
Russian: 
— Помните старую всеми
любимую телепередачу, 
научившую нас делать что угодно из
простой пластиковой бутылки?
— Перерабатывающая рубрика
«Очумелые ручки».
— Мы решили снять современное
продолжение телепередачи,
собрать из подручных средств самоуправляемые
машинки и устроить на них гонки
Погнали!

English: 
- Remember the old school TV show,
that taught us how to make anything
out of a simple plastic bottle?
- Recycling rubric 
"Crazy Hands".
- We decided to shoot a modern 
continuation of the TV show,
assemble self-driving cars make a race.
Let's go!

English: 
- Glad to see you, guys.
I think we'll 
have some fun with you today .
You are experienced 
machine learning developers and programmers,
you are used to working with 
highly loaded systems,
with services for millions of 
users, with the coolest hardware
and with advanced 
machine learning algorithms

Russian: 
— Рад вас видеть, друзья!
Думаю, что сегодня мы с
вами повеселимся.
Вы — опытные разработчики
машинного обучения и программисты,
вы привыкли работать с
высоконагруженными системами,
с сервисами на миллионы
пользователей, с крутейшим железом
и с передовыми
алгоритмами машинного обучения

Russian: 
Но сегодня всего этого
у вас не будет.
А что же будет?
Будет машинка из «Детского
мира», 
микрокомпьютер из магазина электродеталей,
джойстик от PlayStation
и 5 часов времени, за которые вам
понадобится собрать
беспилотную гоночную машинку.
Чья машинка окажется быстрее
и проедет вот эту трассу,
та команда и победит.
Дамы и господа, 5 часов пошли.
— Сегодня в шоу «Очумелые
ручки на колёсах» участвуют
команды из X5, МТС и Альфа-Банка,
а также смешанные команды
представителей Samsung AI, Nvidia,
Тинькофф, Мегафон, Сбербанк
и ряда стартапов.
Судейство и техническую
поддержку осуществляют
робототехники из сообщества
Hyperboloid SDC.
— Такая мощная тусовка
data scientists может горы свернуть.

English: 
But todayyou won't have any of this.
And what will you have?
You will have a toy RC-car,
a microcomputer, a PlayStationjoystick
and 5 hours of time in which you 
need to build
a self-driving racing car.
The team whose car is the fastest
on this track,
wins in today's show.
Ladies and gentlemen, your 5 hours start NOW!
- Today in the show we have 6 teams:
teams from X5, MTS and Alfa-Bank, 
as well as mixed teams
from Samsung AI, Nvidia, 
Tinkoff, Megafon, Sberbank
and from a number of startups.
Judging and technical 
support is provided by
robotics experts from the 
Hyperboloid SDC community .
Such a powerful community of 
data scientists can do anything.

Russian: 
Но сможет ли она собрать мини-беспилотник 
из подручных средств за 5 часов?
Скоро узнаем.
— За шоу спасибо нашему
спонсору — команде Big data X5
За последние 5 лет X5 Retail
Group снискала лавры лидера
в машинном обучении в России,
благодаря крутым спецам,
разноплановым задачам, высоким зарплатам
и секции по борьбе во главе с Валерием
Бабушкиным.
Так что, если хотите построить
карьеру в data science или побороться
с лучшими ML-специалистами,
пишите по ссылке в описании.
— Прежде, чем начать собирать
наши беспилотные автомобили,
давайте посмотрим, из чего
состоит настоящий беспилотник.
Помимо самого автомобиля
с интерфейсом подключения,
беспилотник состоит из
вычислительного блока

English: 
But will they be able to build a self-driving car
from household items in 5 hours?
We'll find out soon.
- Thanks for the show to our 
sponsor - the Big data X5 team
Over the past 5 years, X5 Retail 
Group has won the laurels of a leader
in machine learning in Russia, 
thanks to its top-notch grandmasters,
diversified tasks, high salaries,
and a wrestling team led by Valery 
Babushkin.
So if you want to build a 
career in data science or compete
with the best ML specialists, 
follow the link in the description.
- Before you start assembling 
our self-driving cars,
let's see what a 
real self-driving car is made of.
Besides the car itself 
with a connection interface,
a self-driving car consists of a 
computing unit

English: 
and two sets of sensors: 
for the perception of the environment
and for orientation.
The computing unit is a powerful server
with routers, modems, controllers 
and multiple video cards.
- That is, in principle, if 
you were driving, driving, you got tired,
you get stuck in traffic, you can 
stop and play computer games.
- It processes external 
data and makes decisions
about the movement of the car.
Carrying a supercomputer 
in the trunk is expensive
but it allows you not to depend 
on the internet connection
and make decisions quickly, 
in the moment.
- Sensors that perceive 
the world around them are lidars,
radars, and video cameras.
Lidars are essentially laser 
rangefinders, 10 times per second
building three-dimensional 
point clouds around the car.
With lidars, you can understand the 
shape and distance of an object,
but not color.
Lidars are key sensors of 
most self-driving cars,
although Elon Musk does not think so.
There are no lidars in Tesla.
By the way, we will not have them either.

Russian: 
и двух наборов сенсоров:
на восприятие окружающего
мира и для ориентации в
пространстве.
Вычислительный блок — это
такой мощнейший сервак
с руторами, модемами, контроллерами
и несколькими видеокартами.
— То есть, в принципе, если
ты ехал, ехал, тебе надоело,
ты попал в пробку, ты можешь
остановиться и поиграть.
— Он обрабатывает внешние
данные и принимает решения
о движении автомобиля.
Возить суперкомпьютер
в багажнике — дорогое удовольствие,
но оно позволяет не зависеть
от подключения к интернету
и принимать решения быстро,
здесь и сейчас.
— Сенсоры, воспринимающие
окружающий мир, это лидары,
радары и видеокамеры.
Лидары — это, по сути, лазерные
дальномеры, 10 раз в секунду
строящие трёхмерные облака
точек вокруг автомобиля.
По лидарам можно понять
форму и удалённость объекта,
но не цвет.
Лидары — ключевые сенсоры
большинства беспилотных автомобилей,
хотя Илон Маск так не считает.
В Tesla лидаров нет.
У нас, кстати, тоже не будет.

English: 
- Radars use the radio signals
to determine the distance 
to objects up to 250 meters away,
as well as its speed and angle of 
motion.
This extended range of view comes at the 
price of increased inaccuracy versus lidars.
- Video cameras are similar to cell phone cameras,
but they have a much higher 
dynamic range.
Thanks to it, self-driving cars
can see the shape and color of objects
under any lighting conditions.
However, it isimpossible to determine the distance with sufficient accuracy from the cameras.
- Sensors for orientation 
in space are a GNSS receiver,
odometry sensors, and gyroscope 
with accelerometer.
“Basically, the GNSS 
we use is accurate enough.
And if itworked perfectly everywhere, then it would be possible
in general, and to use it as the only sensor.
- But GNSS does not work perfectly, 
especially in tunnels and
next to tall buildings.
Therefore,odometry comes to the rescue - wheel rotation sensors,
a gyroscope, and an accelerometer.

Russian: 
— Радары за счёт радиосигнала
позволяют беспилотникам
определять расстояние
до объекта аж до 250 метров,
а также его скорость и угол
движения.
За дальнозоркость приходится
платить большей неточностью, чем у лидаров.
— Камеры беспилотников
похожи на наши, телефонные,
только с гораздо большим
динамическим диапазоном.
Благодаря нему беспилотники
видят форму и цвет объектов
при любом освещении.
Однако определить расстояние
с достаточной точностью по камерам нельзя.
— Сенсоры для ориентации
в пространстве — это GNSS-приёмник,
датчики одометрии и гироскоп
с акселерометром.
— В принципе, GNSS, который
мы используем, достаточно точен.
И если бы он идеально везде
работал, то можно было бы
в общем-то на нём и ездить.
— Но GNSS работает неидеально,
особенно в тоннелях и 
рядом с высокими зданиями.
Потому на помощь приходит
одометрия — датчики вращения колёс,
а также гироскоп и акселерометр.

English: 
With them, a self-driving car can 
determine its position
in any situation with highprecision.
“That's what a real 
self-driving car is made of.
For obvious reasons, 
it, of course, cannot be builton the show,
but you can quickly assemble a simplified 
prototype from the available parts.
How exactly?
Now our experts 
from Hyperboloid will tell you .
- Toy self-driving cars
are arranged in a similar way,
but a more simplified version.
Small self-driving carsconsist of 3 parts
1 - the cart on which everything goes,
2 - computer hardwareand 3 - an algorithm.
As a trolley, we use a 
base from a radio-controlled car,
in which the engine itself is already present,
the thrust of which is passed 
through the gearbox.
Then the servo, which 
controls the angle of rotation, the radio module.
But in our project, the radio module is 
not used, since
our communication is carried out 
through a microcontroller.

Russian: 
С ними беспилотник может
определить своё положение
в любой ситуации с сантиметровой
точностью.
— Вот из чего состоит настоящий
беспилотник.
По понятным причинам на
шоу такой, конечно, не собрать,
но можно быстро собрать упрощённый 
прототип из доступных деталей.
Как именно?
Сейчас расскажут наши эксперты
из Hyperboloid.
— Маленькие беспилотники
устроены похожим образом,
но более упрощённая версия.
Маленький беспилотник
состоит из 3 частей
— это тележка, на которой всё ездит, 
это какой-то компьютерный hardware 
и какой-то алгоритм.
В качестве тележки у нас используется 
база от радиоуправляемой машины,
в которой присутствует
уже сам двигатель,
тяга которого пропускается
через редуктор.
Потом сервопривод, который
управляет углом поворота, радиомодуль.
Но в нашем проекте радиомодуль
не используется, так как
у нас связь осуществляется
через микроконтроллер.

Russian: 
Также у нас здесь батареи
и контроллер управления двигателем.
— Дальше будет компьютерный
hardware.
Как это всё работает?
На этот компьютер, одноплатный
компьютер Raspberry Pi 3B+,
Здесь на борту, 4 ядра, 4 гига оперативки.
Какой-то wi-fi, ARM архитектура
процессора и на борту Linux.
Linux позволяет крутить алгоритмы,
что делает довольно удобным железо.
Это то, что является мозгом нашего 
беспилотного маленького автомобиля.
Соответственно, для того
чтобы управлять двигателями,
Raspberry Pi через вот эту GPIO
гребёнку соединяется с
широтно-импульсным модулятором.
Широтно-импульсный модулятор
принимает логические сигналы
от Raspberry Pi и преобразовывает
их в физические сигналы
для двигателей на машинке.
То есть вот этот компьютер
через вот эту гребёнку
подключается вот к этому
широтно-импульсному модулятору,

English: 
We also have batteries 
and a motor controller here .
- Then there will be computer 
hardware.
How does it all work?
To this computer, a 
Raspberry Pi 3B + single board computer,
Here on board, 4 cores, 4 gigabytes of RAM.
Some kind of wi-fi, ARM processor architecture 
and Linux on board.
Linux allows you to spin algorithms, 
which makes hardware pretty handy.
This is what is the brain of our 
self-driving little car.
Accordingly, in order 
to control the motors,
Raspberry Pi through this GPIO 
comb connects to
pulse width modulator.
The pulse width modulator 
accepts logic signals
from the Raspberry Pi and converts 
them into physical signals
for engines on a typewriter.
That is, this computer 
through this comb
connects to this 
pulse width modulator,

Russian: 
а он в свою очередь подключается
уже к двигателям на самой машинке.
Это позволяет передавать
команды газ, тормоз, 
поворот вправо, поворот влево.
Так это всё соединяется.
Плюс сюда же, к компьютеру,
цепляется камера.
Камера вешается на вот такой каркас, 
который ставится сверху автомобиля.
И камера позволяет трекать
то, что происходит перед машинкой.
— Готово!
Теперь посмотрим, как дела
у наших команд.

English: 
and he, in turn, is connected 
to the motors on the machine itself.
This allows the transmission of 
commands to gas, brake,
turn right, turn left.
This is how it all connects.
Plus here, to the computer, the 
camera clings.
The camera is hung on such a frame, 
which is placed on top of the car.
And the camera allows you to track 
what is happening in front of the machine.
- Done!
Now let's see how 
our teams are doing .

Russian: 
— Собрать железо оказалось
несложно.
Проблемы возникли при подключении
к джойстику и к wi-fi.
Команде чёрных даже пришлось
использовать Ethernet-кабель
и водить беспилотник на
поводке.
— Мы к вам.
Расскажите, пожалуйста,
как у вас дела?
— У нас очень неплохо, мы
начали участвовать в конкурсе,
Мы собрали машинку, съели
бананы.
Отобрали там Ethernet провода,
отобрали у другой команды джойстик.
Мы смогли сварганить это.
Бананы, правда, выкинули,
но теперь у нас есть…
— В общем, network и soft skills
— наше всё?
— Да-да.
Ну машинка работает.
— Покажите.
О!
Действительно!
Работает, работает, нифига
себе!
— Мы даже поставили её
на пьедестал, чтобы не съела тебя.
— Да уж, спасибо.
— Дела хорошо, машинку
мы запустили.
Вообще, запустили первыми,
но сейчас мы ещё может быть
не отстаём, но скоро можем
начать, потому что 
у нас никак не спаривается машинка
с джойстиком, 

English: 
- Assembling the hard warewas 
not difficult.
Problems arose when connecting 
to a joystick and wi-fi.
Team Black even had to 
use an Ethernet cable
and drive the drone on a 
leash.
- Hey guys.
How are you doing?
- We are doing very well, we 
started participating in the competition,
We put together the car and ate 
bananas.
We stole the Ethernet wires and ajoystick from another team.
We were able to bundle it all.
Bananas, however, were thrown out, 
but now we have ...
- So you win with soft skills?
- Yes, yes.
Well, the car works.
- Show it.
Wow!
Indeed!
Holly molly, it works.
“We even put iton a pedestal so it wouldn't kill you.
- Yeah, thanks.
- Things are good, 
we started the machine .
In general, we launched it first, 
but now we may still be
we keep up, but we can 
start soon , because
we do not have a machine 
with a joystick,

English: 
no matter how strange it sounds.
Said to get out of 
here to the trash heap
they say that in the current conditions it is 
not the joystick that chooses the car,
but the car chooses the joystick.
- How are you doing?
- We still can'tpair the joystick with the car.
- Tell us what you've done.
- We've assembled the parts,
we can control the carthrough the web,
the data are being collected via a cord,
but the joystick does not work yet.
- How do you plan to 
deal with the joystick ?
- Here we are trying ... By the way, 
it connected somewhere.
- Did you go to the trash heap like everyone else?
- Yes, we did.
- We are now riding the car, collecting data.
With the help of thehost, we were able to connect
the joystick to our machine.
We also plan to 
solve any technical problems, such as calibrating,
and check that we can learn at all on this data.
In general, work is underway.
- Yes, we started the machine, 
tested it several times,
the assembly went well
Even the wheels began to turn.
We drove a little bit along the track.
Now we will calibrate it.

Russian: 
как бы это ни звучало странно.
Сказали, что нужно выйти
отсюда к мусорной куче,
говорят, что в текущих условиях
не джойстик выбирает машинку,
а машинка выбирает джойстик.
— Как дела у вас?
— Да вот пока не получается
сопрячь джойстик с машинкой.
— Расскажи, что получилось
уже.
— Собрать получилось, через
веб-морду управлять можем,
данные собираются через
витую пару, 
с джойстиком пока не зашло.
— Как планируете с джойстиком
разбираться?
— Вот пытаемся… Кстати,
он куда-то подключился.
— К мусорной куче ходили,
как все?
— Да, да.
— Мы сейчас катаемся на
машинке, собираем данные.
При помощи нашего уважаемого
ведущего смогли-таки подключить
джойстик к этой самой машинке.
Планируем ещё всякие технические
проблемы решить, типа откалиброваться,
проверить, что мы вообще
можем на этих данных обучаться.
В общем, работа идёт.
— Да, мы запустили машинку,
несколько раз её протестировали,
она у нас собралась, запустилась.
Даже начали колёса крутиться.
Поездили по трассе чуть-чуть.
Сейчас будем её калибровать.

English: 
- We also gave 
our friends a cable to use,
from which they made a "nest"
for the car.
We also ate ourand other people's bananas, and now we are almost ready
to start the learning process.
Team Red was the 
least fortunate.
They got a defective camera.
- Have the camera been replaced?
- Yes.
- Now works?
- Unclear.
- So you haven't launched it yet?
Not driving yet?
- No, the joystick is 
not working very well yet.
- Clear.
But have you assembled the parts?
- Yes.
- If I knew what would happen 
now, I would not suffer here for an hour,
trying to connect the joystick to the car,
but would immediately run outside, 
where there are not as many competitors.

Russian: 
— А ещё мы дали попользоваться
нашим друзьям кабель,
из которого они сделали гнездо
для автомобиля.
Тоже съели бананы наши
и чужие, и уже почти готовы
начать обучать.
— Команде красных повезло
меньше всех.
Вдобавок ко всему им попалась
бракованная камера.
— Камеру заменили?
— Да.
— Сейчас работает?
— Непонятно.
— То есть пока ещё не запускали?
Пока ещё не ездит?
— Да, пока ещё джойстик
не очень работает.
— Понятно.
Но собрать — собрали?
— Да.
— Если бы знал, что будет
сейчас, я бы не час мучался здесь,
пытаясь подключить
джойстик к машине, 
а сразу побежал на улицу, 
где не так много конкурентов.

English: 
- Well, our self-driving carsare assembled
and paired with joysticks.
Now we can move on 
to the software.
- A self-driving car, as opposed 
to how people might think,
it's not a big neural network,
which getssome data as an input,
and tells you how to drive.
In fact, a self-driving car is more like a robot.
That is, if you have a 
robot vacuum cleaner, then it is much

Russian: 
— Что ж, наши беспилотники
собраны, с джойстиками
подружены.
Теперь мы можем переходить
к софту.
— Беспилотник, в отличие
от того, как люди могут подумать,
это не большая нейросеть, 
которой подаёшь
какие-то данные на вход,
она тебе говорит, куда надо
ехать.
На самом деле беспилотник — это нечто, 
что больше похоже на робота.
То есть, если у тебя есть
робот-пылесос, то это гораздо

Russian: 
ближе к тому, что происходит
у нас, чем большая нейросеть.
— Когда разрабатывают
беспилотник по науке, 
следуют классическому робототехническому
пайплайну и решают 4 задачи —
локализация, восприятие
мира, предсказание и планирование.
— С чего всё начинается?
Всё начинается с того, 
что тебе нужно понять, 
где твой беспилотник сейчас находится.
Этот этап называется Локализация.
— Казалось бы, включил GPS, 
открыл Яндекс.Карты и готово.
Однако Яндекс.Карты не
дают сантиметровой точности,
а GPS не всегда надёжен.
Да и доверять одному только
сенсору — опасно.
На помощь приходит всё
множество сенсоров, о которых
мы уже говорили, и суперточные
лидарные карты.
— Соответственно, как только
мы нашли себя на карте,
поставили очень точно себя
на карту, нам дальше нужно
понять, что находится вокруг
нас, то есть, по сути, восстановить
модель мира вокруг нас.
— Здесь помогают нейронки,
в частности алгоритмы компьютерного

English: 
closer to a real self-driving carthan a large neural network.
- When developing a 
self-driving car, in theory,
you follow the classic robotic 
pipeline and solve 4 problems -
localization, perception, prediction, and planning.
- How does it all start?
It all starts with figuring out
where your car is now.
This stage is called Localization.
- It would seem that I could turn on GPS, 
launch Google Maps, and be done.
However, Google Maps do not 
provide centimeter accuracy,
and GPS is not always reliable.
And trusting only one 
sensor is risky.
All themany sensors come to the rescue, about which
we already said, and super 
accurate lidar maps.
- As soon as we found ourselves on the map,
we need to
understand what is aroundus, that is,
restore the model of the world around us.
- Neural netrowks can help, 
in particular, computer vision

English: 
and data from lidars, radars, and cameras.
Then the 3rdstage begins - Prediction.
The car must guesswhat others will do:
cars, cyclists, pedestrians and any objects
in the surrounding world in the near future.
- I think curretnly Prediction is the most
complicated problem in self-driving cars.
You need topredict at every moment
rather difficult situations 
in which even a person
can not always correctly 
understand what is happening.
- Whenwe managed to sort out predictionsto some extent,
Stage 4 begins - Planning safe 
and comfortable trajectories and travel speeds.
- This is how a self-driving car is being developed 
in theory.
In practice we have 5 hours to build a self-driving car
out of household items.
- See how we turn this plastic bottleinto a beautiful vase.
- Therefore, for localization we will 
use white markings on the road
and one wide-angle camera.

Russian: 
зрения и данные с лидаров,
радаров и камер.
Дальше начинается третий
этап — предсказание.
Беспилотник должен угадать,
как поведут себя другие
автомобили, велосипедисты,
пешеходы и любые объекты
окружающего мира в следующие
моменты времени.
— Как мне кажется, именно
prediction — это сейчас наиболее
нерешённая задача в беспилотных
автомобилях.
Тебе нужно в каждый момент
времени предсказывать
довольно сложные ситуации,
в которых даже человек
не всегда правильно может
понять, что происходит.
— Когда с предсказанием
в какой-то мере удалось разобраться,
начинается этап 4 — планирование безопасных 
и комфортных траекторий и скорости движения.
— Так разрабатывают беспилотник
по науке.
У нас же беспилотник за 5 часов 
"из простой пластиковой бутылки".
— Вот из этого мы сейчас
сделаем оригинальную вазу.
— Поэтому для локализации мы будем 
использовать белую разметку на дороге
и одну широкоугольную камеру.

English: 
The outside world will be as 
simple as possible - no other cars,
no pedestrians. 
So you don't have to predict anything.
Andmachine learning algorithms will plan the trajectory and speed,
using the standard donkeycar library.
- Our project uses supervised machine learning.
This means that we must 
drive manuallyalong the markings,
drive along the track.
And while we drive,
this tiny computer will save 
data about what was in front of the car,
what the camera saw, and then what commands 
went to the PWM controller.
This in turn gives 
us the knowledge about
what was the acceleration and what 
were the turning angles.
Basically, then our machine learning model
looks for a connection between what is happening 
on the screen and the wheel, throttle, and brakes.
As soon as we complete enough laps,

Russian: 
Внешний мир будет максимально
простым — ни других машин,
ни пешеходов. 
Так что предсказывать ничего не придётся.
А планировать траекторию и скорость 
будут алгоритмы машинного обучения,
связанные с машинками посредством
стандартной библиотеки donkeycar.
— Конкретно в нашем проекте используется 
машинное обучение с учителем.
Это значит, что мы должны
руками проехать по разметке,
проехать по трассе.
И во время того, как мы ездим,
на компьютере, вот этот
маленький компьютер сохранет
данные о том, что было перед машиной,
что видела камера, и потом какие команды
уходили на ШИМ-контроллер.
Это в свою очередь даёт
нам знание о том,
какое было ускорение и какие
были углы поворота.
По сути, потом наша модель
машинного обучения просто
ищет связь между происходящим
на экране, поворотами, газом, тормозом.
И после того, как мы наездим
достаточное количество кругов,

Russian: 
модель уже может
с некоторой точностью предсказывать,
что в зависимости от вот
такого происходящего на экране,
нужно поступить вот так.
— Таким образом, успех
команд будет определяться
выбранными и реализованными
ими моделями машинного обучения,
а также навыком сбора данных.
Более конкретно — навыком
управления машинкой при помощи джойстика.
Сейчас узнаем у команд, как они 
подошли к вопросу выбора моделей.
— Попробуем сделать какую-то модель 
с определённым количеством слоёв свёрточных.
Может, возьмём что-то обученное,
ImageNet, не важно, Inception, Reznet.
Но основная задача — мы
будем учить, скорее всего,
на 3 класса: влево, вправо,
прямо.
То есть поставим три сигмоиды,
но тут уже стоит подумать,
потому что у нас же может быть 
одновременно несколько классов сразу.
Мы можем поворачивать влево 
и ехать прямо.
— Мы сейчас экспериментируем
со свёрточными сетями,
которые будут предсказывать
угол поворота и степень нажатия газа.
— Мы сейчас экспериментируем
с разными моделями.
Начали с самой простой
— несколько свёрточных слоёв

English: 
the model can build pathwith some accuracy,
depending on what 
is happening on the screen.
That's the simlest way to do it.
- Thus, the success of the 
teams will be determined
by themachine learning models chosen and implemented by them,
and also by the skill of data collection.
More specifically, the skill of 
controlling a car with a joystick.
Now we'll find out how the teams
approached the issue of choosing models.
- We are building a model 
with a certain number of convolutional layers.
Maybe we'll use something pre-trained, 
ImageNet, it doesn't matter, Inception, Reznet.
But the main task is learn 3 classes:
left, right, andstraight.
That is, we will use three sigmoids.
Here we'll have to think a bit,
because we can have 
several classes at the same time.
We can turn left and go straight, for example.
- We are currently experimenting 
with convolutional networks,
which will predict the 
angle of rotation and the degree of throttle.
- We are now experimenting 
with different models.
We started with the simplest 
- a few convolutional layers

English: 
and then several linear layers 
for classification.
It showed itself well even in very small, simple experiments.
But we are planning to try 
something more interesting.
- recurrent models, 
maybe something else.
- But first we'll look 
at loss, then we'll see
how fast the cargoes.
Perhaps, if we optimize 
loss, this does not mean
that the machine will drive better.
- We looked at what is already available,
and just took one of the ready-made models, it was easier that way.
Because we think that 
it is not too important here.
- What is important?
What's the most important thing here?
- The most important thing is to 
learn how to manually drive the car.
- We are nowthinking what to choose.
There are several options 
- something very simple linear,
something a little more complicated 
with 3D convolutions or with convolutions in general,
or even try the Schmidhuber RNNs.
But in reality, it depends onhow the data will behave.
- Write in the comments whose solution, 
in your opinion, is the most promising.

Russian: 
и потом несколько линейных слоёв 
для классификации.
Она даже на очень маленьких, простых 
экспериментах показала себя хорошо.
Но мы планируем попробовать
ещё что-то более интересное
— рекуррентные модели,
может быть, что-то ещё.
— Но сначала мы посмотрим
на loss, потом посмотрим,
насколько быстро машинка
проезжает.
Возможно, если мы оптимизируем
loss, это не значит, 
что машинка будет лучше ездить.
— На самом деле мы посмотрели
на то, что уже есть готовое,
и просто взяли одну из готовых
моделей, так было проще.
Потому что мы думаем, что
здесь это не слишком важно.
— А что важно?
Что самое важное здесь?
— Самое важное — хорошо
научиться кататься на машинке.
— На самом деле мы сейчас
думаем, что выбрать.
Есть несколько вариантов
— что-то очень простое линейное,
что-то чуть посложнее
с 3D-свёрточками или вообще со свёрточками,
либо даже попробовать 
Шмидхуберские RNN.
Но на самом деле как пойдёт,
как данные себя поведут.
— Напишите в комментариях, чьё решение, 
на ваш взгляд, наиболее перспективное.

English: 
Who is most likelyto win?
By the way, if you are interested, 
we can share the solutions of the participants.
Let yourself known in the comments,
and we will send you the solutions.
- However, from such a short 
description it is difficult to determine
the effectiveness of the solutions, 
especially since the participants themselves
believe that the choice of a model is not the main thing, 
at least in the current task.
- It is very important 
to drive the car correctly along the track.
- The most important thing, probably, 
is to collect the correct data set,
because you need to take into account 
all the difficult aspects, all the complex cases.
For example, exiting the highway, 
returning to the highway, and so on.
- The better the operator behaves, 
the better the model will behave.
- Since we havelittle time, the most important thing
is the data, collected properly,
from various situations.
Try to run the car differently, e.g. at the start of the track,
in the middle of the track, on the side, 
maybe even behind the chips.
Perhaps, somehow simulate the 
situation when the car
leaves the track, crashes into the chips 
so that it can get back somehow.
- The most important thing is to 
drive correctly along this circle

Russian: 
У кого больше всего шансов
победить?
Кстати, если интересно,
решения участников вы сможете посмотреть.
Напишите об этом в комментариях
и решения вам пришлём.
— Впрочем по такому короткому
описанию трудно определить
эффективность решения,
тем более, что сами участники
считают, что выбор модели — не главное, 
как минимум, в текущей задаче.
— Очень важно правильно
провести машинку по трассе.
— Самое важное, наверное,
— это собрать правильный data set,
потому что нужно учесть
все сложные аспекты, все сложные кейсы.
Например, съезды с трассы,
возвращение на трассу и так далее.
— Чем лучше оператор себя ведёт, 
тем лучше модель себя будет вести.
— Так как у нас времени
мало, то самое важное —
это data set собрать правильно
под разными углами, наверное.
По-разному машинку запускать,
она там в центре трассы,
в середине трассы, сбоку,
может даже за фишками.
Возможно, как-то смоделировать
ситуацию, когда машинка
выходит, в фишки врезается,
чтобы она смогла выехать как-то.
— Самое важное — это правильно
проехать по вот этому кругу

Russian: 
при сборе этих чёртовых
данных.
Потому что сам джойстик,
скажем так, очень нежный,
и миллиметр вправо, миллиметр
влево, и машинка может рвануть
или, например, внезапно
повернуть, и просто въехать
в этот чёртов столб, что
немножко валит все данные
и валит весь трек.
— Окей.
Тогда чего мы ждём?
Переходим к сбору данных.
— Беспилотники по науке
обучаются и тестируются
на трёх основных источниках
данных — симуляторах, 
закрытых полигонах и реальных дорогах.
Симулятор позволяет достаточно
легко конструировать и
проверять сложные дорожные ситуации, 
редко встречающиеся в жизни.

English: 
collecting this damn data.
Because the joystick itself is, 
let's say, very gentle,
and a millimeter to the right, a millimeter to the 
left will force the car to jerk
or, for example, suddenly 
turn, and just enter
into this damn pillar, and that 
sends all the data into garbage
and breaks the whole track.
- Okay.
Then what are we waiting for?
Let's move on to collecting data.
- Self-driving cases in theory
are trained and tested
on three main data sources - simulators,
test tracks, and real roads.
The simulator makes 
it easy enough to design and
check difficult road situations that are 
rare in real life.

English: 
Test tracks are closer 
to reality, but also allow
for simulating various traffic situations.
And driving on real roads 
allows you to collect real data
about the behavior of self-driving cars
and other road users.
You need a lot of data 
- millions of miles.
Why?
To keep the self-driving carssafe and ready
to almost any roadsituation.
It is not difficult to teach a carto behave correctly in 95% of cases.
But avoiding mistakes 
in 99.9 (9)% of cases is a complex task,
requiring huge data.
But it is precisely such reliable self-driving carsthat we would like
to have on our roads.
True?
- In our self-made self-driving cars, 
life, as always, is simpler:
we collect data from two 
tracks, on which
the cars move without obstacles 
or other road users.
We useonly one wide-angle camera to collect the data .
By the way, Artur has already pretended to be a 
car and began to collect
data with a camera in hand.

Russian: 
Закрытые полигоны ближе
к реальности, но также позволяют
моделировать дорожные
ситуации.
А поездки на реальных дорогах
позволяют собрать фактические данные
о поведении беспилотников
и других участниках движения.
Данных нужно очень много
— миллионы километров.
Зачем?
Чтобы беспилотники были
безопасны и готовы 
к практически любой дорожной 
ситуации.
Научить беспилотник правильно
вести себя в 95% случаев несложно.
А вот не допускать ошибки
в 99,9(9)% случаев — задача,
требующая огромных данных.
Но именно такие безотказные
беспилотники мы и хотели бы
видеть у нас на дорогах.
Правда?
— В наших «очумелых» беспилотниках
жизнь, как всегда, проще:
данные собираем с двух
полигонов, по которым
автомобили двигаются без препятствий
и других участников движения.
Для сбора данных используем
лишь одну широкоугольную камеру.
Вот, кстати, Артур уже прикинулся
беспилотником и начал собирать
данные с камерой в руках.

Russian: 
— Да, я просто взял камеру,
которая похожа на таргет-камеру,
которая просто fish-eye, и прошёлся
по треку.
То есть я сделал так, что
у меня есть один консистентный трек,
где я всё время поворачиваю,
налево так,
что камера видит всё время 
какую-то часть дороги.
Либо всё время поворачивает
направо, либо всё время едет прямо.
Поэтому у меня как бы автоматом
получился размеченный data set, 
где-то порядка уже
3000 фотографий.
И я разделил их по трекам
на валидацию и train так, чтобы
они не переобучались.
Теперь я хочу запустить
обучение.
Но здесь видно, что явно
нужно повернуть налево,
то есть здесь все фотки
такие, что нужно поворачивать
всё время налево, налево,
налево, налево, налево.
Также есть папка, например,
направо.
Это то же самое.
То есть здесь, например,
всё время нужно поворачивать направо,
даже на поворотах
нужно всё время поворачивать
направо, направо, направо.
И, соответственно, третий лейбл — 
просто ехать всегда прямо.
То есть, например, здесь
нужно явно ехать просто прямо
и всё будет хорошо.
— Его синтетика может быть
хорошим базовым началом.

English: 
- Yes, I just took a camera 
that looks like a target camera,
which is just a fish-eye, and walked 
around the track.
That is, I made it so that 
I have one consistent track,
where I turn all the time, to the left so
that the camera sees 
some part of the road all the time.
Either it turns right all the time, or it goes straight all the time.
Therefore, I kind of automatically 
got a marked up data set,
of about3000 photos.
And I divided them into validation and train sets
to avoid overfitting
Now I want to starttraining the algorithm.
Here you can see that you clearly 
need to turn left,
that is, here all the pictures are 
such that you need to turn
left, left,leftall the time.
There is also a folder, for example, for the right turns.
It is the same.
That is, here, for example, 
you need to turn right all the time,
even when cornering, 
you need to turn all the time
right, right, right.
And, accordingly, the third label is 
just to go always straight.
That is, for example, here 
you need to clearly go just straight
and all will be well.
- His synthetics can be a 
good base start.

English: 
Then we will not start learning the grid 
from scratch,
but from some more or 
less reasonable positions.
True, he has a different camera.
True, it has no normal 
outputs, but nevertheless,
it's at least something.
- The biggest difficulties 
are to drive carefully along the track,
because you need to 
check the control,
it is rather unusual, 
especially from the joystick.
Naturally, when collecting the data, 
you need to take into account all the cases.
But when we, for example, 
leave the trackincorrectly,
Such cases should not be used in the learning process.
- Collecting data on this 
track is a difficult task,
because the car is difficult to control.
It is very easy to get off 
the track.
And the machine will learn all this 
and will repeat after us.
Therefore, this is a responsible 
job.
- The hardest part of collecting 
data is that the car slows down
When you start, even 
when you enter characters into the terminal,
they appearwith a 5-second delay,

Russian: 
Тогда мы начнём сетку учить
не с нуля, 
а с уже каких-то более или 
менее вменяемых позиций.
Да, у него другая камера.
Да, у него нет нормальных
outputs, но, тем не менее, 
это хоть что-то.
— Самые большие трудности,
— это проехать аккуратно трек,
потому что нужно 
проверять управление,
оно достаточно непривычное,
особенно с джойстика.
Естественно, при сборе
нужно учесть все кейсы,
когда мы, допустим, неправильно
съезжаем.
Их не нужно использовать
в обучении.
— Собирать данные на этом
треке — это сложное занятие,
потому что машинка сложно управляется.
Очень легко выехать за
пределы трека.
А машинка же всё это выучит
и будет повторять за нами.
Поэтому это ответственная
работа.
— Самое сложное при сборе
данных — это то, что машинка тормозит
Когда запускаешь, даже
когда вводишь символы в терминал,
то они появляются
там секунд через 5,

English: 
and the car only 
starts up in half a minute .
And you still need 
to deal with the joystick,
adjust the speed so that the 
car does not go too fast
or too slow.
At first, our car was 
going back faster than forward,
I had to dig in the configs.
- In order to collect data, 
you need to skillfully operate a joystick.
You probably need to be a good 
gamer.
- When collecting data, I would highlight 
one of the biggest difficulties -
pairing your car 
with your controller,
because, as has already been 
said here,
it is not the controller that picks the car, 
but the car that picks the controller.
Therefore, in order to 
properly pair,
need to get out of here,do the pairing, calibrate,
return, and only then you can you start doing something.
- The cars training time is over. 
And now the teams are testing them.
By the way, some cars 
already drive well.

Russian: 
и машинка через полминуты только
запускается.
А так, в принципе, ещё нужно
с джойстиком разобраться,
скорость настроить, чтоб
машинка не ехала слишком быстро
либо слишком медленно.
Сначала у нас машинка ехала
назад быстрее, чем вперёд,
пришлось в конфигах покопаться.
— Для того, чтобы собрать данные, 
нужно ловко управляться с джойстиком.
Наверное, нужно быть хорошим
геймером.
— При сборе данных я бы выделил 
одну самую большую сложность —
это запарить свою машинку 
со своим контроллером,
потому что, как уже было
здесь сказано,
не контроллер выбирает машинку, 
а машинка вбирает контроллер.
Поэтому для того, чтобы
нормально запариться,
надо выйти отсюда, провести
спаривание, провести калибрацию,
вернуться, и только тогда
можно начать делать что-то.
— Беспилотники обучились.
И сейчас команды их тестируют.
Кстати, некоторые машин
уже очень неплохо ездят сами.

Russian: 
— Времени на сборку и обучение
беспилотников подошло к концу.
Посмотрим машинки в деле!
Начинаем соревнования!
— Настал судный час — мы
запускаем наши беспилотники.
Напомню правила: беспилотники
катаются вот по этой трассе.
Нужно проехать 3 круга.
Лучший круг побеждает.
Однако, если команды задевают
конусы либо объезжают их
не с той стороны, то это
сразу дисквалификация команды,
никакой круг не
засчитывается.

English: 
- The prep time is over.
Let's see the cars in action!
Let's start the competition!
- The race time has come - we are 
launching our cars.
Let me remind you of the rules: the carsdrive on this track.
You need to drive 3 laps.
The best lap wins.
However, if the car touches
or go around the cones
on the wrong side, then it isdisqualified immediately,
no previous lap timecounts.

English: 
So we will see 
who drives carefully and quickly.
That's it. Iwish good luck to our participants
and invite the first team.
Go!
Team Green is invited to the track first .
Looks good so far
First lap passed!
- Unfortunately, the car left 
the race after the first lap
Next in line is Team Yellow.
- Start.
We will add some drum rolls here.

Russian: 
Так что будем смотреть,
кто ездит грамотно и быстро.
У меня всё, остаётся лишь
пожелать удачи нашим участникам
и пригласить первую команду.
Поехали!
— Первой на трассу приглашается
зелёная команда.
Едет, едет.
Первый пройден!
— К сожалению, машина сошла
с дистанции после первого круга
Следующая на очереди — жёлтая
команда.
— Старт.
Здесь мы добавим барабанную
дробь.

English: 
- Come on, my dear.
Here it goes
Come on one more lap!
Well done, you need a little more, 
you can.

Russian: 
— Ну давай, моя хорошая.
А ничего!
Ещё разок давай!
Молодец, ещё чуть-чуть надо,
ты же можешь.

English: 
It was close...
- Thus, the yellowcar successfully completed 3 laps,
and this is a good claim to the victory.
Team Orange on the track.
Confident start, good speed, sharp turn and ...
Holly molly!
It is a pity, but Team Orangewent out of the race.
Team White at the start.
We wish them good luck.

Russian: 
Было близко…
— Таким образом жёлтая
машина успешно прошла 3 круга,
и это хорошая заявка
на победу.
— На треке оранжевая команда.
Уверенный старт, хорошо
идёт, крутой поворот и…
Ёлки-палки!
Жаль, но оранжевая команда
сошла с дистанции.
— На старте белая команда.
Пожелаем им удачи.

Russian: 
Плавно шла… Сошла с дистанции
на том же повороте, что и оранжевая.
— На трек приглашается
проводной беспилотник
черной команды.
— Как его зовут, вашего
на поводке?
— Бешеный, будем звать
его бешеный, конечно же.
Неостановимый, неудержимый,
Джанго.
Почему на поводке?
Ездит слишком быстро, 
не удержать.
Беспилотный, но проводной.
Жахай!

English: 
The car started well... but left the track
at the same turn as the orange car.
The wired self-driving car
from Team Black
- What's its name?
- Mad Max, we will callhim Mad Max, of course.
Unstoppable, unchained.
Django.
Why on a leash?
It's too fast.
Unmanned, but wired.
Give it a go!

English: 
- That's why you need a leash.
What are you doing?
Now, look, oops ...
- Can you give it some sugar?
- I think Team Black has earned the Audience Award.
Team Red was to start last,
but its car was not ready to compete.

Russian: 
— Вот зачем нужен провод.
Ты чего?
Сейчас, смотри-ка, оп…
— Может, сахарок дашь?
— Думаю, чёрная команда
заслужила приз зрительских симпатий.
— Последним должен был
выступать красный автомобиль,
но он не был готов к соревнованиям.

Russian: 
Однако же после соревнований
он нас изрядно удивил.
Об этом чуть позже.
А сейчас пришло время подвести
итоги соревнования.
— У нас есть явный победитель
— жёлтая команда.
Поздравляю, друзья!
Вы победили в этой гонке
беспилотников, потому что
ваш беспилотник проехал
по трассе быстрее всех.
— Немного не дотянула до
победы оранжевая команда.
На тренировочных заездах
они были самые быстрые,
но на соревновании волею
судьбы что-то пошло не так.
А через 30 минут после окончания
соревнований своё решение
представила красная команда,
и их машина проехала 25 кругов

English: 
However, after the competition, the red car surprised us.
More on this later.
And now it's time to take 
stock of the competition.
- We have a clear winner -Team Yellow.
Congratulations, guys!
You won this self-driving carrace because
your car wasthe fastest and safest on the track.
Team Orangefell a little short of the victory.
They were the fastest in training runs
but in the actual competitionsomething went wrong.
And 30 minutes after the end of the 
competition,
Team Orange completed their car, 
and it drove 25 laps

English: 
without stopping until we turned it off.
Not only did it neverleave the track,
but it also managed to go around 
obstacles.
Check the performance of the red car 
in the credits.
I wish Team Red was 30 mins quicker.
- Well, those who did not win 
this time should not be upset.
It was just a warm-up, 
and in the next show everything will be
much more interesting.
By the way, try to guess 
in the comments what will be in the next show.
The most interesting commentary 
we will put into practice.
Good job guys! Fall out!

Russian: 
без остановки, пока мы не
выключили её.
Мало того, что она ни разу
не ушла с трека, 
так она ещё и умудрялась объезжать
препятствия.
Заезд красной машины смотрите
в титрах.
Жаль, что не в рамках соревнований.
— Ну а тем, кто не победил
в этот раз, расстраиваться не стоит.
Это была только разминка,
и в следующем шоу всё будет
гораздо более интересно.
Кстати, попробуйте угадать
в комментариях, что будет в следующем шоу.
Самый интересный комментарий
мы претворим в жизнь.
Всем спасибо, все свободны!

English: 
Fall out!

Russian: 
— Всем спасибо, все свободны!
