Актру как добраться на автомобиле


Дорога на Актру - Алтай Туристский. Туристический портал

Пути сообщения
Подробности

Дорога на Актру — грунтовая трасса к горному узлу системы Биш-Иирду, расположенная в Кош-Агачском районе.

Дорога на Актру. Фото В. Владимирова

Туристское значение

Это единственная дорога, по которой издавна шла и идёт заброска альпинистских и туристических групп в район долины Актру. На одном из участков дороги остались следы глобальных катастрофических процессов прошлого на Алтае — гигантская рябь течения. Рядом с дорогой отмечены следы древних могильников.

Дорога на Актру. Около моста через р. Чую. Фото В. Владимирова

Описание

Поворот на данное направление нужно делать на 826,1 км Чуйского тракта, который далее уходит налево. Перед поворотом направо(на юго-восток) находится указатель Кызыл-Таш(2 км) и въездной знак села Курай. Через 700 м переезжаете небольшой мост через реку Курайку, а через 2,5 км — мост через реку Кызыл-Таш.

После того, как вы переезжаете мост, через 300 метров в селе Кызыл-Таш на ул.Центральная вы поворачиваете налево и двигаетесь вдоль р.Чуя, мост через которую находится на расстоянии 8,4 км от тракта. После моста дорога уходит на запад.

В районе 14 километра слева от дороги находится гигантская рябь течения, которую, к сожалению, можно увидеть только с большой высоты, а справа к северу были найдены древние могильники.

Дорога на Актру. Фото В. Владимирова

На 17 километре находятся два брода через реки Тюте — 16,3 км, и Чичке — 16,4 км. Слева от дороги, на правобережье реки Тюте также были обнаружены древние могильники.

На расстоянии 23,9 км от тракта расположена Перевалка. Далее, до середины 70-х годов была лишь конная тропа. Сегодня это — достаточно сложный участок, который под силу машин с очень высокой степенью проходимости, что и заставляет многих автолюбителей оставлять машины на стоянках, а далее продолжать путь на соответствующих транспортных средствах или пешком.

До Актру от Перевалки 7,8 километра. Причём, наиболее сложный участок, протяжённостью 4,6 километра, огибающий гору Медвежья, находится вначале. Далее дорога идёт по пойме Актру и не представляет особой трудности.

Дорога на Актру. Мост через р. Актру у Перевалки. Фото В. Панкратова

История

Возможно, первоначально тропа, ведущая в долину Актру, была обозначена при исследовании ледников М.В. Троновым в 1936 году.

Как уже было сказано, в 1938 году дорога на Актру была проведена до Перевалки, куда с Бийской базы доставлялись грузы и разгружались для доставки к Альплагерю Актру гужевым транспортом алтайцами, караванами, лошадей по десять. Возможно, в тот год построили избушку для алтайцев, которые должны были жить для охраны и доставки грузов.

Конная тропа на Актру. 1968 год. Фото из архива В.Севастьянова

Появление дороги, которая открыла эпоху смены гужевого транспорта автомобильным имеет свою историю.

Ещё с 1939 года, в год организации первого учебно-спортивного альпинистского лагеря общества «Наука», в планах была прокладка тракторной дороги до альплагеря. Но началась война и вернулись к этому вопросу в 1952 году, когда опять попытались сделать более-менее стационарную дорогу при возобновлении альплагеря Актру в 1953 году.

Конная тропа на Актру. 1968 год. Фото из архива В.Севастьянова

До 70-х годов тропа оставалась единственной ниточкой, связывающей альплагерь, а с 1970 года метеостанцию и базу Томского государственного университета с цивилизацией.

Когда альпинистский лагерь закрывался, благодаря инициативе Тронова Михаила Владимировича, помещения альплагеря передали Метеостанции, которая стала относиться к Западно-Сибирскому управлению.

Конная тропа на Актру. 1968 год. Фото из архива В.Севастьянова

Если до 1970 года, как указано выше, грузы доставлялись от Перевалки гужевым транспортом, то с ликвидацией лагеря караванная заброска была прекращена. А представители Томского государственного университета (студенты и преподаватели) для проживания в лагере стали на себе заносить вещи и продукты.

Конная тропа на Актру. 1968 год. Фото из архива В.Севастьянова

Период от 1970 до 1978 года отмечен рядом событий, связанных с прокладкой дороги по трудному участку от Перевалки до поймы Актру. Возможно, к прокладке дороги прилагала какие-то усилия Метеослужба.

В этом районе была, да и сейчас была заготовка леса для села Кош-Агач, что предполагало наличие определённой техники и задач. Частично, в пределах удобной вывозки, лес по дороге вырубался с помощью кош-агачских лесорубов.

По воспоминаниям В.В. Севастьянова, первый рейс от Перевали до Актру с помощью альпинистов совершил на тракторе с тележкой алтаец Сергей Киргилов в начале 1970-х годов. Это ознаменовало собой смену эпохи. Замена лошадиного гужевого транспорта на трактор.

Дорога на Актру. Фото Г. Яресько

И хотя дороги, как таковой было ещё не обозначено, 1-2 раза в сезон трактор стал забрасывать необходимые вещи к метеостанции. Много времени на расчистке дороги от камней в этот период уделялось студентами ТГУ. Ломы и лопаты — были их главными орудиями труда.

В 1977 году отмечено появление на Актру В.С. Ревякина, который, как руководитель лаборатории, был назначен и вместо М.В. Тронова для руководства исследовательскими работами. Им был нанят бульдозер из Курайского колхоза с ковшом и впервые была осуществлена планировка дороги. Работы проводил Михаил Осокин, который жил внизу, на Перевалке с семьёй. Ровнялись участки, сглаживались углы, убирались камни.

Дорога на Актру. Фото Г. Яресько

Какая прошла первая машина по этой дороге? Это был «ЗИЛ-157» или «ЗИС-151». По рассказу В.С. Ревякина из Акташа, В.В. Севастьянова — из Онгудая. Как бы то ни было, но первая машина прошла в 1977 году.

В этом же году по этой дороге проехал УАЗик, который приехал из Томска за М.В. Троновым для того, чтобы увезти его на самолёт в Москву в институт географии Академии Наук СССР. Это было последнее пребывание великого учёного-гляциолога в Актру.

Актру, 1977 г. Профессор М.В. Тронов перед отъездом в Томск. Стоят участники ледниковой экспедиции ТГУ слева направо: Васильев Владислав – гидролог, Кревский Юрий Григорьевич – старший преподаватель, метеоролог, Тронов М.В. научный руководитель экспедиции, профессор, Баранов Аркадий – наблюдатель метеорологической станции Актру, Синцов Владимир – водитель УАЗа (Томский университет), Рудой Алексей Николаевич – геоморфолог, гляциолог, ныне д.г.н., профессор. Фото д.г.н. В.В. Севастьянова.

Следующий этап по улучшению дороги следует отнести к 1997 году. Тогда на участке от Перевалки до Актру проводились работы под руководством В.И. Якубовского. Бульдозер в течение 1,5 месяцев обходил самые крутые горки, а в некоторых местах пролагал новую дорогу. Через реку Актру на Перевалке был построен мост. Сейчас он немножко разрушен — местные жители «постарались».

Дорога на Актру. Фото В. Панкратова

Сегодня

Некоторые даже не считают направление от Перевалки до Актру дорогой. Но как ни верти – это дорога. Можно даже назвать её и Жизни. Ведь именно по ней сегодня доставляются грузы, завозят туристов и альпинистов и пр.

Дорога на Актру. Фото Г. Яресько

И днём и ночью летом по ней носятся лихие водители, которые за определённую плату забрасывают в долину Актру не желающих идти в гору и бить ноги о камни и корни деревьев. Этим промыслом сегодня занимаются только курайские жители.

© Е. Гаврилов, 1 декабря 2017 года. Ссылка на сайт обязательна! Особая благодарность за помощь при подготовке материала ученикам М.В. Тронова — д.г.н. В.В.Севастьянову, д.г.н. В.С. Ревякину, а также «Заслуженному спасателю России» В.И. Якубовскому.

Python API Reference - CARLA Simulator

CARLA Симулятор
  • Главная

Начало работы

  • Введение
  • Быстрый старт установки

Здание CARLA

  • Linux build
  • Windows build
  • Обновление CARLA
  • Система сборки
  • работает в докере
  • F.A.Q.

Первые шаги

  • Основные понятия
  • 1-й мир и клиент
  • 2nd- Актеры и чертежи
  • 3rd- Карты и навигация
  • 4-й - Датчики и данные

Дополнительные шаги

  • Автономный режим OpenDRIVE
  • PTV-Vissim cо-симуляция
  • рекордер
  • Варианты рендеринга
  • RSS
  • SUMO ко-симуляция
  • Синхронность и шаг по времени
  • Traffic Manager

Список литературы

  • Справочник по Python API
    • Карла.Актер
    • carla.ActorAttribute
    • carla.ActorAttributeType
    • carla.ActorBlueprint
    • carla.ActorList
    • carla.ActorSnapshot
    • carla.AttachmentType
    • carla.BlueprintLibrary
    • carla.BoundingBox
    • carla.Client
    • carla.CollisionEvent
    • carla.Color
    • carla.ColorConverter
    • КарлаDVSEvent
    • carla.DVSEventArray
    • carla.DebugHelper
    • carla.GearPhysicsControl
    • carla.GeoLocation
    • carla.GnssMeasurement
    • carla.IMUMeasurement
    • carla.Image
    • carla.Junction
    • carla.Landmark
    • carla.LandmarkOrientation
    • carla.LandmarkType
    • КарлаLaneChange
    • carla.LaneInvasionEvent
    • carla.LaneMarking
    • carla.LaneMarkingColor
    • carla.LaneMarkingType
    • carla.LaneType
    • carla.LidarDetection
    • carla.LidarMeasurement
    • carla.Light
    • carla.LightGroup
    • carla.LightManager
    • carla.LightState
    • КарлаРасположение
    • carla.Map
    • carla.SbstacleDetectionEvent
    • carla.OpendriveGenerationParameters
    • carla.RadarDetection
    • carla.RadarMeasurement
    • carla.Rotation
    • carla.RssActorConstellationData
    • carla.RssActorConstellationResult
    • carla.RssEgoDynamicsOnRoute
    • carla.RssLogLevel
    • КарлаRssResponse
    • carla.RssRestrictor
    • carla.RssRoadBoundariesMode
    • carla.RssSensor
    • carla.Sensor
    • carla.SensorData
    • carla.Timestamp
    • carla.TrafficLight
    • carla.TrafficLightState
    • carla.TrafficManager
    • carla.TrafficSign
    • carla.Transform
    • КарлаVector2D
    • carla.Vector3D
    • carla.Vehicle
    • carla.VehicleControl
    • carla.VehicleLightState
    • carla.VehiclePhysicsControl
    • carla.Walker
    • carla.WalkerAIController
    • carla.WalkerBoneControl
    • carla.WalkerControl
    • carla.Waypoint
    • carla.WeatherParameters
    • КарлаWheelPhysicsControl
    • carla.World
    • carla.WorldSettings
    • carla.WorldSnapshot
    • Команда
    • .ApplyAngularImpulse
    • команда.ApplyAngularVelocity
    • команда. ApplyImpulse
    • команда.ApplyTransform
    • команда.ApplyVehicleControl
    • команда. ApplyVelocity
    • команда. ApplyWalkerControl
    • команда.ApplyWalkerState
    • команда. ДестройАктор
    • команда. Ответ
    • команда. SetAutopilot
    • команда. SetSimulatePhysics
    • команда. SetVehicleLightState
    • команда. SpawnActor
  • Код рецептов
  • Библиотека чертежей
  • C ++ ссылка
  • Формат двоичного файла регистратора
  • Ссылка на датчики

Плагины

  • carlaviz - веб-визуализатор

ROS

. падман: Акшай Кумар: С ним обращались как с изгоем, его заставляли путешествовать на автобусе, в то время как другие актеры получили личные машины Карьера в Болливуде Акшай Кумар сказал, что с ним обращаются как со стороны.

50-летний актер, давший в последние десять лет несколько крупных блокбастеров, таких как «Special 26», «Baby», «Airlift» и «Rustom», сказал, что роскошь актера на съемочной площадке фильма зависит от количества хитов и провалов.

"Да, меня заставили чувствовать (изгой). Я помню, когда снимался в фильме с двумя героями, мои три-четыре фильма не работали, но его (другой герой) работал. У нас была равная роль, но он получает номер люкс, а я - одну комнату. У него потрясающая машина, но я получаю, что «ты садишься в автобус», да, это действительно происходит », - сказал Акшай во взаимодействии со СМИ.

Актер сказал, что в тот момент, когда его фильмы начали работать, его уравнения со многими людьми в отрасли изменились.

"Если бы мои фильмы работали, я бы получил большую комнату.Иногда из бизнес-класса меня переводили в первый класс, когда работали мои фильмы. Когда мои фильмы работали исключительно хорошо, у меня тоже был частный самолет », - добавил он.

Акшай сказал, что в своей «27 с половиной лет» карьере у него были низкие фазы «три-четыре раза», но неудачи его не беспокоили.


«Никогда не воспринимайте всерьез или успех. Они будут приходить и уходить. Это (взлеты и падения) обязательно случится».

Актер теперь готов к выпуску своего первого фильма года «Падман», выход которого запланирован на 25 января.

Фильм, снятый Р. Балки, рассказывает о вдохновляющей истории Аруначалама Муруганантама, который создал недорогие гигиенические прокладки.

На решение правительства обложить GST на гигиенические прокладки, Акшай сказал, что они должны быть освобождены.

"Люди спрашивают меня, что вы думаете о GST (на гигиенических прокладках). Я говорю, почему должен быть GST? Он должен быть бесплатным! Есть страны, которые дают его бесплатно, на нем нет GST. Это существенная вещь, чтобы сделать женщин сильными.Я чувствую, что это должно быть бесплатно для женщин ".

Как работают самоходные автомобили?

Где все автомобили с автоматическим управлением? Это то, что вы, вероятно, говорите себе после того, как многие крупные технологические и автомобильные компании прогнозировали, что к следующему году, в 2020 году, полностью автономные технологии будут внедрены во многих автомобильных парках.

Хотя этот «крайний срок» выглядит так, как будто он не будет соблюден, в последние несколько лет самостоятельные технологии и автономные технологии добились значительных успехов. Совсем недавно автономный полуфургон совершил поездку по U.С. без проблем.

Система автопилота Tesla была самым ярким событием в области технологий самостоятельного вождения, и она была в центре внимания с самого начала. Тесла имеет преимущество первопроходца, заново изобрел структуру и функционирование автомобильной компании. В прошлом году система автопилота Tesla преодолела более миллиардов миль при использовании .

Это значительное количество миль при очень небольшом количестве несчастных случаев по сравнению с водителями-людьми.

Когда технология все еще развивается, возможно, все еще находится в зачаточном состоянии, что такое технология самостоятельного вождения и как работают автомобили, оснащенные этой техникой?

Что такое автоуправляемые автомобили?

Термины «самостоятельное вождение» и «автономный» используются довольно взаимозаменяемо, и они, по сути, таковы.Автономный является более общим, в то время как самостоятельное вождение относится только к транспортным средствам. Тем не менее, в случае автомобилей, эти технические характеристики не имеют значения.

Автомобили с самостоятельным вождением полагаются на аппаратное и программное обеспечение для движения по дороге без участия пользователя. Аппаратное обеспечение собирает данные; программное обеспечение организует и компилирует его. Со стороны программного обеспечения входные данные обычно обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения или сложных строк кода, которые были обучены в реальных сценариях. Именно эта технология машинного обучения находится в центре технологии самостоятельного вождения.

Поскольку все больше и больше данных обрабатывается с помощью автономных алгоритмов самостоятельного управления, они становятся все лучше и лучше - умнее и умнее. Алгоритмы машинного обучения, по сути, могут научить себя функционировать, предполагая, что им были даны правильные ограничения и цели.

Уровни автономного транспортного средства

Когда мы думаем об автономных или автономных транспортных средствах, мы, вероятно, думаем об автомобиле или полуавтомобиле, который может вести себя полностью без человека.Хотя это автономно, оно не рассказывает всей истории. Этот «полностью автономный» сценарий представляет собой автономный автомобиль уровня уровня 5 000, уровни от 0 до 5 представляют полный спектр вождения, от полностью человеческого, до 5 , полностью компьютер.

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

Источник: Простой доллар

Чтобы объяснить каждую деталь в более конкретном тексте, мы выложили их все ниже.

Уровень 0: Водитель все время полностью контролирует транспортное средство.

Уровень 1: Автоматизированы отдельные средства управления транспортным средством, такие как электронный контроль устойчивости или автоматическое торможение.

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

Уровень 3: 75% автоматизации . Водитель может полностью уступить контроль над всеми критически важными для безопасности функциями в определенных условиях.Автомобиль ощущает, когда условия требуют от водителя возврата управления, и обеспечивает «достаточно комфортное время перехода» для этого.

Уровень 4: Транспортное средство выполняет все критически важные для безопасности функции в течение всей поездки, при этом водитель не должен управлять транспортным средством в любое время.

Уровень 5: Транспортное средство включает в себя людей только в качестве пассажиров, взаимодействие с человеком не требуется или невозможно.

ОТНОСИТЕЛЬНО: UBER ПРЕДЛАГАЕТ АВТОМОБИЛЬНЫЕ АВТОМОБИЛИ НАЗАД НА РАБОТУ - НО С ЧЕЛОВЕКАМИ

Какие технологии используются в автомобилях с автономным управлением?

Самостоятельные автомобили включают в себя значительное количество технологий.Аппаратное обеспечение внутри этих автомобилей оставалось достаточно стабильным, но программное обеспечение, стоящее за машинами, постоянно меняется и обновляется. Глядя на некоторые основные технологии, мы имеем:

камеры

Элон Маск заявил, что камеры - это единственная сенсорная технология, необходимая для автомобилей с автоматическим управлением, нам просто нужны алгоритмы, чтобы полностью понимать изображения, которые они получают. Изображения с камеры фиксируют все, что нужно для управления автомобилем, просто мы все еще разрабатываем новые способы, позволяющие компьютерам обрабатывать визуальные данные и переводить их в 3D-данные.

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

Радар

Радар

- это одно из основных средств, которое автомобили с автоматическим управлением используют, чтобы «видеть» вместе с LiDar, компьютерными изображениями и камерами. Радар является самым низким разрешением из трех, но он может видеть сквозь неблагоприятные погодные условия, в отличие от LiDAR, который основан на свете. Радар, с другой стороны, основан на радиоволнах, что означает, что он может распространяться через такие вещи, как дождь или снег.

лир

Датчики

LiDAR - это то, что вы увидите поверх вращающихся вокруг самоходных автомобилей. Эти датчики излучают свет и используют обратную связь для создания высокодетализированной трехмерной карты окружающей его области.

LiDAR имеет очень высокое разрешение по сравнению с RADAR, но, как мы упоминали выше, в условиях плохой видимости он имеет ограничения из-за света.

Другие датчики

Автомобили с автономным управлением также будут использовать традиционное GPS-сопровождение, а также ультразвуковые и инерционные датчики, чтобы получить полное представление о том, что делает автомобиль, а также о том, что происходит вокруг него.В области машинного обучения и технологий самостоятельного вождения, чем больше данных собирается, тем лучше.

Мощность компьютера

Всем автомобилям с автономным управлением и, в основном, всем современным автомобилям, необходим бортовой компьютер для обработки всего происходящего с транспортным средством в режиме реального времени.

Автомобили с самостоятельным вождением требуют чрезвычайной вычислительной мощности, поэтому вместо традиционных процессоров они используют графические процессоры или графические процессоры для своих расчетов. Однако даже самые лучшие графические процессоры начали оказываться недостаточными для экстремальной обработки данных, наблюдаемой в автомобилях с автономным управлением, поэтому Tesla представила чип ускорителя нейронной сети, или NNA.Эти NNA обладают исключительной вычислительной мощностью в режиме реального времени и способны обрабатывать изображения в реальном времени.

Для перспективы между процессорами, графическими процессорами и NNA, это то, сколько гига-операций в секунду они могут обработать, или GOPS:

  • ЦП: 1,5
  • GPU: 17
  • NNA: 2100

NNA являются явным победителем, много раз.

Будущее автономных и автономных транспортных средств

Примерно 93% всех автомобильных происшествий происходят из-за человеческой ошибки.В то время как большая часть общества устойчива к идее самостоятельного вождения автомобилей, простой факт в том, что они уже более безопасны, чем водители-люди. Автомобили с самостоятельным управлением, когда они полностью протестированы и собраны, могут революционизировать нашу туристическую инфраструктуру.

Пройдет еще какое-то время, прежде чем мы увидим автономию уровня , реализованную в автомобилях на дороге, но сейчас уровня 2 становится обычным явлением в современных автомобилях. Следующие уровни будут на нас в ближайшее время.

Если вы хотите увидеть то, что мы обсуждали в этой статье, а также визуальную, анимированную, инфографическую форму, взгляните на инфографику от The Simple Dollar ниже.

Источник: Простой доллар .

Смотрите также