». Особенность Нивы состоит в том, что передаточные числа первой «верхней» и второй «нижней» очень близки — 4,40 против 4,47, поэтому основных рабочих ступеней получается не восемь, а семь (речь идет о модификациях с четырехступенчатой коробкой передач).

Грамотное использование всей гаммы передач позволяет подобрать наиболее подходящую для конкретных дорожных условий. Как правило, необходимость использования «нижнего» ряда раздаточной коробки возникает при нехватке крутящего момента на первой передаче «верхнего» ряда, то есть, когда двигатель «задыхается», и автомобиль не едет. Такое может быть при движении по песку, снегу, глубокой грязи, на крутых подъемах, кроме этого, применение «нижнего» ряда трансмиссии оправдано и на твердых дорогах: при буксировке тяжелого прицепа, начале движения в зимнее время сразу после запуска двигателя и, наконец, в случае маневрирования в тех местах, где требуется особая осторожность.

ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ ПРОХОДИМОСТИ

Прежде, чем начать активно эксплуатировать автомобиль на пересеченной местности, необходимо уяснить для себя такие понятия, как геометрические параметры проходимости. Чаще всего оперируют тремя из них. Передний свес автомобиля (расстояние от передней оси до крайней точки передка) определяет угол въезда, то же, но применительно к задней части машины — угол съезда. Эти углы ограничивают крутизну подъема или спуска, которые автомобиль может преодолеть без задевания за грунт наружными элементами кузова. Следует иметь в виду, что установка буксирного устройства, лебедки, защитных дуг непродуманной конструкции уменьшает эти углы и отрицательно сказывается на проходимости.

Чем меньше свесы (части, выступающие вперед и назад относительно осей) автомобиля, тем более крутые спуски и подъемы ему доступны.

Большое колесо, встретив выбоину, меньше опускается.

Чем больше колёса, тем более высокие препятствия они позволяют преодолевать. Кроме того, с ними машина плавнее перекатывается через небольшие неровности, что позволяет ехать с боль шей скоростью. Особенно это преимущество заметно на щебёночной, или гравийной дороге.

Обратите внимание, что сцепное устройство может сыграть далеко не лучшую роль на бездорожье (красный автомобиль)

Угол въезда «работает» не только на крутых подъемах, но и на предельных спусках, когда есть риск утыкания передним бампером (зеленый автомобиль)

Угол рампы определяет максимальную крутизну поперечного косогора, который автомобиль в состоянии преодолеть без контакта с грунтом (желтый автомобиль)

База автомобиля и дорожный просвет формируют третий угол — угол рампы. Данный параметр определяет максимальный поперечный перегиб дорожного профиля, который автомобиль способен преодолеть, не касаясь его верхнего перелома.

С. МИШИН, Рис. Ю. Морозова

Видео

Пилоту

Hero удалось совершить аварийную посадку на кукурузном поле, не повредив никого на борту

Пилоту-герою удается совершить аварийную посадку на кукурузном поле, не повредив никого на борту, после отказа двигателя на частном самолете, летевшем через Аргентину

  • Самолет, летевший внутри Аргентины, был вынужден совершить вынужденную посадку
  • Пилот успешно приземлился на кукурузном поле , спасая жизни всех 9 человек на борту
  • В настоящее время неясно, что стало причиной отказа двигателя, расследование продолжается

Софи Танно Для Mailonline

Опубликовано: | Обновлено:

Пилот-герой разбился на кукурузном поле из-за отказа двигателя в суровых погодных условиях - ему удалось спасти жизни всех девяти человек на борту.

Безымянный пилот бизнес-джета Cessna C-560 каким-то образом смог приземлиться в заповеднике Отаменди в восточной аргентинской провинции Буэнос-Айрес.

На драматических снимках показано, как самолет приземлился перед тем, как заскользить по земле, оставив грязный след на кукурузном поле, прежде чем остановиться.

Самолет на кукурузном поле после аварийной посадки в Аргентине.

По данным местных СМИ, неназванный пилот бизнес-джета Cessna C-560 с лицензионным номером LV-FQD приземлился на кукурузном поле в заповеднике Отаменди в восточной аргентинской провинции Буэнос-Айрес

Пилот успешно перевез совершил аварийную посадку на кукурузном поле после отказа двигателя в суровых погодных условиях.

В отчетах говорилось, что самолет столкнулся с отказом двигателя во время полета в неблагоприятных погодных условиях.

Пилот успешно совершил аварийную посадку на кукурузном поле и спас жизни девяти человек, находившихся на борту, включая себя.

Все выжившие покинули самолет невредимыми, сообщают местные СМИ.

На кадрах виден самолет на кукурузном поле.

Самолет после аварийной посадки. В сообщениях говорилось, что самолет столкнулся с отказом двигателя во время полета в неблагоприятных погодных условиях.

Пилот успешно выполнил аварийную посадку на кукурузном поле и сумел спасти жизни девяти человек на борту, включая себя

Он сказал: « Он полностью застрял, сдвинуть его невозможно.'

На втором видео показана прямая линия через кукурузное поле, где, по-видимому, приземлился самолет.

Бизнес-джет вылетел из международного аэропорта Сан-Фернандо и планировал приземлиться на частной взлетно-посадочной полосе La Venancia в Отаменди, сообщают местные СМИ.

В отчетах говорится, что инцидент расследуется Советом по расследованию авиационных происшествий Аргентины (JIAAC). В настоящее время неясно, что стало причиной отказа двигателя, и расследование продолжается.

По сообщениям местных СМИ, бизнес-джет вылетел из международного аэропорта Сан-Фернандо и планировал приземлиться на частной взлетно-посадочной полосе под названием La Venancia в Отаменди.

Поделитесь или прокомментируйте эту статью:

.

упражнений по бурению для вашего английского класса

  • Задания
    • Все темы от А до Я
    • Грамматика
    • Словарь
    • Разговорная
    • Чтение
    • Прослушивание
    • Запись
    • Произношение
    • Виртуальный класс
  • статьи
  • Постеры
  • Книги
  • Подробнее
    • Рабочие листы по сезонам
    • 600 Подсказки по творческому письму
    • Подогреватели, наполнители и ледоколы
    • Раскраски для печати
    • Карточки
    • Рабочие листы по управлению классом
    • Листы аварийных работ
    • Листы изменений
    • Ресурсы, которые мы рекомендуем
.

Как работают самоуправляемые автомобили?

Где все беспилотные автомобили? Это то, что вы, вероятно, говорите себе после того, как многие крупные технологические и автомобильные компании прогнозировали, что к следующему году, в 2020 году, полностью автономные технологии будут развернуты во многих автопарках.

Хотя этот «крайний срок» выглядит так, как будто он не будет соблюден, за последние несколько лет беспилотные автомобили и автономные технологии добились значительных успехов. Буквально недавно автономный полугрузовик совершил поездку по территории США.С. без проблем.

Система автопилота Tesla, безусловно, была изюминкой технологий автономного вождения, и с самого начала она была в центре внимания. У Tesla есть преимущество первопроходца, поскольку она заново изобрела структуру и функционирование автомобильной компании. В прошлом году система автопилота Tesla наработала более 2 миллиардов миль .

Это значительный пробег с очень небольшим количеством аварий по сравнению с водителями-людьми.

Поскольку технологии все еще развиваются, возможно, все еще находятся в зачаточном состоянии, что такое технология самоуправления и как работают автомобили, оснащенные ею?

Что такое беспилотные автомобили?

Термины «самоуправление» и «автономный» используются как синонимы, и по сути так и есть.Автономность является более общей, тогда как автономное вождение относится только к транспортным средствам. В случае с автомобилями эти детали не имеют значения.

Беспилотные автомобили полагаются на аппаратное и программное обеспечение, чтобы двигаться по дороге без вмешательства пользователя. Оборудование собирает данные; программное обеспечение систематизирует и компилирует его. Что касается программного обеспечения, входные данные обычно обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения или сложных строк кода, которые были обучены в реальных сценариях. Именно эта технология машинного обучения лежит в основе технологий беспилотного вождения.

По мере того как все больше и больше данных обрабатывается с помощью алгоритмов автономного самоуправления, они становятся только лучше и лучше - умнее и умнее. Алгоритмы машинного обучения могут, по сути, научить себя функционировать, если им поставлены правильные ограничения и цели.

Уровни автономных транспортных средств

Когда мы думаем об автономных или беспилотных транспортных средствах, мы, вероятно, думаем об автомобиле или полуавтомобиле, который может управлять собой полностью без участия человека.Хотя это автономно, это не говорит всей истории. Этот "полностью автономный" сценарий представляет собой автономное транспортное средство 5 уровня , уровни 0–5 представляют полный спектр вождения, от полностью человеческого, до 5 , полностью компьютерного.

Взгляните на полезную инфографику ниже, чтобы визуализировать эти 5 различных уровней автоматизации.

Источник: The Simple Dollar

Чтобы объяснить каждую деталь более конкретным текстом, мы изложили их все ниже.

Уровень 0: Водитель постоянно полностью контролирует автомобиль.

Уровень 1: Управление отдельными транспортными средствами автоматизировано, например, электронный контроль устойчивости или автоматическое торможение.

Уровень 2 : По крайней мере, два элемента управления могут быть автоматизированы одновременно, например, адаптивный круиз-контроль в сочетании с удержанием полосы движения.

Уровень 3: 75% автоматизация . В определенных условиях водитель может полностью отказаться от управления всеми критически важными для безопасности функциями.Автомобиль определяет, когда условия требуют, чтобы водитель снова взял управление на себя, и предоставляет водителю «достаточно комфортное время перехода» для этого.

Уровень 4: Транспортное средство выполняет все важные для безопасности функции на протяжении всей поездки, при этом от водителя не ожидается, что он будет управлять транспортным средством в любое время.

Уровень 5: В транспортном средстве люди только в качестве пассажиров, взаимодействие с людьми не требуется или возможно.

СВЯЗАННЫЙ: UBER ВОЗВРАЩАЕТ АВТОМОБИЛЬНЫЕ АВТОМОБИЛИ К РАБОТЕ - НО С ЧЕЛОВЕКАМИ

Какие технологии используются в беспилотных автомобилях?

Беспилотные автомобили включают в себя значительное количество технологий.Аппаратное обеспечение этих автомобилей оставалось довольно стабильным, но программное обеспечение, стоящее за автомобилями, постоянно меняется и обновляется. Рассматривая некоторые из основных технологий, мы имеем:

Камеры

Илон Маск, как известно, заявил, что камеры - единственная сенсорная технология, необходимая для беспилотных автомобилей, нам просто нужны алгоритмы, чтобы иметь возможность полностью воспринимать изображения, которые они получают. . Изображения с камеры фиксируют все, что необходимо для вождения автомобиля, просто мы все еще разрабатываем новые способы для компьютеров, чтобы обрабатывать визуальные данные и переводить их в трехмерные данные.

У Teslas 8 внешних камер , чтобы помочь им понять окружающий мир.

Радар

Радар - одно из основных средств, которые беспилотные автомобили используют, чтобы «видеть» вместе с LiDar, компьютерными изображениями и камерами. Радар имеет самое низкое разрешение из трех, но он может видеть сквозь неблагоприятные погодные условия, в отличие от LiDAR, который основан на свете. Радар, с другой стороны, основан на радиоволнах, что означает, что он может распространяться сквозь такие вещи, как дождь или снег.

LiDAR

Датчики LiDAR - это то, что вы увидите на вертящихся беспилотных автомобилях. Эти датчики излучают свет и используют обратную связь для создания высокодетализированной трехмерной карты окружающей местности.

LiDAR имеет очень высокое разрешение по сравнению с RADAR, но, как мы упоминали выше, у него есть ограничения в условиях плохой видимости из-за того, что он основан на свете.

Другие датчики

Беспилотные автомобили также будут использовать традиционное GPS-слежение, наряду с ультразвуковыми датчиками и инерциальными датчиками, чтобы получить полную картину того, что делает автомобиль, а также что происходит вокруг него.В сфере машинного обучения и технологий самоуправления чем больше данных будет собрано, тем лучше.

Computer Power

Всем беспилотным автомобилям и практически всем современным автомобилям требуется бортовой компьютер для обработки всего, что с ним происходит, в режиме реального времени.

Беспилотным автомобилям требуется исключительная вычислительная мощность, поэтому вместо традиционных ЦП они используют графические процессоры или ГП для вычислений. Однако даже самые лучшие графические процессоры начали оказываться недостаточными для нужд экстремальной обработки данных, наблюдаемой в беспилотных автомобилях, поэтому Tesla представила чип ускорителя нейронной сети, или NNA.Эти NNA обладают исключительной мощностью обработки в реальном времени, способной обрабатывать изображения в реальном времени.

С точки зрения перспективы между CPU, GPU и NNA, это количество гига-операций в секунду, которое они могут обрабатывать, или GOPS:

NNA являются явным победителем во много раз.

Будущее автономных и беспилотных транспортных средств

Примерно 93% всех автомобильных аварий происходят из-за человеческой ошибки. Хотя большая часть общества сопротивляется идее беспилотных автомобилей, простой факт в том, что они уже безопаснее, чем водители-люди.Беспилотные автомобили, когда они полностью протестированы и построены, могут революционизировать нашу туристическую инфраструктуру.

Пройдет еще некоторое время, прежде чем мы увидим, что уровень 5 автономия реализован в автомобилях на дороге, но на данный момент уровень 2 становится обычным явлением в современных автомобилях. Следующие уровни скоро будут на нас.

Если вы хотите увидеть некоторые из того, что мы обсуждали в этой статье, и многое другое в визуальной, анимированной, инфографической форме, взгляните на инфографику из The Simple Dollar ниже.

Источник: The Simple Dollar .

Как научить себя водить автомобиль с помощью глубокого обучения | Абхинав Сагар

Самоходный автомобиль Google - Waymo

Без лишних слов давайте начнем с кода. Полный проект на github можно найти здесь.

Я начал с загрузки всех необходимых библиотек и зависимостей.

Набор данных состоит из 6 столбцов - центр, левый, правый (пути изображения камеры), рулевое управление, дроссель, реверс, скорость (значения). Я использовал фреймворк pandas для отображения первых пяти строк в наборе данных.

Поскольку префикс левого, правого и центрального путей изображения был одинаковым для всех строк, я решил удалить часть префикса во всем наборе данных.

Затем я построил график распределения значений угла поворота рулевого колеса. Как вы можете видеть, есть огромный пик около нуля, что означает, что большую часть времени машина едет прямо.

Затем я создал функцию для загрузки всех изображений, а также значений угла поворота рулевого колеса в массив numpy.

Следующим шагом было разделение данных с использованием правила 80–20, что означает использование 80% данных для обучения, а остальное - для тестирования модели на невидимых изображениях.Кроме того, я построил образец распределения угла поворота для обучения и проверки.

Я продолжил обработку изображений. Я обрезал изображение, чтобы удалить ненужные функции, преобразовал изображения в формат YUV, использовал размытие по Гауссу, уменьшил размер для упрощения обработки и нормализовал значения.

Для сравнения и визуализации я построил исходное и предварительно обработанное изображение.

Пока все хорошо. Затем я преобразовал все изображения в массив numpy.

Следующим шагом было построение модели.Я использовал ResNet в качестве предварительно натренированных гирь. Я удалил последние 4 слоя, чтобы создать собственную нейронную сеть.

Обучение нейронной сети

Помимо тяжелой архитектуры resnet, я использовал плоский слой для нормализации весов. Затем я использовал три плотных слоя с 100, 50 и 10 нейронами соответственно и элюированием в качестве функции активации. Также в промежутках я использовал 50% отсевов, чтобы уменьшить чрезмерную подгонку значений к обучающему набору.

Наконец, я обучил модель для 25 эпох с размером пакета 128.Кроме того, я построил график тренировок и потерь при проверке как функцию эпох.

Потери против эпохи

Модель неплохо сходится всего за 25 эпох. Это означает, что он изучает довольно хорошую политику управления автомобилем на невидимой дороге. Не стесняйтесь поиграть с гиперпараметрами для получения лучших результатов.

.

Смотрите также