Помеха на дороге: Помехи на дороге

Понравилась заметка? Подпишись и будешь всегда в курсе!

ПДД 8.9 — Помеха справа

В случаях, когда траектории движения транспортных средств пересекаются, а очередность проезда не оговорена Правилами, дорогу должен уступить водитель, к которому транспортное средство приближается справа.

Вы намерены развернуться. Ваши действия?

При таком сигнале регулировщика движение разрешено Вам и легковому автомобилю, поворачивающему направо. В этой ситуации очередность движения правилами проезда перекрестков не оговорена, а поэтому дорогу должен уступить водитель, к которому ТС приближается справа. Таким ТС и будет для Вас легковой автомобиль после того, как Вы начнете движение и выедете на перекресток. Завершая разворот, Вы должны уступить дорогу легковому автомобилю.

Если траектории движения транспортных средств пересекаются, а очередность проезда не оговорена Правилами, Вы должны:

Во всех случаях, когда траектории движения ТС пересекаются, а очередность проезда не оговорена Правилами, вы должны уступить дорогу ТС, приближающемуся справа.

Кто должен уступить дорогу при одновременном развороте?

Во всех случаях, когда траектории движения ТС пересекаются, а очередность проезда не оговорена правилами, должен уступить дорогу водитель, к которому ТС приближаются справа.

Вы выезжаете с места стоянки одновременно с другим автомобилем. Должны ли Вы уступить дорогу в данной ситуации?

Во всех случаях, когда траектории движения ТС пересекаются, а очередность проезда не оговорена Правилами (в данном случае на стояночной площадке), вы должны уступить дорогу ТС, приближающемуся справа. При совершении Вами поворота налево, автомобиль напротив Вас окажется справа.

Вы намерены повернуть направо. Ваши действия?

При таком сигнале регулировщика движение разрешено Вам и легковому автомобилю, выполняющему разворот. В этой ситуации очередность движения правилами проезда перекрестков не оговорена, а поэтому дорогу должен уступить водитель, к которому ТС приближается справа. Так как при повороте направо на Вашем пути нет помех для движения, Вы можете проехать перекресток первым.

как понять, кто должен уступить

 Правило ПДД «помеха справа» введено как специальный термин, для того, чтобы участники движения придерживались элементарных норм безопасности в ситуациях, в основном предназначенных для безопасного проезда авто в качестве подсказки – как себя вести в кажущейся нештатной дорожной ситуации.
Давайте разбираться, что значит помеха справа на дороге. Особенно нагляден пример при проезде нерегулируемых перекрёстков равнозначных дорог, если траектории транспортных средств пересекаются.

Содержание статьи

«Помеха справа» на перекрёстках

 

 
На перекрестках всегда следует быть внимательным и правильно оценивать ситуацию, например, если перекресток проезжает

Как правило, все перекрёстки оборудованы дорожными знаками, не допускающими «разночтений» правила «Помеха справа».

1. Проезд регулируемых перекрёстков со знаком «Главная дорога»
   В таких случаях, транспортное средство, находящееся на главной дороге, имеет право продолжать движение, если транспортные средства, даже приближающиеся к нему справа, находятся на второстепенной дороге.
2. Когда ещё действует это правило? В случаях, если траектории ТС, движущихся одновременно по дороге, обозначенном знаком «Главная дорога», пересекаются, то принцип «помехи справа» распространяется на них так же, как при движении по равнозначной дороге.
3. Проезд перекрёстков, оборудованных дополнительными секциями («стрелками»). При проезде на разрешающий сигнал дополнительной секции, если горит основной разрешающий сигнал, водители, движущиеся «под стрелку», обязаны пропустить транспортные средства, движущиеся с любых других направлений.
4. «Помеха справа на кольце». Проезд перекрёстков с круговым (кольцевым) движением. Применение правила «помеха справа» совершенно не должно вызывать у водителей каких-либо затруднений. Если вы движетесь «по кольцу», то все авто, пытающиеся вклиниться в поток кольцевого движения, обязаны уступать вам дорогу. Это правило, скорее, является исключением пункта «помеха справа» — ведь все авто будут приближаться к кольцу именно с правой стороны. Впрочем, такие перекрёстки оборудованы соответствующими дорожными знаками, не допускающими «разночтений». Говоря короче – кольцо – это «главная дорога», и применение принципа «помехи справа» здесь «не работает».
5. Правило помехи справа неукоснительно должно соблюдаться при выезде во дворе и с частных территорий.
6. Правило «помеха справа» на парковках так же актуально, как и автостоянках, и при «разборе полётов» инспекторами ДПС нарушение этого правила наказывается штрафом.

Движение при одновременном перестроении

 

 

Правило «Помеха справа» на полосе разгона «не работает».

При перестроении преимущество имеет транспортное средство, не меняющее полосы. Но вот при одновременном их перестроении преимущество на стороне транспортного средства, движущегося слева и перестраивающегося в правый ряд. Налицо некоторый диссонанс с требованиями, предписывающими уступать тому, кто справа.
На самом же деле такое требование вызвано вопросами безопасности. Водитель авто, которое занимает правый ряд, как правило способен точнее оценить ситуацию на дороге, и пытаясь покинуть «линию огня», может спасти своим поведением и своего соседа справа.

Помеха справа. Правило работает не всегда

 Все водители знают, что на дороге действует так называемое правило «помеха справа». Но каждый трактует это правило по своему. Например, многие считают, что нужно уступать дорогу всем автомобилям, приближающимся справа не зависимо от других условий, что, конечно же, не верно. Кстати, такого понятия, как «

   Расскажем как правило применяется при проезде перекрестков. Согласно пункту 13.11 Правил дорожного движения: На перекрестке равнозначных дорог водитель безрельсового транспортного средства обязан уступить дорогу транспортным средствам, приближающимся справа.

Основное, что нужно отметить в данном случае — это то, что правило «помеха справа» применяется только на нерегулируемых перекрестках равнозначных дорог.

1. Нет регулировщика.
2. Нет светофоров.
3. Есть светофоры, но они не работают.
4. Есть светофоры с желтым мигающим сигналом.

Перекресток может быть  перекрестком равнозначных дорог в следующих случаях:

1. Установлен предупреждающий знак 1.6 «Пересечение равнозначных дорог».

2. Перед перекрестком установлен знак 2.2 «Конец главной дороги».

3. Перед перекрестком отсутствуют знаки приоритета 2.1, 2.3.1-2.5 и пересекающиеся дороги имеют одинаковое покрытие (асфальт, полевая дорога, гравий и т. д.). 

И только в том случае, когда перекресток и нерегулируемый, и дороги равнозначны (нет знаков) нужно использовать  правило «помеха справа» .

Теперь о самом правиле. Оно довольно просто: нужно уступить дорогу транспортным средствам, приближающимся справа.

Рассмотрим подробнее  случаи, в которых нужно уступить дорогу :

1. Мы поворачиваем направо. В этом случае никому уступать не нужно (траектории транспортных средств не пересекаются). 

2. Мы едем прямо, а другой автомобиль едет справа и при этом поворачивает направо. В этом случае если есть возможность, то едем одновременно с правым автомобилем. Если такой возможности нет, то пропускаем его. Такой случай показан на фотографии вверху. Это Т-образный перекресток на переулке Синчука. Уступить должен автомобиль ВАЗ-21099.

3. Мы едем прямо, а другой автомобиль едет справа либо прямо, либо налево. В этом случае следует его пропустить.

4. Мы поворачиваем налево, а другой автомобиль поворачивает направо. Траектории не пересекаются, едем одновременно.

5. Мы поворачиваем налево, а другой автомобиль едет прямо или налево. Пропускаем.

Вывод: Нужно пропускать автомобиль приближающийся справа только на нерегулируемых перекрестках равнозначных дорог, если траектории движения пересекаются.

 К нерегулируемым перекресткам равнозначных дорог в большинстве случаев относятся и перекрестки с круговым движением. Как правильно проезжать круговые перекрестки  смотрите здесьhttp://auto.orsk.ru

Удачи на дорогах! Раздел auto.orsk.ru

Безопасность дорожного движения ЗСД

Если вы остановились на ЗСД, будьте уверены, Вас заметили, помощь в пути!

На Западном скоростном диаметре в центре управления дорожным движением в круглосуточном режиме работает диспетчерская служба, которая следит за дорожной ситуацией с помощью более чем 800 камер видеонаблюдения.

После обнаружения остановившегося транспортного средства диспетчеры оперативно передают сигнал и координаты местонахождения аварийного автомобиля дорожным инспекторам, которые незамедлительно выезжают на указанное место, для выяснения причины остановки и предотвращения опасной для других участников движения ситуации.

Кроме того, диспетчеры меняют скоростной режим и выводят данные о помехе на дороге на табло и знаки переменной информации, чтобы водители были бдительны и готовы к тому, что на магистрали остановившийся транспорт.

Задачей дорожного инспектора, прежде всего, является обозначение места остановки, чтобы другие водители заранее смогли снизить скорость и сменить полосу. Для этого каждая машина инспектора оборудована специальными сигнальными устройствами, которые заметны водителям за несколько сотен метров даже в ночное время.

Если для возобновления движения транспортного средства требуется произвести ремонтные работы, дорожный инспектор организует эвакуацию автомобиля.

Если при оценке ситуации по видеонаблюдению видно, что произошло ДТП, диспетчер также вызывает ГИБДД и, по необходимости, скорую медицинскую помощь и МЧС на место происшествия.

При совершении вынужденной остановки на скоростной магистрали специалисты также рекомендуют оценить ситуацию и по возможности покинуть автомобиль, перейти за барьерное ограждение, пройти несколько десятков метров против движения потока, ожидать приезда спецслужб.

• Не стойте на дороге около своего автомобиля;
• Не ходите по проезжей части;
• Не пытайтесь самостоятельно провести ремонт автомобиля на автомагистрали.

ВНИМАНИЕ: ПОМЕХА СПРАВА! | ОТДЕЛ ГИБДД УМВД РОССИИ ПО ГОРОДУ БРЯНСКУ

Правило «помехи справа» применяется в двух ситуациях: при одновременном перестроении и при движении на нерегулируемых перекрестках или в других местах, где очередность проезда не оговорена правилами. По сути, правило «помехи справа» это последнее (а не первое) правило, которое нужно применять на дороге. Последнее не в том смысле, что его не нужно знать, а в том, что применяется оно после других правил.

Кстати, такого понятия, как «помеха справа« в правилах дорожного движения вообще нет.

Одновременное перестроение

В правилах дорожного движения про перестроение говорится следующее:

«При перестроении водитель должен уступить дорогу транспортным средствам, движущимся попутно без изменения направления движения. При одновременном перестроении транспортных средств, движущихся попутно, водитель должен уступить дорогу транспортному средству, находящемуся справа».

Рассмотрим все по порядку, т.к. случаев перестроения может быть множество.

1. Вы едете по своей полосе, а автомобиль перестраивается с соседней полосы. Уступать ему Вы не обязаны, независимо от того, движется автомобиль справа от Вас или слева. Можете сделать это только по собственному желанию. Правило «помехи справа» не действует.

2. Вы хотите перестроиться на соседнюю полосу. Другие автомобили не перестраиваются. В этом случае придется подождать, пока автомобили на соседней полосе не закончатся. Правило «помехи справа» не действует.

3. Вы перестраиваетесь на полосу, которая находится слева от Вас. Автомобиль на левой полосе также выполняет перестроение. По правилам дорожного движения автомобиль должен уступить Вам дорогу, причем это не зависит от того, куда перестраивается он. Действует правило «помехи справа». Хотя в данной ситуации Вы имеете преимущество, врываться на левую полосу с криком «Ура! Правило помехи справа действует!» не стоит. Лучше немного подождать и убедиться, что дорогу Вам действительно уступают.

4. Вы перестраиваетесь на полосу, которая находится справа от Вас. Автомобиль на правой полосе выполняет перестроение. В этом случае дорогу должны уступить Вы. Действует правило «помехи справа».

Обобщенные правила перестроения

На основе всего вышесказанного можно получить обобщенные правила перестроения:

1. Если я не перестраиваюсь, то и уступать никому не должен.

2. Если я перестраиваюсь направо, то уступить дорогу должен всем.

3. Если я перестраиваюсь налево, то меня должны пропустить (могут и не пропустить) только те, кто перестраивается одновременно со мной.

Время года – не помеха

«Нам любые дОроги дорОги!» — бодро выводили герои известного мультфильма. Однако реальность богаче анимации – в зимнее время года и водителям, и пешеходам дорОги дОроги отнюдь не любые, а только те, которые очищены от снега, льда и прочих особенностей национальной погоды. В территориальном управлении Волчёнки это хорошо понимают, поэтому состояние дорожных магистралей находится на постоянном контроле.

— «Обслуживанием региональных дорог на территории занимается Мосавтодор, а муниципальные дороги общего значения обслуживает МБУ «Благоустройство и дорожное хозяйство-Верея», — рассказывает  Андрей ОВСЯННИКОВ, начальник Территориального управления Волченки. — Нам выделяется порядка четырех-пяти единиц техники. Бывает, задействуем для очистки снега и наших жителей, которые имеют трактора в собственности, они с удовольствием нам помогают. Также выделяют технику совхоз «Архангельский» и агропромышленный комплекс «Рота-Агро», которые один-два трактора всегда готовы предоставить территориальному управлению, чтобы в сильные снегопады своевременно очистить дороги. В общем, совместными усилиями справляемся».

Нынешняя зима богата сюрпризами: то мороз со снегопадами, то внезапная и резкая оттепель, готовая смениться очередным обильным снегопадом. И ко всем этим прихотливым изменениям ртутного столба надо быть готовыми и людям, и технике. Здесь есть самое главное – четкий график очистки от снега тех или иных населенных пунктов, и этот график соблюдается неукоснительно.

— «Мы совместно с руководством МБУ «Верея» разработали график, расписали под каждую единицу техники населенные пункты, определили те территории, которые у нас вычищаются в первую очередь, во вторую и третью, — продолжает Андрей Овсянников. И практически за восемь часов, за исключением четырех деревень, мы справляемся с сильными снегопадами и вычищаем наши дороги, подъездные пути, У нас четыре деревни за двенадцать часов очистка, а остальные, повторюсь, восемь часов, это при нормативе в двадцать четыре часа».

Так что жители дают самую положительную оценку работе дорожно-коммунальных служб в деревне Волченки. И время года, получается, комфорту не помеха, было бы желание!

Классификация дорожных препятствий по их относительной скорости | Журнал EURASIP по обработке изображений и видео

Чтобы обнаруживать дорожные препятствия, отслеживать их, определять их положение и относительную скорость, используются следующие операции (как показано на рис. 1). Во-первых, область дороги обнаруживается с использованием метода классификации SVM (машина опорных векторов), чтобы отличить класс «дорога» от класса «бездорожье». Во-вторых, бездорожье в результате этого обнаружения классифицируется на две области: «препятствия» и «дорожная среда».«После последней классификации можно выделить три типа регионов: экологическая зона, дорожная зона и препятствия. Настоящие препятствия на дороге, такие как автомобили, пешеходы, ящики и т. Д., Относятся к классу «препятствий». Мониторинг каждого из этих препятствий осуществляется с помощью алгоритма сопоставления SURF. Заключительный этап заключается в вычислении положения препятствий в поле зрения и вычислении их относительных скоростей, чтобы различать статические и динамические препятствия (в пределах 200 м впереди).

Блок-схема предлагаемого способа

Извлечение области дороги

Первый шаг в алгоритме состоит в сегментации изображения на область дороги и другую область, которая включает оставшуюся часть изображения («недорожная»). Чтобы отнести один пиксель к классу «дорога», существует ряд возможных методов сегментации на основе цвета, дескрипторов текстуры на основе статистических параметров, структуры или частотного спектра и т. Д.Хотя некоторые приемлемые результаты были получены при использовании только цветовых компонентов, даже три десятилетия назад [14] или при использовании лучших кандидатов среди статистических данных текстуры и дескрипторов структуры [15], наши рассуждения здесь были ориентированы на более сложный подход. где одновременно учитываются цвет и текстура [16].

Предлагаемый алгоритм состоит из пяти компонентов. В первом компоненте извлечения признаков вектор признаков извлекается из каждого пикселя входного изображения.Во-вторых, компонент базы данных динамического обучения (DTD) заполнен обучающим набором, помеченным человеком-супервизором при инициализации и обновленным новым обучающим набором в режиме онлайн. В-третьих, компонент вычисления параметров классификатора используется для оценки параметров в классификаторе SVM. Четвертый компонент классификатора SVM отвечает за обучение и классификацию, который берет обучающие данные и параметры классификатора для обучения классификатора SVM и использует обученный классификатор SVM для классификации изображений на классы дороги / внедорожники.Последний компонент состоит из двух этапов: морфологической операции и операции онлайн-обучения. Первый реализует наращивание связной области и заполнение дыр в результате классификации для определения области дороги. Последний сравнивает морфологический результат и результат классификации для оценки качества текущего классификатора, затем выбирает новый обучающий набор из этого сравнения и обновляет DTD. Блок-схема, показанная на рис. 2, иллюстрирует этот алгоритм.

Блок-схема алгоритма выделения участка дороги

В качестве начальной операции совокупности «дорожных» и «бездорожных» пикселей указываются действием оператора (водителя) посредством маркировки соответствующих прямоугольных областей на изображении, как показано на рис.3. Такую же инициализацию можно произвести путем автоматического обозначения прямоугольного окна в центральной нижней части изображения, априорно гарантирующего, что содержимое типично для участка дороги. Таким образом, указывается исходное содержимое базы данных динамического обучения (DTD).

Инициализация DTD. Красные прямоугольники используются для «положительной» тренировки (дорожный класс), а синие — для «отрицательной» тренировки (внедорожный класс)

Для сокращения вычислений количество пикселей внутри прямоугольника ограничено до 1000.Если общее количество охваченных пикселей больше, одна тысяча из них будет выбрана случайным образом. Это DTD будет постоянно обновляться, чтобы следить за изменениями в дорожной сцене. Выбранный набор классификационных параметров рассчитывается для каждого последующего изображения. {2}} p (u, v)}} \ end {array} $$

(5)

$$ \ begin {array} {@ {} rcl @ {}} \ text {Correlation} & = & \ frac {\ sum \ limits_ {u} {\ sum \ limits_ {v} {(u.v) p (u, v) — \ mu_ {x} \ mu_ {y}}}} {\ sigma_ {x} \ sigma_ {y}} \ end {array} $$

(6)

, где IMD — обратный момент разностей, p ( u , v ) — элемент матрицы совместной встречаемости уровней серого (GLCM), и ( μ _x , мкм _y ) и ( σ _x , σ _y ) — средние значения и ковариации, рассчитанные с использованием этой матрицы.

Остальные три элемента вектора признаков — это пиксели, цвет USV и компоненты.

Естественно предположить, что пространство признаков классов «дорога» и «бездорожье» находятся в нелинейной зависимости и что не ожидается получения некоторой линейной гиперплоскости, которая различает эти два класса в исходном пространстве признаков. Следуя результатам, приведенным в [17], ядро ​​радиальной базисной функции Гаусса (RBF) используется в качестве функции ядра SVM. Существует два классифицирующих параметра: параметр сложности C и параметр γ .Следует найти, какой из них больше подходит для этой дискриминации. Для этого выполняется параллельная проверка этих двух параметров на изображении, принадлежащем DTD.

Из-за непрерывных динамических изменений содержимого дороги в результате движения камеры, DTD необходимо время от времени обновлять. Было выбрано, что после каждых десяти кадров обучающие базы данных для обоих классов обновляются путем замены ста стохастически выбранных старых элементов сотней новых среди популяции пикселей, уже классифицированных в конкретный класс.Большее количество обновленных элементов приводит к чрезмерному влиянию неправильно классифицированных пикселей, в то время как при слишком малом количестве замененных дискретизированных пикселей можно ожидать низких адаптационных возможностей.

После этого шага классификации обычно появляется ряд небольших несвязанных групп пикселей вокруг дороги, классифицируемых как «дорога», а также количество «дыр» в районе дороги. Чтобы исключить такие небольшие скопления пикселей, алгоритм включает морфологические операции «открытие» и «заполнение дыр».

Обновление метода SVM [16] для онлайн-обучения не является обязательным, но очень полезно в контексте этого приложения. Помимо уже упомянутого обновления DTD, оно включает оценку эффективности текущей классификации. Этот процесс основан на основном предположении, что область дороги состоит из соединенных пикселей. В результате этого пиксели «дороги», обнаруженные за пределами основной области дороги, а также пиксели «вне дороги», расположенные над областью дороги, являются источниками информации о том, как следует модифицировать классификатор.

Выделение дорожных препятствий

Классификация внутри «внедорожной» области

Для выделения дорожных препятствий необходимо удалить два вида объектов изображения: следы на дороге и окружающую среду за пределами дороги. Предполагается, что маркеры на дороге будут привязаны к региону дороги в предыдущем процессе обнаружения дороги. Окружающая среда вокруг дороги уже была классифицирована как «внедорожная» на первом этапе классификации.Этот шаг алгоритма ориентирован на разделение всего «бездорожья» на два подкласса: «препятствия на дороге» и «все остальное, что существует вне дороги».

На рисунке 4 показан результат обнаружения участка дороги (a) и шаблонное изображение участка дороги (b), где черные пиксели представляют дорогу. После анализа конкретной строки изображения получают профиль, показанный на рис. 5. На основе этого профиля линии белые сегменты линии, которые имеют два смежных черных сегмента как с левой, так и с правой стороны, являются сегментами линии, принадлежащими дорожные препятствия.Эта классификация может быть проведена путем проверки каждой строки в шаблоне изображения дороги. Рисунок 4 c показывает результаты этой классификации. Общий класс препятствий на дороге представлен серыми пикселями на (d).

Фазы классификации внутри «недорожного» региона. a Результат определения области дороги. b Изображение шаблона области дороги. c Результат классификации регионов. d Зона препятствий

Линейный профиль значений яркости пикселей (260-я строка на изображении участка дороги)

Обнаружение и маркировка препятствий

После последней фазы классификации получаются три области (классы пикселей): область дороги, препятствия на дороге и область окружающей среды, при этом важен только класс препятствий на дороге. В этой области находится множество объектов разного размера (рис. 4). г). В качестве первого шага удаляются небольшие объекты (менее 50 пикселей), поскольку они считаются ложными препятствиями.

Выявленные препятствия должны постоянно отслеживаться в последовательности входящих кадров. Чтобы подготовить этот этап слежения, следует указать некоторую область интереса — обнаруженные препятствия следует пометить, указав некоторое окно слежения, охватывающее каждое из них. Даже последний шаг в оценке относительной скорости строго зависит от выбора этой правильной геометрической формы, соответствующей конкретному препятствию. На рис. 6 показаны различные этапы маркировки препятствий на дороге.Рисунок 6 а показывает область реального препятствия после фильтрации нежелательных объектов. Красный прямоугольник вокруг этой области показан в b, который будет заменен на следующем шаге зеленым квадратом шириной, равной основанию красного прямоугольника, как в c. Окончательное представление области поиска, наложенное на исходное изображение, показано в d.

a — d Фазы разметки дорожных препятствий

Принцип отслеживания дорожных препятствий

Для оценки относительных скоростей препятствий их следует отслеживать в последовательности кадров.Если камера неподвижна, разница между двумя последовательными изображениями будет использоваться в качестве естественного источника информации, какая часть изображения принадлежит стационарному фону, а какая часть может быть связана с движущимся объектом. В нашем конкретном случае камера сама по себе является движущимся объектом, и принцип слежения не может быть основан на этом рассуждении. Предыдущий шаг в предложенном алгоритме завершился выделением прямоугольной области вокруг обнаруженного дорожного препятствия, и фокус внимания должен быть направлен на эти области в последовательности входящих изображений.

Самая первая идея могла бы состоять в том, чтобы определить в следующем кадре, в какой позиции можно найти общее содержимое прямоугольного окна вокруг препятствия, на основе некоторой меры корреляции. Очевидно, что этот принцип потребует много времени и, кроме того, будет чувствителен к ожидаемым преобразованиям масштаба и вращения как для входящих, так и для исходящих препятствий.

В результате этого более целесообразно выбирать среди всех пикселей внутри окна отслеживания подмножество точек, которые являются характеристиками в соответствии с некоторым заранее заданным критерием, и отслеживать их от кадра к кадру.Эти характерные точки (ключевые точки) могут сильно различаться в зависимости от принципа извлечения и возможностей сохранения стабильности свойств объекта на основе их выбора. Ссылка [18] была источником исчерпывающего обзора методов, относящихся к предмету определения точек интереса, а также к дескрипторам, связанным с этими точками.

В основном наш выбор был ориентирован на точки, для которых характерны высокие значения локальных градиентов. Условия освещения между двумя последовательными кадрами не будут изменены в некоторой значительной степени, в то время как локальные градиенты будут сохранять почти постоянные значения при наличии аффинных преобразований.

Углы обычно используются в качестве характерных точек, поскольку их можно использовать для вычисления угловой ориентации элемента. Иногда настоятельно рекомендуется применить какую-либо фильтрацию нижних частот в качестве первого шага, чтобы уменьшить влияние шума. Таким образом, некоторые комбинации LP и HP фильтрации (типичный пример — лапласиан Гаусса — LOG) используются для извлечения углов как точек интереса.

Известный детектор Харриса [19] был проанализирован как первый среди подходящих кандидатов для выделения и описания характерных точек.Хотя некоторые очень хорошие результаты отслеживания были получены с использованием детектора Харриса в ряде типичных дорожных сценариев, было решено, что более сложное описание окрестностей вокруг точек «высокого градиента» предпочтительнее, чтобы преодолеть проблемы при изменении препятствия. его размер и ориентация быстро, что типично, когда приближающееся транспортное средство близко приближается к камере, или другое транспортное средство просто проезжает мимо транспортного средства, на котором установлена ​​камера.

Следующим выбором в этом направлении стал алгоритм SIFT (масштабное инвариантное преобразование признаков).SIFT относится к дескрипторам спектров, обычно требующим более интенсивных вычислений с плавающей запятой. Он разработан Лоу [20, 21] и обеспечивает способ поиска точек интереса и дескрипторов характеристик, инвариантных к масштабу, повороту, освещению, аффинному искажению, преобразованиям перспективы и подобия, а также шуму. SIFT включает в себя этапы для выбора центральной окружающей круговой взвешенной разности гауссовых максимумов (DoG) точек интереса в масштабном пространстве для создания масштабно-инвариантной ключевой точки. {2}} g (\ sigma) \) с image I в точке x , и аналогично для L _xy ( p , σ ) и L _г.г ( п. , σ ).Авторы аппроксимируют матрицу Гессе с помощью прямоугольных фильтров, аппроксимирующих производные Гаусса второго порядка, и фильтрация может выполняться с использованием интегральных изображений с очень низкой вычислительной сложностью, в то время как время вычисления не зависит от размера фильтра. Пусть D _{х х} , Д _xy и D _г.г — аппроксимация L _{х х} , л _xy и L _г.г соответственно.

Отклики фильтра далее нормализуются относительно их размера, что гарантирует постоянную норму Фробениуса для любого размера фильтра. Поскольку норма Фробениуса остается постоянной для прямоугольных фильтров любого размера, отклики фильтров нормализованы по шкале и не требуют дальнейшего взвешивания. Построение масштабного пространства начинается с фильтра 9 × 9. Затем применяются фильтры размером 15 × 15, 21 × 21 и 27 × 27 (рис. 7).

Фильтры D _{х х} ( слева ) и D _xy ( справа ) для двух последовательных уровней шкалы (9 × 9 и 15 × 15)

Назначение доминирующей ориентации для локального набора функций HAAR находится с использованием окна скользящего сектора размером \ (\ frac {\ Pi} {3} \).Это скользящее секторное окно вращается вокруг интересующей точки через определенные промежутки времени. В области скользящего сектора суммируются все характеристики HAAR. Это включает в себя как горизонтальные, так и вертикальные отклики, которые дают набор векторов ориентации. Выбирается наибольший вектор для представления ориентации доминирующего элемента. Для сравнения, SURF объединяет градиенты, чтобы найти доминирующее направление.

Чтобы создать вектор дескриптора SURF, вокруг интересующей точки устанавливается прямоугольная сетка из 4 × 4 областей, и каждая область этой сетки разбивается на подобласти 4 × 4.В каждой подобласти отклик вейвлета HAAR вычисляется по 5 × 5 точкам выборки. Конечный вектор дескриптора имеет размер 64: 4 × 4 регионов с четырьмя частями на регион.

Предлагаемый алгоритм отслеживания

Ключевые точки извлекаются из прямоугольных областей, обнаруженных после шага, описанного в разделе 3.2. Эти ключевые точки описываются как векторы на этапе описания. Следующий шаг — сопоставление. Несколько векторов из базы данных сопоставляются с новыми векторами из нового входного изображения путем вычисления евклидова расстояния между этими векторами.Таким образом объекты можно будет распознать в новом кадре. Когда будет найдено достаточное количество совпадающих точек, конкретное препятствие помечается как распознанное и больше не проверяется. Некоторые новые препятствия появятся в этом новом кадре, и они будут рассмотрены в следующем, в то время как будут случаи, когда некоторые из ранее существовавших препятствий теперь исчезают или не распознаются. Непревзойденные препятствия будут рассматриваться в следующих кадрах как новые. Псевдокод, иллюстрирующий эту часть алгоритма.

Расчет относительных положений, скоростей и классификация дорожных препятствий

Общий случай восстановления пространственного и углового положения камеры

Пространственное и угловое положение камеры [24] (движущаяся рамка координат O _c x _c y _c z _c (CCF)) можно вычислить относительно внешней стационарной системы координат ( O _I x _I y _I z _I (ICF)) в соответствии с общими соотношениями, показанными на рис.8. Матрица преобразования между этими двумя кадрами координат определяется как T _O = т ₁ ( ϕ ) T ₂ ( 𝜗 ) т ₃ ( ψ ), где угловая ориентация камеры относительно ICF определяется через набор углов Эйлера захвата, тангажа и крена ( ψ , 𝜗 , ϕ ) и Т _и i = 1,2,3 — элементарные преобразования матрицы.За этим поворотным преобразованием следует перенос, заданный вектором положения \ (\ vec {R} \):

$$ \ begin {array} {@ {} rcl @ {}} \ vec {e} _ {C} = T_ {O} \ vec {e} _ {I}; & \ vec {R} = x_ {O} \ vec {e} _ {I1} + y_ {O} \ vec {e} _ {I2} + z_ {O} \ vec {e} _ {I3} \ end {array} $$

(8)

Иллюстрация общего случая восстановления положения камеры

Чтобы восстановить глубину сцены, \ (| \ vec {R} | \), нужно знать некоторую априорную информацию о расстоянии | O _I M | между двумя точками внутри сцены (например,г., расстояние между точкой M в горизонтальной плоскости МКФ и началом координат O _I , как показано на рис. 8).

На практике восстановление положения основано на обнаружении прямоугольника ABCD в горизонтальной плоскости ICF с началом координат O _I в сечении диагоналей, ось O _I x _I параллельно AB (в направлении точки схода P ) и оси O _I y _I параллельно с до н.э. (в направлении точки схода Q ), (рис.9).

Процедура восстановления положения

Для этого конкретного приложения используются параллельные границы полосы движения, чтобы указать точку схода P (направление O _I x _I ), а направление O _I y _I перпендикулярно ему (согласно условию \ (\ vec {m} _ {P} \ vec {m} _ {Q} = 0 \)), а ширина полосы движения используется в качестве априори известного расстояния в ICF. .

«m-вектор» для любой точки изображения обычно определяется как:

$$ \ begin {array} {@ {} rcl @ {}} \ vec {m} = \ left [\ begin {array} {l} m_ {1} \\ m_ {2} \\ m_ {3 } \ end {array} \ right] = f \ left [\ begin {array} {l} \ frac {x_ {c}} {x_ {c}} \\ \\ \ frac {y_ {c}} {x_ {c}} \\ \\ \ frac {y_ {c}} {x_ {c}} \ end {array} \ right] = \ left [\ begin {array} {l} f \\ x_ {L} \ \ y_ {L} \ end {array} \ right]; & x_ {c} \ neq0 \ end {array} $$

(9)

, где f — фокусное расстояние, ( x _c , и _c , z _c ) — координаты точки, представленной в CCF, и ( x _л , и _л ) — его координаты в фокальной плоскости.

Положение препятствия относительно камеры

Чтобы вычислить положение препятствия на дороге относительно камеры, установленной на движущемся транспортном средстве, следует применить принцип, показанный на рис. 9. Этот принцип проиллюстрирован здесь на пример синтезированной последовательности изображений, предполагающей угловую ориентацию камеры (0 °, 0 °, −5 °), поле зрения ± 15 ° и фокусное расстояние f = 5 мм. В качестве первого шага необходимо выделить границы полосы в нижней части изображения, где они параллельны.Контрольный прямоугольник ABCD теперь выглядит так, как показано на рис.10. a априорно известная информация: ( A D ) // ( B C ), ( A ) В ) // ( С D ) и шириной полосы движения (в данном примере 3 м). Точка схода P является пересечением AD и B C , Q — это пересечение AB и DC , а O — центр прямоугольника ABCD .Рисунок 10. b показывает результат вычисления глубины сцены с использованием информации о расстоянии | O E | который равен половине ширины полосы движения и положению камеры относительно виртуальной точки O (вектор \ (\ vec {R} \)). Следующим шагом является вычисление расстояния до каждого препятствия на дороге путем предоставления виртуальной точки O с использованием глубины сцены, но здесь неизвестная величина становится | O _I M | = | O O ₁ |.Путевая точка O ₁ — центр основания зеленого квадрата (результат алгоритма, описанного в разделе 3). Рисунок 10. c иллюстрирует этот последний шаг в вычислении глубины сцены до точки O ₁ , а на рис.10 d показано расстояние камеры от препятствия. Расчетное относительное положение составляет (-29,38, -3,07,1,51) [м], а реальное — (-30, -3.15,1,5) [m], вводя относительную ошибку (2,1,2,5,0,67) % .

a — d Иллюстрация реконструкции положения камеры

Относительные скорости

Чтобы вычислить относительную скорость каждого препятствия на дороге, нужно сначала вычислить относительные положения в последовательные моменты времени t и t +1, как показано на рис.{t}} {\ bigtriangleup t} \ end {array} $$

(10)

a — c Иллюстрация расчета относительной скорости

Классификация

В _{Относительный} = В _{Препятствие} — В _Камера

$$ \ begin {array} {@ {} rcl @ {}} & \ Rightarrow V _ {\ text {Препятствие}} = V _ {\ text {Relative}} + V _ {\ text {Camera}} \ end {array} $$

(11)

Классификация проводится по:

$$ \ begin {array} {@ {} rcl @ {}} & V _ {\ text {Препятствие}} = 0 & \ Rightarrow \ text {Стационарный} \\ & V _ {\ text {Препятствие}} <0 & \ Rightarrow \ текст {входящий} \\ & V _ {\ text {Препятствие}}> 0 & \ Rightarrow \ text {исходящий} \ end {array} $$

(12)

Возможные препятствия

Помимо препятствий, которые уже существуют на дороге, которые следует классифицировать в соответствии с их скоростью относительно движущейся камеры, есть некоторые объекты, которые потенциально внезапно попадают на дорогу с боковых сторон.Это пешеходы, которые нерегулярно переходят улицу, или транспортные средства, совершающие некоторые парковочные маневры возле трамвайных путей, животные на дороге и т. Д. Хотя было показано, что первоначальную классификацию дорожного покрытия можно произвести путем надлежащей характеристики на основе цвета и особенности текстуры, тот же подход практически невозможно применить при рассмотрении соседнего бездорожья из-за огромного разнообразия всевозможных непрерывно меняющихся фонов «вне дороги».Чтобы учесть эти потенциальные препятствия, их также следует обнаруживать и характеризовать между собой относительно их составляющей скорости, перпендикулярной ориентации дороги, следующим образом.

Во-первых, точка схода P должна быть определена как пересечение линий полосы движения и границы дороги. Затем можно выделить соседнюю полосу справа от дороги (3 м в ширину и 30 м в длину) и рассмотреть ее с точки зрения распределения силы света.Все пиксели с интенсивностью света за пределами области, указанной как ± σ (стандартное отклонение) вокруг среднего значения, являются кандидатами на представление потенциальных объектов. Реалистичные изображения требуют некоторой морфологической фильтрации типа эрозии, чтобы исключить небольшие группы пикселей после этой сегментации. После этого соответствующие группы пикселей агрегируются, и их центроиды представляют позиции потенциальных объектов. Их положение и скорости в направлении, перпендикулярном ориентации дороги, рассчитываются таким же образом, как и для препятствий, уже появляющихся на дороге.Объекты, движущиеся к дороге, классифицируются как потенциально внезапно приближающиеся препятствия. Их обнаружение на дороге (если они появятся) будет производиться обычным образом, как и для других дорожных препятствий, но их наличие является своего рода тревогой, поскольку их появление может потребовать немедленной реакции (быстрая остановка, резкий маневр и т. Д. ..).

Обнаружение и отслеживание дорожных препятствий с помощью стратегии активного и интеллектуального зондирования

Видеосистема обнаружения дорожных препятствий для предотвращения дорожно-транспортных происшествий

Название выпуска: Специальный раздел: Последние достижения в области машинного обучения и программных вычислений

Приглашенные редакторы: Шриканта Патнаик

Тип статьи: Исследовательская статья

Авторы: Моралес Росалес, Луис Альберто ^{a; *} | Альгредо Бадильо, Игнасио ^b | Эрнандес Грасидас, Карлос Артуро ^c | Rangel, Эктор Родригес ^d | Лобато Баес, Мариана ^e

Принадлежности: [a] Conacyt-Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Граль.Francisco J. Múgica S / N, Ciudad Universitaria, Морелия, Мичоакан, Мексика | [b] Conacyt-Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica, Луис Энрике Эрро № 1, Санта-Мария-Тонацинтла, Пуэбла, Пуэ | [c] Conacyt-Instituto Tecnológico de Ciudad Victoria, Boulevard Emilio Portes Gil, CdVictoria, Тамаулипас, Мексика | [d] Instituto Tecnológico de Culiacán, Juan de Dios S / N, Guadalupe, Culiacán Rosales, Sinaloa, México | [e] Instituto Tecnológico Superior de Libres, Camino Real esq. Camino Cuauhtémoc, Barrio de Tetela, Cd.де Либрес, Пуэбла, Мексика

Для корреспонденции: [*] Корреспондент. Луис Альберто Моралес Росалес, Conacyt-Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Граль. Francisco J. Múgica S / N, Ciudad Universitaria, 58030 Morelia, Мичоакан, Мексика. Электронная почта: [электронная почта защищена].

Примечание: [1] RoadMX доступен по адресу: https://drive.google.com/drive/folders/0B4vPE203eYZrdDdSeEo1TnNfMVE?usp=sharing

Аннотация: В последние годы участились препятствия на дорогах. .Своевременное обнаружение препятствий имеет решающее значение в системах помощи водителю для предотвращения дорожно-транспортных происшествий. Искусственное зрение использовалось для разработки усовершенствованных систем помощи водителю. Система помощи водителю позволяет избежать столкновений или (смертельных) аварий, предлагая технологии, которые предупреждают водителя о потенциальных проблемах. Своевременное обнаружение препятствий — открытая проблема в динамичной среде; Следовательно, необходимо во время вождения автомобиля идентифицировать статические объекты и движущиеся объекты, известные как препятствия.На процесс идентификации объекта в основном влияют условия освещения. В этой статье мы представляем систему обнаружения препятствий на дороге, основанную на видеоанализе. Система извлекает интересующие области из видеосцены, используя прямоугольное окно наблюдения и выполняя анализ выборки, чтобы отделить дорогу от возможных препятствий и горизонта, что известно как процесс сегментации. Кроме того, система рассчитывает траекторию препятствия с помощью монокулярного зрения и расширенного фильтра Калмана.Механизм был протестирован при нескольких условиях поверхности и освещения, что показало значительное улучшение с точки зрения устойчивости к реальным условиям вождения по сравнению с другими современными методами, которые предназначены для работы в контролируемых условиях.

Ключевые слова: обнаружение препятствий, система помощи водителю, монокулярное зрение, монокулярное зрение

DOI: 10.3233 / JIFS-169609

Journal: Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, vol. 35, нет. 1, стр. 533-547, 2018

Цена: 27 евро.50

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы просмотреть или приобрести мгновенный доступ

Мнение | Полоса препятствий на пути к выздоровлению

Но к этому опасению следует добавить как минимум три других, которые могут помешать восстановлению экономики. Во-первых, это решающая роль малых фирм в создании рабочих мест.Новый отчет прогнозной компании IHS Markit иллюстрирует проблему. Согласно исследованию IHS, в 2019 году в экономике США было 10 миллионов заведений с менее чем 50 сотрудниками, что составляло 44 процента занятости в частном секторе.

То же самое, но немного иначе: во время последнего экономического подъема, с середины 2009 года до начала этого года, на эти компании приходилось примерно 8 миллионов рабочих мест из 20,4 миллиона созданных рабочих мест. Это примерно 40 процентов от общего количества.Многие из этих фирм действительно маленькие, в каждой из них в среднем около шести человек.

История продолжается под рекламой

Проблема, с которой они сталкиваются, заключается в том, чтобы выжить в фундаментально враждебной экономической среде. В отличие от многих крупных фирм, «у них обычно нет денежных резервов или доступа к кредитам, чтобы пережить шторм», — говорит IHS.

Вторая проблема экономики связана с щедрыми выплатами по безработице. Пособия по безработице обычно скудные. До пандемии коронавируса среднее недельное пособие составляло около 300 долларов.В дополнение к этому федеральное правительство добавляло к большинству пособий 600 долларов в неделю. Это явилось колоссальным увеличением для многих бенефициаров. Если объединить еженедельное пособие в размере 600 долларов США со средним размером пособия, то еженедельная заработная плата составит 900 долларов США.

Согласно научному докладу, представленному на конференции Институтом Брукингса, щедрые пособия преследовали две цели: стимулировать экономику за счет увеличения спроса и защитить безработных от чрезмерных трудностей. Но платежи в размере 600 долларов истекают в конце июля, и ведутся споры о том, следует ли их сохранить, изменить или отменить.

История продолжается под рекламой

Резкое изъятие может убить или ослабить любое выздоровление, говорят сторонники. Тем не менее, нет никаких сомнений в том, что выплаты в размере 600 долларов приносят чрезвычайно щедрые выплаты. В докладе экономистов на конференции в Брукингсе подсчитано, что две трети вероятных получателей получат пособие, заменяющее 100 или более процентов их предыдущего заработка. Типичный коэффициент замещения фактически колеблется от 129 процентов в Мэриленде до 177 процентов в Нью-Мексико.Очевидно, что высокие льготы также могут удерживать некоторых работников от поиска работы или ее принятия.

Существует также вопрос справедливости, если безработные зарабатывают на государственных пособиях больше, чем рабочие на рабочих местах. Трудно предсказать исход дискуссии, хотя, вероятно, это повлияет на темпы восстановления.

Третье препятствие, стоящее перед взысканием, — это долг. Их много, в основном они предполагают компании, которые хотели воспользоваться чрезвычайно низкими процентными ставками. Заголовок в Wall Street Journal от 25 июня передает суть дела: «Кризис положил конец разгулу корпоративных заимствований.«Корпоративные займы предоставляются в форме банковских ссуд, облигаций, коммерческих бумаг и других форм кредита.

История продолжается под рекламой

В целом нефинансовые бизнес-заимствования в 2019 году составили ошеломляющие 16 триллионов долларов, хотя регуляторные органы, по-видимому, больше всего озабочены относительно узкой категорией кредитования: так называемыми кредитами с заемными средствами. Это ссуды различным рискованным фирмам — розничным магазинам, таким как Neiman Marcus, или транспортным фирмам, таким как Hertz. Эти две компании уже объявили о банкротстве.Последним объявили о банкротстве материнская компания Chuck E. Cheese, сети детских пиццерий и вечеринок. Общий объем кредитов с кредитным плечом в 2019 году составил чуть более 1 триллиона долларов.

Есть опасения, что если еще больше фирм станут банкротами или попытаются избежать банкротства, они будут тормозить восстановление, поскольку они сократят расходы, пытаясь выплатить свои долги. Напротив, потребительское кредитование сейчас кажется менее тревожным, чем до мирового финансового кризиса 2007-2009 годов. Общий объем потребительских заимствований в 2019 году также составил 16 трлн долларов.Из этой суммы ипотечные жилищные займы составили 10,6 триллиона долларов. С 1997 года они выросли на 5,6 процента по сравнению с 15 процентами роста кредитов с использованием заемных средств.

Урок здесь обескураживает. Мы имеем дело с незнакомыми экономическими и эпидемиологическими явлениями. Наше невежество не должно парализовать нас — и наше высокомерие не должно воодушевлять нас на глупые поступки. Это сложная задача.

История продолжается под рекламой

Определение препятствия Merriam-Webster

Это должен быть знак: пять предупреждающих знаков, о которых вы должны знать

Эти дорожные знаки ярко-желтого цвета, потому что вам действительно важно их видеть.Они идут к вам с некоторой информацией о дорожных условиях впереди. Обратите внимание на следующие уличные знаки и убедитесь, что вы понимаете, что они означают.

Остерегайтесь мостов и туннелей, если вы их видите.

Предупреждающий знак о препятствиях

Эта полосатая штучка предупреждает о препятствиях на проезжей части, которые потенциально могут вызвать проблемы для водителей. Они могут маркировать рельсы по обе стороны дороги, размещать их перед узкими мостами или где-нибудь еще, чтобы водителям нужно было напоминать о краях улицы.Это очень полезно ночью на плохо освещенных дорогах.

Добро пожаловать в зону грузовиков.

Предупреждающий знак грузовика

Осторожно, теперь вы в стране грузовиков. Этот знак показывает, что большие грузовики едут по дороге, по которой вы едете. Ничего страшного. Просто не забудьте предоставить этим большим парням достаточно места, держитесь подальше от их слепых зон (которые действительно большие и иногда их называют беззонами) и не отрезайте их. Вы знаете, обычное хорошее поведение водителя.

Скоро станет уютно.

Знак сужения дороги

Этот знак сообщает (удивление, удивление), что дорога, по которой вы идете, будет сужаться. Вы можете продолжить движение по ней, и количество полос, возможно, не уменьшится, если это многополосная дорога, но полосы станут немного меньше. Просто оставайтесь сосредоточенными, снижайте скорость и уделяйте особое внимание сохранению пузыря пространства вокруг вашего автомобиля. Возможно, сейчас не самое подходящее время для обгона других машин.

Держитесь вместе, потому что эта дорога разваливается.

Знак изменения тротуара

Давайте будем честными, это странно выглядит. Это не значит, что вы собираетесь съехать с обочины дороги в гигантскую яму для мячей. Звучит захватывающе, но на самом деле этот знак означает, что поверхность тротуара изменится. В частности, он будет заменен обычным гладким асфальтом на более грубый материал, такой как грязь, камни или мульча. По таким неровным дорогам ездить труднее, поэтому следует снизить скорость и двигаться осторожно, чтобы не потерять сцепление с дорогой.

Знак того, что вы живете на грани.

Знак обрыва плеча

Будьте осторожны, иначе эта дорога приведет вас к Крэшвиллю. Ладно, это было плохо. Но на самом деле обратите внимание, когда вы видите знак, подобный приведенному выше. Это означает, что от края тротуара до обочины есть обрыв. Если вам нужно перетянуться через плечо (пожалуйста, только в экстренных случаях), делайте это медленно и осторожно.

Существа скрещиваются!

Наконец, этот знак (вероятно) означает, что вам следует остерегаться экзотических кошек.

Tough Mudder Obstacle Innovation: путь к бета-тестированию

Мы все стремимся создавать потрясающие препятствия, которые помещают людей в любую вообразимую ситуацию — это то, что удерживает Tough Mudder в авангарде сообщества мероприятий по преодолению препятствий. Некоторые легионеры и новички могут не знать, как именно создается препятствие и размещается на десятках трасс, которые мы проводим каждый год.

Крис Мальтби — менеджер по продукции Tough Mudder и 22-кратный легионер (включая трех самых жестких Mudder в мире), который ежегодно наблюдает за созданием и обновлением препятствий.Посмотрите интервью с мыслями о препятствиях, чтобы узнать, что на самом деле делает препятствия фаворитами, такими как King of the Swinger и Everest 2.0.

Что влечет за собой ваша роль менеджера по продукту?

Типичный день меняется в зависимости от времени года. Мы подходим к дизайну продукции на сезонной основе. Мы рассматриваем сезон жесткого грязевого режима с января до самого жесткого в мире грязевого режима в ноябре.В конце сезона мы работаем над продуктом на следующий год, поэтому мы рассмотрим, что было хорошо в прошлом, любимые препятствия наших участников, как долго препятствие было в нашем меню, и мы Я скормлю все это в виде чертежа того, в каком направлении мы хотим развить продукт в ближайшие годы. Затем мы превратим этот план в идею и начнем разрабатывать идеи в тех областях, где, по нашему мнению, могут быть пробелы в том, что мы предлагаем.

После того, как продуктовая команда проведет мозговой штурм и уточнит первоначальные идеи, мы проведем полевые испытания препятствия в течение пары недель.Мы действительно создадим их, попробуем сами и посмотрим, насколько они нам понравятся. Мы доработаем их еще немного и введем в курс дела. Раньше мы также проводили бета-тестирование «Только по приглашениям», когда мы приглашали легионеров, чтобы они попробовали что-то и высказать свое мнение. После этого мы проанализируем результаты этих тестов и решим, что мы хотим использовать в следующем году. На этом этапе мы переходим в оперативный режим развертывания, в котором мы тесно сотрудничаем с группами доставки, чтобы убедиться, что они понимают, какие обновления мы выпускаем в этом году.Затем мы начинаем все сначала. К середине лета мы снова запускаем структуру на следующий год, чтобы каждый год выпускаемый нами продукт был узнаваемым и свежим.

Сколько времени занимает препятствие, чтобы превратиться из идеи в офисе в курс?

Это примерно девятимесячный процесс, от определения потребности в препятствии до фактического развертывания. С момента его постройки до того момента, когда наши клиенты будут видеть его на каждом мероприятии, проходит от трех до шести месяцев.Надеюсь, мы выпустим его в ходе ограниченного тестирования в самом конце календарного года, а затем запустим его в марте или апреле.

Откуда берутся идеи для препятствия?

Идеи препятствий исходят из нескольких источников. Как продуктовая команда, мы стараемся структурировать мозговые штурмы, чтобы знать конечную цель. Категории препятствий: командная работа, личные достижения (например, препятствия, основанные на силе / скорости), умственные проблемы (такие как электрошоковая терапия и арктическая клизма), а некоторые из них просто забавны, например, прыжки по грязи с друзьями.Мы рассмотрим, какие категории уже работают хорошо, а какие немного отстают. Например, если мы слышим от клиентов: «Нам нужно больше препятствий для совместной работы», мы включим это в раздел мозгового штурма, чтобы мы могли проводить специальные сессии для решения этих вопросов.

Таким образом, команда по продукту является источником идей, но нам также нравится расширять ее, чтобы получать как можно больше идей. Мы также включаем в этот процесс операционные группы, проектировщиков курсов и строительные бригады, потому что мы знаем, что у них много практического опыта в дороге и они могут принести ценные идеи.Последний источник идей — это добровольные соревнования по преодолению препятствий в масштабах всей компании, где мы выделяем доступные категории и прошу сотрудников присылать идеи. Победители выбираются после того, как мы рассмотрим идеи, и эти победители попадут на курс в следующем году. Некоторые из наших самых больших и лучших препятствий возникли в результате этих соревнований. Например, «Король свингеров», который пользуется огромным успехом у наших участников, пришел с одного из тех соревнований по преодолению препятствий в компании.

Как процесс создания препятствий стал более эффективным после того, как вы начали использовать Tough Mudder?

В первые дни существования компании гонки с полосами препятствий были совершенно новой областью, где никто не знал, чего ожидать.Все было сделано специально, поэтому на любом мероприятии кто-то мог сказать: «О, это крутая идея, давайте просто выбросим ее там», и этот же человек, вероятно, был менеджером по строительству, поэтому он просто построил бы это, и мы поставили его для наших участников, это очень быстрый стиль инноваций. Мы по-прежнему поощряем это до некоторой степени с нашими руководителями курсов, мы говорим: «Просмотрите эти материалы в полевых условиях, и если вы думаете, что можете сделать что-то крутое для участников, проявите творческий подход и создайте что-то потрясающее.«Некоторые из наших нынешних конструкций препятствий прошли через этот процесс.

Одной из основных сильных сторон нашей команды является то, что каждый член команды имеет очень хорошие отношения с компанией, а продуктовая группа — самый долгоживущий отдел в компании за все годы работы в Tough Mudder. Мы все провели массу мероприятий, так что у нас есть те корни, которые помогают нам закрепиться и держать нас на правильном пути, чтобы убедиться, что мы не уходим слишком далеко от того, что такое Tough Mudder. Это делает нас хорошо подготовленными для работы с другими людьми, которые привносят свежий взгляд на компанию, которые не так давно существуют, но могут иметь новые захватывающие идеи, чтобы помочь нам воплотить их во что-то, что подходит для нас в конечном продукте. .

Что вдохновляет вас выполнять свою работу на высоком уровне?

Начинается с участника. Это действительно невероятная возможность — каждый день работать над тем, что принесет пользу сотням и тысячам людей в год. В Tough Mudder мы получаем так много мотивационных историй о людях, которые преодолевают болезнь или борются с ожирением, или просто пережили действительно тяжелые времена в жизни, и они выходят и принимают на себя те проблемы, которые мы создаем для них, и это помогая им преодолеть это и сделать свою жизнь лучше.

Что касается меня лично, то я сам испытываю страсть к продукту и к тому, о чем я думаю, и к тому, какие новые препятствия нам следует преодолеть. Когда мы обсуждаем идеи в ходе мозгового штурма, я в восторге. Я думаю о вещах, которыми действительно хотел бы заниматься. Сколько бы я заплатил за то, чтобы прийти на мероприятие, чтобы убедиться, что я больше нигде в жизни не смогу сделать? Это то, что меня поддерживает, каждый год немного отличается, каждый день немного отличается. Считаю себя счастливчиком.

Как можно исправить препятствия инновациям в будущем? Чего нам ожидать от Tough Mudder в 2017 году?

Мы можем с уверенностью сказать, что мы снова собираемся обновить 1-2 классических фаворита Tough Mudder, и участникам следует остерегаться хотя бы одного нового препятствия, связанного с умственной стойкостью, так что подумайте что-нибудь вроде электричества и льда.