Автономная станция: Лучшая станция биологической очистки | Рейтинг септиков

уже несколько лет обладают возможностями автоматизации, такими как помощь при параллельной парковке, предупреждение о смене полосы движения и круиз-контроль, но оператор транспортного средства принимает решение о том, с какой скоростью двигаться или можно ли парковаться в определенном месте.

В полностью автономном транспортном средстве водитель выдает команду, например «отвези меня в аэропорт», и машина выполнит эту задачу в соответствии с правилами и политиками. Автомобиль прибудет в аэропорт, зная, предназначен ли тот или иной участок для ежедневного или длительного использования, и примет решение на основании этой политики. Беспилотный автомобиль понимает все правила, ограничения скорости и точки заторов и выполняет задачи с учетом этих требований.

Аналогичным образом, автономную сеть можно рассматривать как автономную сеть, которая работает сама по себе в соответствии с целью, определяемой бизнес-политикой.Автономная сеть — это мощная трансформационная парадигма, обеспечивающая согласованность работы сети с целями бизнеса. Это меняет роль сети из тактического ресурса, который часто мешает, в стратегический ресурс, который стимулирует инновации.

Расскажите мне больше об автономных сетях

Вот некоторые из возможностей автономных сетей:

• Связывание врачей с пациентами, прибывающими спасательным полетом, еще до того, как они окажутся на вертолетной площадке
• Поиск пропавших без вести с IP-камерой в метро
• Продажа потребителям того, что они хотят, даже если этого нет в вашем магазине
• Робототехника нового уровня
• Использование распознавания лиц для дверных замков в школах, исследовательских учреждениях и тюрьмах
• Пересадка сердца там, где нужно вовремя на операцию
• Отправка в НАСА детали для ремонта системы доставки воздуха на космическую станцию, когда она понадобится

Весь этот опыт требует подключения людей к технологиям, чтобы улучшить человеческий опыт — , и эти соединения возможны только в том случае, если мы сможем масштабировать наши сети в соответствии с требованиями этих новых возможностей.

Представьте себе: Что , если бы сеть была не просто чем-то, чем вы управляли, а сущностью, способной обучаться, адаптироваться и обеспечивать безопасность самостоятельно?

Это было бы не просто машинное обучение и искусственный интеллект — это была бы свобода .

• Свобода определять свои намерения и смотреть, как сеть работает автономно, пока вы исследуете новые идеи и опыт.
• Свобода общаться с вашими пациентами, студентами, клиентами, гражданами и клиентами новыми и интересными способами.
• Свобода использовать свою сеть, приложения и устройства, чтобы делать то, для чего вы пришли сюда — улучшит человеческий опыт.

В этом вся прелесть ИИ. Если мы сможем построить сеть, которая будет самообучающейся, самовосстанавливающейся, самозащищающейся и самооптимизирующейся, это дает нам свободу и доставляет опыт.

Что можно сделать с большей свободой?

Представьте себе, как вы могли бы использовать несколько дополнительных часов каждый день…

• Вы бы потратили их на разработку новой стратегии?
• Вы бы провели его с коллегами, друзьями или семьей?
• Что, если бы вы могли уделять больше времени тому, что любите, вместо того, чтобы управлять сетью?

«Продвинутые сети — это незамеченный герой нашего цифрового будущего, предлагающий непрерывный набор возможностей подключения, который может стимулировать разработку новых продуктов и услуг, преобразовать неэффективные операционные модели и сделать возможной цифровую трансформацию. ” — Deloitte

Для полной реализации оцифровки вам потребуется гибкая, адаптивная и безопасная сеть с программным подходом и человеческий интеллект вашей команды, лежащие в основе всего бизнеса. Вам нужен тот, который

Развертывание правильной комбинации элементов

Extreme предлагает вам это видение с помощью автономной сети. Объединение вещей — вот что мы делаем. Люди, приложения, опыт — все зависит от их способности подключаться к сети.

От телемедицины в здравоохранении до электронной маркировки полок в розничной торговле и цифрового обучения в школах — мы превращаем сеть из двоичной утилиты в мощный интеллектуальный механизм, который автоматически и интеллектуально связывает людей с технологиями. Ваша ИТ-команда получает возможность переосмыслить бизнес и добиться значимых результатов, которые улучшат человеческий опыт, как никогда раньше.

Вот почему мы только что объявили о том, что в этом году мы инвестируем 95% наших долларов в исследования и разработки в программное обеспечение и искусственный интеллект, чтобы расширить возможности автоматизации в наших решениях Smart OmniEdge, Automated Campus и Agile Data Center, чтобы создать безопасный, самовосстанавливающийся , и автономная сеть — от границы предприятия до облака — со следующими атрибутами:

• Междоменная автоматизация и автоматизация с обратной связью — чтобы конечные пользователи могли оптимизировать производительность сети от конечного устройства до сервера приложений.
• Инфраструктура на основе программного обеспечения , дополненная машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы клиенты могли легко реагировать на потребности в полосе пропускания и поведение пользователей, гарантируя, что конечные пользователи получат необходимый им опыт, когда им это нужно.
• Статистика и аналитика — чтобы конечные пользователи могли отслеживать поведение приложений, пользователей и устройств IoT в режиме реального времени; выявлять аномальное поведение и автоматически решать проблемы без вмешательства человека.
• Открытая и основанная на стандартах экосистема — чтобы конечные пользователи могли создавать точную архитектуру и приложения, необходимые им для выполнения специализированных требований своего предприятия.

Предлагая новые источники автоматизации и интеллекта, мы даем клиентам инструменты, необходимые для автоматизации рутинных сетевых задач, и свободу создавать новые привлекательные возможности, которые повышают эффективность, улучшают конкурентные преимущества и, в некоторых случаях, меняют жизнь. Компании будущего строятся сегодня — и они являются клиентами Extreme Networks.

Эд Мейеркорд Президент и генеральный директор Extreme Networks

В сочетании с нашим коллективным подходом, ориентированным на потребности клиентов, Extreme предоставляет ИТ-специалистам в любой отрасли свободу бросать вызов существующему положению вещей и общаться с пациентами, студентами, клиентами и клиентами новыми захватывающими способами.В конечном счете, свобода использовать свою сеть, приложения и устройства для выполнения того, для чего они пришли сюда — повысит человеческий опыт .

Подключенные и автоматизированные автомобили

Автоматизированные и подключенные автомобильные технологии — одни из наиболее изученных автомобильных технологий. Доступные в настоящее время автомобильные технологии — это лишь часть того, что разрабатывается в будущем. Технологии для автономных автомобилей, подключенных к сети автомобилей и передовых систем помощи водителю частично совпадают, ниже приводится обзор технологий, определений, преимуществ и проблем этого развивающегося сектора.

Уровни автоматизации

Полностью автоматизированные, автономные или «самоуправляемые» транспортные средства определяются Национальным управлением безопасности дорожного движения Министерства транспорта США (NHTSA) как «те, в которых управление транспортным средством происходит без непосредственного участия водителя в управлении рулевым управлением, ускорением и т. Д. и торможение, и спроектированы таким образом, чтобы от водителя не требовалось постоянно следить за проезжей частью при движении в автономном режиме ». Было дано несколько определений для различных уровней автоматизации, ради стандартизации, а также для обеспечения ясности и согласованности NHTSA приняла определения уровней автоматизации, разработанные SAE International.Эти определения делят автомобили на уровни в зависимости от того, «кто что и когда делает».

Уровень 0

Человек-водитель все управляет.

Уровень 1

Усовершенствованная система помощи водителю (ADAS) на транспортном средстве может помочь водителю-человеку с рулевым управлением или торможением / ускорением.

Уровень 2

ADAS на автомобиле может управлять как рулевым управлением, так и торможением / ускорением при некоторых обстоятельствах.Водитель-человек должен постоянно уделять все внимание («контролировать среду вождения») и выполнять остальную часть своей задачи.

Уровень 3

Автоматизированная система вождения (ADS) на транспортном средстве может выполнять все аспекты задачи управления автомобилем при определенных обстоятельствах. Водитель-человек должен быть готов вернуть управление в любое время, когда ADS требует этого от водителя-человека. , водитель-человек выполняет задачу вождения.

Уровень 4

ADS на транспортном средстве может сам выполнять все задачи вождения и контролировать среду вождения — по сути, управлять всем — в определенных обстоятельствах. Человеку не нужно обращать внимание в этих обстоятельствах.

Уровень 5

ADS на транспортном средстве может управлять всем в любых обстоятельствах. Люди, находящиеся в автомобиле, являются просто пассажирами, и им никогда не нужно участвовать в управлении транспортным средством.

Подробнее — Автоматизированные транспортные средства NHTSA для безопасности

Подключенные автомобили

Подключенные транспортные средства — это транспортные средства, которые используют любую из ряда различных коммуникационных технологий для связи с водителем, другими автомобилями на дороге (транспортное средство [V2V]), придорожной инфраструктурой (транспортное средство — инфраструктура [V2I]), и «Облако» [V2C]. Эта технология может использоваться не только для повышения безопасности транспортных средств, но и для повышения эффективности транспортных средств и увеличения времени в пути.Ниже перечислены типы связи со ссылками на дополнительную информацию и некоторые преимущества подключенных транспортных средств:

Подробнее — Публикации Центра автомобильных исследований (ЦАР)

Топ

Льготы

В 2016 году в результате дорожно-транспортных происшествий на автомагистралях США погибло 37 461 человек. Исследования Министерства транспорта США показывают, что 94% серьезных аварий происходят по вине человека. Вот некоторые из преимуществ подключенных и автоматизированных транспортных средств:

Устранение сбоев: Вождение без сбоев и повышенная безопасность транспортного средства, транспортное средство может постоянно следить за окружающей средой, компенсируя упущенное внимание водителя.

Снижение потребности в новой инфраструктуре: Управляя транспортным потоком, автономное вождение может снизить потребность в создании новой инфраструктуры и снизить затраты на обслуживание

Надежность во времени в пути: V2V, V2C и V2I могут существенно уменьшить неопределенность во времени в пути за счет прогнозной оценки времени в пути на всех маршрутах в реальном времени.

Повышение производительности: Сокращение количества задач, связанных с вождением, позволит путешественникам более продуктивно использовать время в пути

Повышенная энергоэффективность: Снижение потребления энергии по крайней мере тремя способами: более эффективное вождение; более легкие и экономичные автомобили; и эффективная инфраструктура

Новые модели владения транспортными средствами: Беспилотные транспортные средства могут привести к серьезному пересмотру определения владения транспортными средствами и расширению возможностей совместного использования транспортных средств

Новые бизнес-модели и сценарии: Конвергенция технологий может перестроить отрасли так, что компаниям необходимо конкурировать и сотрудничать одновременно

Подробнее — Автоматизированные системы вождения NHTSA

Топ

Вызовы

Хотя добавление возможности подключения к автомобилям имеет свои преимущества, оно также имеет проблемы. При добавлении возможности подключения могут возникнуть проблемы с безопасностью, конфиденциальностью, а также с анализом и агрегированием данных из-за большого объема информации, к которой осуществляется доступ и общий доступ.

Интеллектуальные транспортные системы (ITS) Объединенный программный офис Министерства транспорта США (USDOT) проводит исследования, разработки и образовательные мероприятия, чтобы способствовать внедрению интеллектуальных транспортных средств, интеллектуальной инфраструктуры и интеграции интеллектуальной транспортной системы.

Программа стандартов ITS, созданная в 1996 году, разрабатывает стандарты, основанные на открытых, непатентованных технологиях, и способствует развитию совместимых транспортных систем связи. Работая с государственными и частными организациями, компаниями и агентствами, программа опубликовала 91 стандарт для ускорения разработки подключенных транспортных средств.

Ранними примерами подключения транспортных средств являются системы GPS, OnStar от General Motor, Ford Sync и Chrysler Uconnect. Android Auto, Apple CarPlay и Amazon Alexa объединяют эту более раннюю технологию с уроками индустрии смартфонов, чтобы улучшить возможности подключения и интегрировать информацию между устройствами.

Подробнее — Стандарты связи для подключенных транспортных средств

Дорога к автономным транспортным средствам Презентация — HI-TEC 2016 — Презентация Боба Фельдмайера, директора Центра передовых автомобильных технологий, на конференции по обмену технологиями High Impact Technology Exchange 2016 (HI-TEC), в которой обсуждались следующие три вопроса: Почему интерес к беспилотным автомобилям? Как работает технология? Какие еще проблемы?

Чтобы узнать больше об автоматизированных и подключенных автомобильных технологиях, посетите Раздел «Технологии подключенных и автоматизированных транспортных средств» нашего Библиотека ресурсов или наша Страница быстрых ссылок.

Топ

Программы семеноводства CAAT

• Государственный университет Джексона (Джексон, штат Массачусетс) разработал курсы по использованию навигационных методов и датчиков в автономной навигации.
• Спрингфилдский технический общественный колледж (Спрингфилд, Массачусетс) разработал курс для ознакомления студентов с различными технологиями и системами, используемыми для внедрения передовых систем помощи водителю (ADAS).

Ассоциация торговли подключенными автомобилями

CAAT гордится тем, что является членом Connected Vehicle Trade Association (CVTA), некоммерческая бизнес-лига, созданная для облегчения взаимодействия и продвижения интересов субъектов, участвующих в коммуникационной среде транспортных средств. Торговая ассоциация подключенных транспортных средств позволяет сотрудничество компаний, организаций и государственных органов, занимающихся развитием двусторонней автомобильной связи.Членство открыто для любой корпорации, государственных структур, организаций по стандартизации и спецификациям и образовательных учреждений.

CVTA предлагает ежегодный саммит на Будущее подключенных транспортных средств. Директор CAAT, Боб Фельдмайер, посетил 9 ^{-й ежегодный саммит CVTA} , проходивший 3-4 октября 2018 г. в Нови, штат Мичиган, и представил сессию по созданию образовательного конвейера. См. Презентацию №21 по ссылке выше скачать презентацию из CAAT бесплатно библиотека ресурсов.

Кроме того, CVTA Программа аттестации Connected Vehicle Professional ™ (CVP) предлагает комплексную учебную программу обучения и сертификации, совместно запущенную между SAE International (партнер CAAT), Ассоциация торговли подключенными автомобилями (CVTA) и Следующее образование. Программа сертификации CVP помогает профессионалам приобрести ценный набор навыков и повышает профессиональный авторитет в сообществе интеллектуальных транспортных систем (ITS).CVP — это программа аттестации, не зависящая от поставщика, которая означает что человек обладает необходимым базовым пониманием, необходимым для выполнения задач, связанных с подключенными транспортными средствами и передовыми методами интеллектуальной транспортировки, безопасностью в транспортных средствах, инфраструктурой, протоколами связи, безопасностью и многим другим.

Дополнительная информация

Топ

Автономный беспилотный наземный транспорт Средний UGV Открытый мобильный робот

В 2019 году мы начали поставки второго поколения роботов серии S — Sхх.2. Новое поколение автономных мобильных роботов — это огромный шаг в развитии технологий автоматизации для наружной безопасности и инспекций.

Платформа следующего поколения служит основой моделей роботов S3.2, S5.2, S6.2, S7.2. В отличие от предыдущих моделей, эти роботы выпускаются серийно. В настоящее время они проходят сертификацию в соответствии с требованиями законодательства стран, в которых находятся наши потребители.

Эти новые модели отличаются значительно переработанной конструкцией.Мобильный робот имеет полностью закрытую аппаратную часть. Это позволило нам достичь высокого уровня влаго- и пыленепроницаемости и снизить электромагнитное излучение. Кроме того, было реализовано решение с двойным кожухом, которое помогает уменьшить нагрев внутри робота, вызванный прямыми солнечными лучами. Это решение улучшило тепловой режим электронного оборудования и снизило риск перегрева. Автономная система управления движением претерпела несколько впечатляющих улучшений. Чтобы узнать больше об этих изменениях, посетите страницу описания технологии.

Искусственный интеллект для беспилотных наземных транспортных средств (БПА)

Роботы со встроенной видеосистемой аналитики были оснащены решением на базе суперкомпьютера NVidia Jetson TX2. Этот встроенный компьютер позволяет обрабатывать видео с помощью алгоритмов глубокого обучения для выполнения задач, требующих использования искусственного интеллекта. Во время серийного производства роботов наносится твердое алюминиевое покрытие для защиты конструкции от влаги окружающей среды и, следовательно, продления ее жизненного цикла во влажных или агрессивных средах.

Для новых роботов был разработан ряд важных опций. Самым примечательным вариантом является док-станция для автоматической зарядки. Он позволяет роботу заряжать аккумулятор без вмешательства человека. Док-станция имеет износостойкий механизм и успешно прошла строгие испытания на долговечность.

Новые роботы, оснащенные чувствительными передними бамперами, можно приобрести вместе с функцией обнаружения сетчатого ограждения. Эта дополнительная функция помогает избежать инцидентов во время движения робота вдоль сетчатого забора и снижает риск повреждения, вызванного препятствиями небольшого размера, такими как толстая проволока или отдельно стоящее оборудование и конструкции.

S достаточно мощны, чтобы перемещаться по гравийным и бетонным дорогам, однако они не предназначены для использования в условиях бездорожья, а также по глубокому снегу. В настоящее время разрабатывается новая серия А — эти роботы подойдут для заснеженных и бездорожных условий, а также для каменистых и песчаных дорог.

Переход к сетям автономного вождения

Каждая новая промышленная революция — от индустриализации и цифровизации до сегодняшнего акцента на робототехнике и искусственном интеллекте (ИИ) — знаменует собой гигантский скачок в промышленной эффективности.

В 1947 году США совершили первый автономный трансатлантический перелет. В 1983 году во Франции заработало первое в мире метро без водителя — Métro de Lille. В 2012 году Google получила первую в мире лицензию на беспилотный автомобиль в Неваде, и к марту 2018 года его автомобили с автоматическим управлением проехали 8 миллионов километров. Сегодня, благодаря огромным успехам, достигнутым в технологиях автономного вождения, такие компании, как Tesla, позволяют людям путешествовать с комфортом и экологичным способом. В эпоху полностью подключенных и интеллектуальных систем автономное вождение становится реальностью.

Зачем операторам связи автономные сети вождения

По мере увеличения размеров сетей росли и OPEX. В течение последнего десятилетия рост операционных затрат всегда опережал рост доходов телекоммуникационных компаний, что, в свою очередь, создавало структурные проблемы для телекоммуникационной отрасли. Например, 249 инженеров могут обслуживать один миллион устройств для OTT-компаний по сравнению с примерно 300 инженерами, обслуживающими 10 000 устройств для операторов, в результате более высокого набора навыков в области O&M, необходимого последнему.

Telecom также сталкиваются с огромными проблемами в управлении пользовательским опытом — 58 процентов проблем людей с домашним широкополосным доступом выявляются только тогда, когда они подают жалобу.

В отличие от рынка автономных транспортных средств, телекоммуникационная отрасль сталкивается с уникальными сложностями. Телекоммуникационная сеть предоставляет множество услуг, таких как мобильная связь, домашний широкополосный доступ и корпоративные услуги. Следовательно, система автономного вождения должна точно понимать цель различных услуг. В отличие от этого, операционная среда и дорожные условия автономного вождения включают «магистрали» центров обработки данных, а также «городские и сельские дороги», которые обеспечивают широкополосный доступ для граждан.Следовательно, системы автономного вождения должны уметь адаптироваться к сложной среде, в которой задействовано несколько технологий. С точки зрения операций полного жизненного цикла разные роли, такие как планирование, эксплуатация и техобслуживание, а также предоставление услуг, сталкиваются с разными проблемами.

Huawei совместно с операторами изучает сети автономного управления, пытаясь решить структурные проблемы телекоммуникационных сетей с помощью инновационной архитектуры, помогая операторам улучшить качество обслуживания и повысить эффективность эксплуатации и ресурсов.

5 уровней автономной сети вождения

Автономные сети вождения выходят далеко за рамки инноваций отдельного продукта и больше связаны с инновационной архитектурой систем и бизнес-моделями, что требует от участников отрасли совместной работы для определения стандартов и руководства разработкой и внедрением технологий.

Компания Huawei предложила пять уровней автономных управляющих сетевых систем для телекоммуникационной отрасли:

L0 manual O&M : предоставляет возможности вспомогательного мониторинга, и все динамические задачи должны выполняться вручную.

L1 с поддержкой O&M : выполняет определенную подзадачу на основе существующих правил для повышения эффективности выполнения.

Частично автономные сети L2 : обеспечивает O&M с обратной связью для определенных устройств в определенных внешних условиях, снижая планку опыта и навыков персонала.

Условные автономные сети L3 : основаны на возможностях L2, поэтому система может определять изменения окружающей среды в реальном времени и в определенных областях оптимизировать и приспосабливаться к внешней среде, чтобы обеспечить управление замкнутым циклом на основе намерений.

Высокоавтономные сети L4 : основаны на возможностях L3 для размещения более сложных междоменных сред и достижения прогнозирующего или активного управления по замкнутому циклу обслуживания и сетей, ориентированных на качество обслуживания клиентов. Затем операторы могут устранять сбои в сети до подачи жалоб клиентов, сокращать перебои в обслуживании и, в конечном итоге, повышать уровень удовлетворенности клиентов.

L5 полностью автономные сети : представляет собой цель развития телекоммуникационной сети. Система обладает возможностями автоматизации с обратной связью для множества сервисов, нескольких доменов и всего жизненного цикла для настоящей автономной сети вождения.

Шаг за шагом

Развитие сетей автономного вождения должно основываться на сценариях и следовать трем ключевым принципам. Во-первых, мы должны сосредоточиться на основных вопросах, касающихся OPEX. После анализа структур OPEX нескольких типичных операторов выяснилось, что 50 процентов текущих проблем OPEX можно решить с помощью сетей автономного вождения. Во-вторых, нам нужно начать с отдельных доменов и задач, прежде чем переходить к нескольким доменам и задачам, а затем сформировать замкнутую систему.В-третьих, мы должны разработать модели данных, основанные на опыте, нисходящие модели данных и возможности обмена.

Эталонная архитектура сетей автономного вождения

Одна из основных трудностей, когда дело доходит до автономного вождения, — это датчики и способы устранения различных неопределенностей. Будь то шоссе или сельская дорога, транспортные средства должны иметь возможность точно определять окружающую среду и быстро реагировать. Датчики — радар, микроволновая печь и лазер — обнаруживают окружающие дорожные условия.Локальные, периферийные и облачные вычисления позволяют транспортным средствам точно реагировать на различные сценарии, такие как экстренное торможение, пешеходные переходы, а также подъемы и спуски.

Телекоммуникационные сети сегодня сталкиваются с аналогичными проблемами при разработке автономного вождения. С восприятием бывают проблемы с неясными и неточными состояниями телекоммуникационной сети. В случае O&M дискретные и закрытые системы вызывают фрагментацию данных и разделение процессов. Межотраслевые и межпроизводственные потоки данных сложно передавать и извлекать из них выгоду.В то же время телекоммуникационные сети не являются полностью интеллектуальными — принятие решений и неопределенности обработки почти полностью зависят от опыта инженеров и экспертов.

Итак, каково наше решение?

Автономное вождение в телекоммуникационной отрасли требует от нас систематического изменения и обновления сетевой архитектуры и ключевых технологий, а также создания трехуровневой интеллектуальной системной архитектуры.

Во-первых, нам необходимо создать пограничный интеллектуальный уровень в физических сетях, чтобы определять состояние сети в реальном времени и упростить сетевую архитектуру и протоколы для улучшения возможностей автоматизации сети.

Во-вторых, мы будем использовать унифицированное моделирование для создания цифровых двойников в физических сетях, чтобы сделать состояние сети отслеживаемым и предсказуемым. Также может быть введен искусственный интеллект для прогнозирования O&M и оптимизации с обратной связью.

Наконец, открытая облачная платформа необходима для обучения и оптимизации алгоритмов ИИ и разработки приложений для планирования, проектирования, предоставления услуг, гарантий O&M и оптимизации сети. Целью является автоматизация сетевых операций с обратной связью на протяжении всего жизненного цикла

Будущее сетей автономного вождения

На Всемирном мобильном конгрессе 2018 компания Huawei представила свое решение Intent-Driven Network (IDN), которое создает цифровой двойник между физическими сетями и бизнес-целями и помогает развивать сети от SDN к автономным сетям управления.Это решение также помогает операторам и предприятиям осуществлять цифровую трансформацию сети, основанную на опыте обслуживания.

Решение требует от отрасли проведения четырех трансформаций: от сетецентрических к ориентированным на взаимодействие с пользователем; от разомкнутого к замкнутому; от пассивного ответа к упреждающему прогнозированию; и от зависящих от навыков до автоматизации и ИИ.

Huawei охватывает различные сценарии, включая широкополосный доступ, IP-сети, оптические сети и сети центров обработки данных.Это позволяет телекоммуникационным сетям развиваться в сторону автономных управляющих сетей.

Например, в области широкополосного доступа на каждые 10 000 пользователей ежегодно приходится в среднем 1 000 жалоб клиентов и 300 выездных посещений для технического обслуживания. Из-за отсутствия данных около 20 процентов жалоб клиентов не могут быть полностью разрешены. IDN, однако, воспринимает услуги широкополосного доступа в реальном времени. Алгоритмы больших данных и искусственного интеллекта быстро обнаруживают неисправности и оптимизируют сеть, что сокращает количество посещений на дому на 30 процентов и улучшает качество обслуживания.
В сентябре 2018 года Huawei обновила свое решение Intent-Driven Network (IDN) и предложила стратегию «цифровой мир + физическая сеть с полным приводом», чтобы ускорить внедрение инноваций IDN.

Huawei также ускоряет развертывание сетей автономного вождения в сценариях беспроводной сети. На 9-м Глобальном форуме мобильного широкополосного доступа Huawei опубликовала официальный документ «Ключевые сценарии автономного управления мобильной сетью», в котором излагаются семь ключевых подсценариев, таких как развертывание базовых станций и энергоэффективность сети, для постепенной автоматизации сети.По мере продвижения исследований Huawei продолжит обновлять сценарии своих приложений и публиковать результаты своих исследований.

Huawei и ведущие мировые операторы совместно запустили проект NetCity, направленный на продвижение применения новых технологий, таких как большие данные, искусственный интеллект и облачные вычисления в телекоммуникационных сетях. Определяя бизнес-сценарии и внедряя инновации в соответствии с моделью DevOps, Huawei и ее партнеры-операторы внедрили передовые технологии для улучшения обслуживания пользователей, побуждая телекоммуникационные сети эволюционировать в сторону автономных управляющих сетей.

По состоянию на конец 2018 года Huawei объединила усилия с ведущими заказчиками для запуска 25 инновационных проектов NetCity. Путь к созданию сетей автономного вождения будет долгим. Чтобы воплотить нашу мечту в жизнь, индустрия должна работать вместе. Huawei стремится разрабатывать ведущие решения в области ИКТ за счет непрерывных инноваций и принятия на себя комплексных решений, упрощая работу для клиентов. Вместе мы охватим полностью связанный интеллектуальный мир.

Автономное вождение

Теперь давайте погрузимся в мощь ROS.Благодаря ROS у нас есть возможность перемещать TurtleBot (или любого другого робота) из одного места в другое, избегая как статических, так и динамических препятствий, всего с помощью нескольких строк кода.

ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что вы создали свою карту перед тем, как начать это руководство.

Остановите все из предыдущих руководств как на TurtleBot, так и на рабочей станции. На TurtleBot запускается:

  roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch
roslaunch turtlebot_navigation amcl_demo.запустите map_file: = / tmp / my_map.yaml  

Если вы видите одом получено! , все готово.

Поиск и устранение неисправностей

Если вы получили предупреждение, которое начинается с: Ожидание преобразования ... , попробуйте перезапустить minimal.launch , а затем перезапустить amcl_demo.lauch . Возможно, вам придется попробовать перезапустить несколько раз. Кроме того, может помочь выключение базы Кобуки и ее повторное включение.

Когда все работает на TurtleBot успешно, перейдите на рабочую станцию ​​и запустите:

  roslaunch turtlebot_rviz_launchers view_navigation.launch --screen  

Должен открыться RViz с отображением вашей карты. TurtleBot не может оценить свою позу при запуске, хотя он может сделать это после того, как вы инициализируете его позу.

Выберите «2D Pose Estimate», затем щелкните и удерживайте место на карте, где находится TurtleBot. Пока вы удерживаете кнопку мыши, под указателем мыши появится стрелка — используйте ее, чтобы оценить ее ориентацию.

После установки предполагаемой позы выберите «2D Nav Goal» и щелкните место, куда вы хотите направить TurtleBot.Вы также можете указать ориентацию цели, используя ту же технику, которую мы использовали с «2D-оценкой позы».

TurtleBot теперь должен двигаться автономно в зависимости от ваших целей. Попробуйте указать цель и пройдите перед ней, чтобы увидеть, как она реагирует на динамические препятствия.

Автономная навигация

Автономные результаты

## Док-станция TurtleBot: автономная зарядка

Вероятно, неудивительно услышать, что TurtleBot знает, когда его батарея разряжается, и с помощью док-станции он может самостоятельно заряжаться.

Убедитесь, что док-станция подключена (чтобы горит красный индикатор) и прижата к стене, иначе TurtleBot может толкать станцию, пытаясь зарядить. Закройте все терминалы на TurtleBot и на рабочей станции.

Установите TurtleBot в любом месте в пределах прямой видимости на расстоянии до 3 метров от док-станции. Оттуда он может автономно состыковаться с помощью трех ИК-приемников.

Запуск TurtleBot:

  roslaunch turtlebot_bringup minimal.launch  

На рабочей станции запустить:

  roslaunch kobuki_auto_docking minimal.запуск --screen  

Затем в другом терминале запустить:

  roslaunch kobuki_auto_docking activate.launch --screen  

Обратите внимание, что TurtleBot может вращаться на полные 360 градусов, чтобы определить идеальный путь к док-станции. Часто сначала он едет перпендикулярно станции, чтобы рассчитать идеальный путь.

Узнайте больше о том, как это работает.

Автоматическая стыковка (автономная зарядка)

Результаты автоматической стыковки

Узнайте больше на вики.