Акции IT-компаний

Apple - $203.86

Google - $1236.37

Facebook - $178.28

Amazon - $1861.69

Microsoft - $123.37

Yandex - $37.34

Netflix - $360.35

Фонит! - экспертиза радар-детекторов на ложные срабатывания

Фонит! - экспертиза радар-детекторов на ложные срабатывания

Раз растет количество технически сложных машин, должна снижаться и точность срабатывания радар-детекторов. Ведь самые популярные системы — адаптивный круиз-контроль и сканер мертвых зон — работают в диапазонах частот, близких к используемым полицейскими радарами. Радар-детекторы не понимают разницу в источнике сигнала и поднимают ложную тревогу.

На помощь приходит сигнатурная технология, пару лет назад обозначившая новый виток развития радар-детекторов. Берут машину, включают все электронные системы безопасности, снимают их «почерк», записывают эту информацию в память прибора, и тот перестает ­реагировать на излучения от автомобильных датчиков. Но не всё так просто.

Во‑вторых, несмотря на ограниченное число производителей систем безопасности, работают они все по-разному. Даже в линейке одного производителя автомобилей приходится прописывать отдельно каждую модель. Более того, для уверенности, что детектор будет правильно понимать сигнатуру, ее нужно снять на разном расстоянии от источника: у автомобильных радаров она меняется в зависимости от дальности.

В‑третьих, автомобилей с умной электроникой на рынке сотни. Даже если ответственный производитель радар-детекторов захочет внести в память все, это потребует уйму времени. Поэтому пока гаджеты обучают «почеркам» лишь самых популярных машин. Дополнительные вносят по требованию — как только наберется достаточное количество жалоб от пользователей на конкретную модель детектора.

Для проверки радар-детекторов электронными ассистентами мы взяли пять машин. Упражнений придумали четыре. Сначала проверяли, как ведет себя устройство, установленное непосредственно в автомобиле с активированными помощниками. Затем гаджет переносили в другую машину и ехали на ней сначала позади, а потом впереди автомобиля с включенными системами безопасности. Наконец, фиксировали ложные срабатывания при встречных разъездах.

Заезды проводили в тихом месте, где заведомо не может быть сторонних наводок на приборы. Как и на традиционных тестах радар-детекторов, каждому устройству давали несколько попыток, дабы исключить случайные факторы.

Подопытных набралось восемь, по два от каждого бренда: Playme (Silent 2 и Soft), Sho-Me (G‑1000 Signature и Signature Excellent). SilverStone F1 (Monaco S и Sochi Z) и Inspector Tau S с Tomahawk Navajo (эту пару выпускает одна компания). Результаты заездов приведены для каждого участвовавшего в тесте автомобиля.

Tomahawk Navajo, который мы хвалили в одном из прошлых сравнительных тестов, разочаровал. Такое ощущение, что продвинутую автомобильную электронику ему показали впервые в жизни. Чуть молчаливее оказался его конструктивный аналог Inspector Tau S. На четыре с минусом наработали SilverStone и Playme. Твердое «хорошо» заслужили оба Sho-Me.

Абсолютной защиты от ложных срабатываний не обеспечил ни один радар-детектор. Утешить себя можно тем, что наводки от электронных ассистентов попутных и встречных машин сложно спутать с предупреждением о полицейском радаре. Приборы выдают минимальный уровень сигнала, не превышающий одного-двух делений на шкале, и он не увеличивается.

При установке радар-детектора непосредственно в машине с включенными ассистентами также возможны помехи.

Источник

Космические новости

Транспорт и концепты

Роботы и нейросети

Наука и мир ученых

Программное обеспечение

Железо и комплектующие

Смартфоны и гаджеты

Игровая индустрия и спорт

Интернет и новости