Велосипед, который сам возвращается: как AutoBike использует LiDAR Hesai для умного байкшеринга

Студенческий проект ETH Zürich показывает, как 3D LiDAR может поддерживать автономное перераспределение велосипедов в системах велошеринга — начиная с пробной поездки по кампусу.

Велошеринг работает лучше всего, когда велосипеды доступны именно там, где они нужны людям.

На практике поддерживать такой баланс сложно. Утренние пассажиры могут опустошать станции у транспортных узлов. Другие станции переполняются в течение дня. В некоторых местах пользователи приходят и не находят велосипед. Чтобы система продолжала работать, операторам часто приходится вручную перевозить велосипеды по городу.

Обычно это означает фургоны, персонал, повторяющиеся маршруты, замену батарей и постоянные операционные усилия. По данным проекта AutoBike, ручное перераспределение может обходиться операторам велошеринга до 30% выручки. Это также создаёт операционное противоречие: автомобили колесят по городу, чтобы перевозить велосипеды, которые изначально были частью более чистой системы мобильности.

AutoBike, профильный проект ETH Zürich, задался другим вопросом:

Что, если бы велосипеды могли сами возвращаться туда, где они нужны?

Студенческий проект ETH Zürich

AutoBike был разработан командой из десяти бакалавров ETH Zürich в рамках профильного проекта в лаборатории Autonomous Systems Lab. ETH Zürich — один из ведущих научно-технических университетов Европы, а его Autonomous Systems Lab занимается роботами и интеллектуальными системами, способными автономно работать в сложных условиях.

AutoBike пока остаётся студенческим прототипом-доказательством концепции, но именно это делает его интересным: примерно за девять месяцев команда превратила обычный велосипед в работающий автономный прототип, решающий реальную проблему велошеринга.

Идея проста для понимания, но сложна в реализации. Пользователь едет на велосипеде по городу и оставляет его на станции. Если другой станции нужно больше велосипедов, велосипед впоследствии может сам туда доехать. В будущей операционной модели это могло бы помочь провайдерам велошеринга сократить ручное перераспределение, повысить доступность велосипедов на станциях и сделать сервис более надёжным для пользователей.

Изображение: команда AutoBike разрабатывала прототип примерно девять месяцев — от эскизов и CAD-моделирования до работающего автономного велосипеда. Изображение предоставлено AutoBike / ETH Zürich.

Почему это не просто ещё один робот

Многие проекты автономной мобильности начинаются с создания новой роботизированной платформы с нуля. AutoBike пошёл другим путём.

Команда хотела сохранить форму и функциональность обычного велосипеда. На первый взгляд прототип всё ещё выглядит как велосипед. При ближайшем рассмотрении становятся видны системы, обеспечивающие автономность: скрытое рулевое управление, убирающиеся опорные колёса, бортовые приводы, гидравлическая тормозная система, камера и LiDAR-сенсор Hesai JT128.

Это конструктивное решение важно. Для велошеринга транспортное средство не может просто превратиться в громоздкого робота. Оно должно по-прежнему вписываться в систему мобильности на основе велосипедов — оставаться компактным, узнаваемым и соответствовать тому, как люди привыкли воспринимать шеринговый велосипед.

Это же усложняет инженерную задачу. Велосипед узкий. Он балансирует динамически. У него ограниченное пространство для оборудования. Он движется в среде с пешеходами, бордюрами, припаркованным транспортом, зданиями, другими велосипедистами и меняющимся освещением.

Для AutoBike восприятие стало одной из главных технических задач. Велосипеду нужно было знать, где он находится, что его окружает и куда он может безопасно двигаться. И всё это — на компактной платформе, без размеров и избыточности сенсоров, доступных более крупным автономным транспортным средствам.

В основе этой системы восприятия лежит единственный LiDAR-сенсор Hesai JT128, выполняющий роль основного сенсора велосипеда.

Почему LiDAR важен на платформе размером с велосипед

У автономного велосипеда очень мало допуска на неопределённость. Он узкий, динамически балансирует и вынужден двигаться близко к бордюрам, пешеходам, припаркованному транспорту и другим городским объектам. Чтобы безопасно ехать и парковаться, AutoBike нужно больше, чем визуальное представление о дороге. Ему нужны надёжные данные о расстоянии, форме и положении объектов.

Именно здесь LiDAR Hesai JT128 становится центральным элементом прототипа. Он непрерывно строит 3D-облако точек окружения, позволяя AutoBike определять своё местоположение, обнаруживать препятствия, находить свободное пространство и рассчитывать маршрут в реальном времени.

Поскольку LiDAR измеряет расстояние напрямую, он даёт системе стабильную 3D-систему координат физического мира вокруг. Это также делает восприятие менее зависимым от внешнего освещения, обеспечивая работу в разных условиях — от дневного света до темноты.

Без этого надёжного пространственного слоя автономное движение и парковка на такой компактной платформе были бы значительно сложнее достижимы.

Изображение: финальный прототип объединяет LiDAR-сенсор Hesai JT128, убирающиеся опорные колёса, скрытое рулевое управление, тормозную систему, камеру и бортовые приводы, сохраняя при этом внешний вид обычного велосипеда. Изображение предоставлено AutoBike / ETH Zürich.

От прототипа к автономной поездке

Проект достиг важной вехи, когда AutoBike совершил свою первую автономную поездку по кампусу ETH Zürich. Велосипед проехал от станции PubliBike в ETH через Polyterrasse и автономно припарковался на станции возле университета.

Во время поездки LiDAR Hesai JT128 фиксировал окружающую среду в виде 3D-облака точек. AutoBike использует эти пространственные данные, чтобы понимать своё положение, распознавать препятствия, находить свободное пространство и рассчитывать безопасный маршрут до цели.

В последний день тестирования команда сообщила об успешности автономных тестовых заездов на уровне 75%. Для студенческого прототипа, разработанного примерно за девять месяцев, это весомое доказательство: оно показывает, что концепция не только визуально убедительна, но и технически состоятельна.

Сценарий применения тоже конкретен. AutoBike не пытается решить проблему автономности в отрыве от контекста — он нацелен на реальную операционную боль совместной мобильности: затраты, неэффективность и экологическую нагрузку ручного перераспределения велосипедов.

Что показывает проект

AutoBike — не окончательный ответ на проблему перераспределения велосипедов в велошеринге. Это ранняя демонстрация того, что может стать возможным, когда компактные платформы городской мобильности получают надёжное 3D-восприятие.

Сеть велошеринга уже распределена по городу. Задача — поддерживать её баланс. Сегодня это часто требует, чтобы люди и транспорт перевозили велосипеды с переполненных станций на пустые. Автономное перераспределение могло бы предложить другую операционную модель: велосипеды, которые сами реагируют на спрос.

Дальнейшие шаги пока открыты. По словам команды AutoBike, сейчас перед проектом стоят вопросы о возможном пилотном тестировании, дальнейшей разработке системы и снижении стоимости.

Для Hesai этот проект — яркий пример того, как LiDAR может поддерживать автономность на компактных платформах, где восприятие должно быть точным. Один LiDAR-сенсор Hesai JT128 даёт AutoBike пространственную осведомлённость, необходимую для локализации, обнаружения препятствий, поиска свободного пространства и планирования маршрута. На платформе размером с велосипед этот сенсорный слой — не опциональное улучшение, а основа, делающая автономное движение возможным.

Велошеринг создавался, чтобы сделать города более гибкими, доступными и устойчивыми. AutoBike ставит вопрос о том, что произойдёт, если сами велосипеды станут частью интеллекта этой системы.

Пока что ответ — это пробная поездка по кампусу ETH Zürich. Но практический вывод таков: если сети совместной мобильности сложно балансировать вручную, следующим шагом может стать не увеличение числа фургонов, а велосипеды, способные передвигаться сами.