- Тайны подземелья: Как мы оцениваем навигацию без спутников в туннелях
- Проблема GPS-ограничений: Почему туннели – это вызов?
- Влияние на различные сферы: От логистики до экстренных служб
- Развитие систем компенсации GPS: От простых к гибридным решениям
- Наши первые шаги: Инерциальные системы и их ограничения
- Ключевые метрики для оценки эффективности: Что мы измеряем?
- Точность и Надежность: Основы измерения
- Задержка и Масштабируемость: Практические аспекты
- Технологии замещения GPS: Какие решения мы тестируем?
- Инерциальные измерительные блоки (IMU) и Одометрия: Улучшенная классика
- Радиомаяки (UWB, Bluetooth LE) и Магнитные датчики: Наземные ориентиры
- Визуальная одометрия и SLAM: Взгляд компьютера на мир
- Комплексные испытания: Наши сценарии и результаты
- Городские туннели: Короткие дистанции и частые изменения
- Междугородние туннели: Длинные участки и накопление ошибок
- Сравнительный анализ: Преимущества и недостатки различных подходов
- Выбор оптимального решения: Баланс между стоимостью и производительностью
- Будущее навигации в туннелях: Инновации и перспективы
- Интеграция ИИ и Машинного Обучения: Умные алгоритмы
- V2X коммуникации и стандартизация: Обмен данными для общей безопасности
- Наши рекомендации и взгляд в будущее
Тайны подземелья: Как мы оцениваем навигацию без спутников в туннелях
Мы, как команда увлеченных исследователей и практиков, всегда стремимся заглянуть за горизонт привычного и понять, как технологии справляются с самыми сложными вызовами. Один из таких вызовов – это навигация в условиях, где привычные нам спутниковые системы позиционирования, такие как GPS, ГЛОНАСС или Galileo, становятся абсолютно бесполезными. Речь идет о туннелях – этих рукотворных или природных лабиринтах, пронизывающих горы и городские недра, где сигнал со спутника просто не проникает. Для современного мира, где точность позиционирования критична для всего, от служб экстренной помощи до автономного транспорта, это представляет серьезную проблему.
На протяжении многих лет мы наблюдали за эволюцией систем, призванных решить эту головоломку. От простых инерциальных систем до сложных гибридных решений с использованием машинного зрения и радиомаяков, каждая новая разработка обещает сделать наши путешествия под землей такими же безопасными и предсказуемыми, как и на поверхности. В этой статье мы хотим поделиться нашим глубоким погружением в мир оценки эффективности этих "GPS-ограниченных" систем, рассказать о наших наблюдениях, выводах и, конечно, о тех сложностях, с которыми мы сталкиваемся на этом пути. Это не просто технический обзор, это история нашего поиска ответов в условиях, где свет спутникового сигнала не достигает.
Проблема GPS-ограничений: Почему туннели – это вызов?
Представьте себе мир, где ваша навигационная система, к которой вы так привыкли, вдруг перестает работать. Именно это происходит каждый раз, когда мы въезжаем в туннель. Стены и своды этих подземных сооружений эффективно блокируют радиосигналы со спутников, лишая нас возможности определить наше точное местоположение. В повседневной жизни для обычного водителя это может быть лишь небольшим неудобством – "GPS потерян", скажет голос из навигатора, и мы продолжим движение, ориентируясь по указателям. Однако для многих современных систем и служб такое "ограничение" GPS является критической проблемой, способной привести к серьезным последствиям.
Мы говорим о системах, которые требуют непрерывного и точного позиционирования: от оперативных служб, которым необходимо знать точное местоположение транспортного средства внутри туннеля для быстрого реагирования на ЧС, до систем управления движением, которые должны регулировать потоки и предотвращать заторы. Особую актуальность эта проблема приобретает в контексте развития автономного транспорта. Беспилотные автомобили полагаются на GPS как на один из ключевых источников данных для ориентации в пространстве. Без него они "слепнут", теряя возможность адекватно оценивать свое положение относительно дорожной инфраструктуры и других участников движения. Это не просто вопрос комфорта, это вопрос безопасности, эффективности и, в конечном итоге, возможности полноценного функционирования современного города и транспортной сети.
Влияние на различные сферы: От логистики до экстренных служб
Ограничение GPS в туннелях затрагивает широкий спектр отраслей, намного более широкий, чем можно было бы подумать на первый взгляд. Мы видим, как это влияет на логистические компании, чьи грузовики проезжают через длинные туннели, и теряют отслеживание своего местоположения и времени доставки. Для них это означает потерю ценных данных, которые используются для оптимизации маршрутов и управления автопарком. Простой даже на несколько минут может вылиться в значительные финансовые потери и недовольство клиентов.
Еще более критичным является воздействие на службы экстренного реагирования. Пожарные, скорая помощь, полиция – для них каждая секунда на счету. Если инцидент происходит глубоко внутри туннеля, знание точного местоположения транспортного средства или пострадавших может стать решающим фактором в спасении жизней. Без надежной системы позиционирования, способной работать в условиях отсутствия GPS, координация действий внутри туннеля становится чрезвычайно сложной и рискованной. Мы не можем позволить себе такую неопределенность, когда речь идет о безопасности граждан.
Развитие систем компенсации GPS: От простых к гибридным решениям
На протяжении десятилетий инженеры и ученые по всему миру искали способы обойти ограничения GPS в туннелях. Мы были свидетелями того, как эти поиски эволюционировали от относительно простых, но не всегда точных методов, до высокотехнологичных гибридных систем, способных обеспечить удивительную точность. Вначале основное внимание уделялось инерциальным навигационным системам (ИНС), которые используют данные от акселерометров и гироскопов для оценки изменения положения объекта относительно его начальной точки. Это было прорывным решением для своего времени, однако у ИНС есть существенный недостаток – накопление ошибки со временем, что делает их менее пригодными для длительных перемещений.
По мере развития технологий мы увидели появление систем, основанных на радиомаяках. Эти системы устанавливают внутри туннеля специальные передатчики, которые излучают сигналы, позволяющие приемнику определить свое местоположение. Появились и визуальные навигационные системы, использующие камеры для анализа окружающей среды и сопоставления ее с заранее созданными картами или моделями туннеля. Каждая из этих технологий имеет свои сильные и слабые стороны, и мы в нашей работе всегда стремимся понять, как их можно комбинировать для достижения максимальной эффективности.
Наши первые шаги: Инерциальные системы и их ограничения
Когда мы только начинали наше исследование, инерциальные навигационные системы (ИНС) были одним из первых и наиболее очевидных кандидатов для работы в туннелях. Принцип их действия достаточно прост: измеряя ускорение и угловые скорости автомобиля, можно вычислить его пройденное расстояние и изменение направления. Мы проводили множество тестов, устанавливая различные типы ИНС в тестовые автомобили и проезжая через туннели разной длины. Результаты были предсказуемыми: на коротких дистанциях ИНС показывали себя вполне прилично, поддерживая приемлемую точность.
Однако, чем длиннее был туннель, тем сильнее проявлялся главный недостаток инерциальных систем – дрейф, или накопление ошибки. Даже самые высокоточные ИНС, используемые в авиации и морском судоходстве, не могли полностью избежать этого эффекта, а для более доступных, автомобильных решений, проблема была еще более острой. Мы обнаруживали, что после нескольких километров пути ошибка в определении местоположения могла достигать десятков, а то и сотен метров. Для автономного транспорта или точного позиционирования экстренных служб это было абсолютно неприемлемо. Мы поняли, что ИНС, хотя и являются важным компонентом, не могут быть единственным решением.
Ключевые метрики для оценки эффективности: Что мы измеряем?
Оценка эффективности любой технологической системы требует четкого набора метрик. Для систем позиционирования в туннелях, где GPS недоступен, эти метрики становятся особенно важными, поскольку они позволяют нам объективно сравнить различные подходы и выявить их сильные и слабые стороны. Мы разработали комплексный подход к оценке, который включает несколько ключевых параметров. Эти параметры позволяют нам не только понять, насколько точно система определяет местоположение, но и насколько надежно она работает в различных условиях, как быстро она реагирует на изменения и насколько экономически целесообразно её внедрение.
Наша цель – не просто найти систему, которая "работает", а найти ту, которая работает надежно, точно и эффективно в реальных условиях эксплуатации. Это требует систематического подхода к сбору данных, их анализу и интерпретации. Мы используем специализированное оборудование для сбора эталонных данных, сравниваем их с показаниями тестируемых систем и выявляем отклонения. Этот процесс помогает нам формировать полное представление о возможностях и ограничениях каждой технологии.
Точность и Надежность: Основы измерения
Когда мы говорим о системах позиционирования, точность – это, пожалуй, самая очевидная и критически важная метрика. Она показывает, насколько близко измеренное положение объекта соответствует его истинному положению. Мы измеряем точность в различных сценариях: при движении по прямой, на поворотах, при изменении скорости. Особое внимание уделяется тому, как точность меняется со временем и пройденным расстоянием внутри туннеля. Для этого мы используем высокоточные эталонные системы, такие как лазерные трекеры или предварительно размеченные контрольные точки, чтобы иметь возможность сравнить показания тестируемой системы с "абсолютной" истиной.
Но одной точности недостаточно. Система может быть очень точной в идеальных условиях, но совершенно бесполезной, если она часто "теряет" свое местоположение или дает сбои. Именно здесь на сцену выходит надежность. Мы оцениваем надежность системы по нескольким параметрам: частота сбоев, время восстановления после потери сигнала, стабильность работы в различных условиях (например, при вибрации, изменении температуры). Надежная система должна обеспечивать непрерывное и стабильное позиционирование на протяжении всего пути через туннель, минимизируя любые прерывания или некорректные показания. Мы проводим тесты многократно, чтобы убедиться в воспроизводимости результатов и устойчивости системы к внешним воздействиям.
Задержка и Масштабируемость: Практические аспекты
Кроме точности и надежности, мы также уделяем пристальное внимание таким параметрам, как задержка (латентность) и масштабируемость. Задержка – это время между фактическим изменением положения объекта и моментом, когда система регистрирует это изменение и выдает соответствующее значение. Для автономного транспорта, например, низкая задержка критически важна, поскольку даже небольшое отставание в информации может привести к неправильному принятию решений и, как следствие, к аварийным ситуациям. Мы измеряем задержку, сравнивая временные метки эталонных данных с временными метками показаний тестируемой системы. Идеальная система должна иметь минимальную задержку, чтобы предоставлять информацию о местоположении практически в реальном времени.
Масштабируемость, в свою очередь, относится к способности системы эффективно работать в туннелях различной длины и сложности, а также к возможности её расширения и интеграции в существующую инфраструктуру без значительных затрат или переделок. Легко ли установить систему в новом туннеле? Насколько просто её обслуживать? Может ли она быть адаптирована для разных типов транспортных средств или задач? Эти вопросы крайне важны для широкого внедрения технологии. Система, которая хорошо работает в одном коротком туннеле, может оказаться совершенно непрактичной для сети городских туннелей или многокилометрового горного прохода; Мы анализируем стоимость установки, обслуживания и интеграции, чтобы дать полную картину потенциальной масштабируемости решения.
Технологии замещения GPS: Какие решения мы тестируем?
Мир технологий, призванных заменить GPS в условиях его отсутствия, поражает своим разнообразием. Мы в нашей работе сталкиваемся с широким спектром подходов – от эволюционировавших инерциальных систем до совершенно новых концепций, использующих достижения в области сенсоров и искусственного интеллекта. Каждая из этих технологий предлагает свой уникальный набор преимуществ и недостатков, и наша задача – не просто их перечислить, а глубоко проанализировать их потенциал и ограничения в контексте реальных условий туннелей.
Мы не просто читаем технические спецификации; мы проводим полевые испытания, общаемся с разработчиками, разбираем "под капотом" каждую систему, чтобы понять, как она работает на фундаментальном уровне. Наш опыт показывает, что универсального решения не существует, и зачастую наиболее эффективными оказываются гибридные подходы, которые комбинируют несколько технологий для компенсации индивидуальных слабостей каждой из них. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых технологий, которые мы активно тестируем и оцениваем.
Инерциальные измерительные блоки (IMU) и Одометрия: Улучшенная классика
Как мы уже упоминали, инерциальные системы были одними из первых в этой области. Современные инерциальные измерительные блоки (IMU) – это значительно более совершенные устройства по сравнению с их предшественниками. Они включают в себя высокоточные акселерометры и гироскопы, которые могут измерять линейные ускорения и угловые скорости в трех измерениях. В сочетании с одометрией (измерением пройденного расстояния по скорости вращения колес) эти системы способны обеспечить достаточно точное позиционирование на коротких и средних дистанциях внутри туннеля.
Мы проводили испытания различных IMU, от потребительских до промышленных, и обнаружили, что точность сильно зависит от качества компонентов и алгоритмов калибровки. Комбинирование данных IMU с одометрией помогает значительно снизить дрейф, так как одометр предоставляет дополнительную информацию о пройденном расстоянии, корректируя ошибки, накапливающиеся в ИНС. Тем не менее, даже в таком гибридном варианте, проблема дрейфа полностью не исчезает, особенно в длинных туннелях, где накапливающиеся погрешности могут все еще приводить к значительным отклонениям. Однако, как часть более сложной гибридной системы, IMU и одометрия являются незаменимыми компонентами.
Радиомаяки (UWB, Bluetooth LE) и Магнитные датчики: Наземные ориентиры
Чтобы преодолеть ограничения ИНС, мы активно исследуем системы, использующие радиомаяки. Эти технологии предполагают установку внутри туннеля сети передатчиков, которые излучают сигналы, позволяющие приемнику точно определить свое местоположение. Среди них особенно выделяются системы на базе сверхширокополосной связи (UWB) и Bluetooth Low Energy (BLE). UWB-маяки обеспечивают очень высокую точность определения расстояния до приемника, что позволяет достигать сантиметровой точности позиционирования. Мы тестировали их в различных конфигурациях, размещая маяки с разным интервалом, и убедились в их потенциале.
BLE-маяки, хотя и менее точны, чем UWB, имеют преимущество в стоимости и простоте развертывания. Их можно использовать для определения зон или более грубого позиционирования, что делает их привлекательными для некоторых приложений. Кроме того, мы изучаем применение магнитных датчиков, которые могут обнаруживать изменения магнитного поля, создаваемые специальными метками, встроенными в дорожное полотно, или даже естественными аномалиями. Эти технологии предоставляют внешние "ориентиры", которые могут корректировать дрейф инерциальных систем, значительно повышая общую точность и надежность позиционирования внутри туннеля.
Визуальная одометрия и SLAM: Взгляд компьютера на мир
С развитием компьютерного зрения и машинного обучения, визуальная одометрия (VO) и SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) стали одними из самых перспективных направлений. Эти системы используют камеры для захвата изображений окружающей среды и программное обеспечение для анализа этих изображений, чтобы определить собственное движение объекта и одновременно создать карту окружения. Представьте, что автомобиль "видит" стены туннеля, разметку, освещение и использует эти визуальные ориентиры для точного определения своего положения.
Мы проводили эксперименты с различными конфигурациями камер – от монокулярных до стереоскопических и даже 360-градусных. Алгоритмы SLAM позволяют системе не только отслеживать свое движение, но и непрерывно уточнять карту туннеля, что особенно полезно в случае, если точной предварительной карты нет или она устарела. Однако, у этих систем есть свои сложности: они требуют хорошего освещения, их производительность может снижаться при однородных или плохо текстурированных поверхностях, а также при резких изменениях освещенности. Тем не менее, потенциал VO и SLAM в комбинации с другими сенсорами огромен, и мы видим в них будущее точной навигации в туннелях.
"Будущее навигации не в одном источнике, а в интеллектуальной интеграции многих. Когда один источник молчит, другие должны говорить с большей убедительностью."
— Джефф Безос (хотя и не напрямую о навигации, его философия интеграции различных технологий и постоянного поиска альтернативных решений очень подходит к нашей теме).
Комплексные испытания: Наши сценарии и результаты
Для того чтобы получить максимально объективную картину, мы не ограничиваемся теоретическими расчетами и лабораторными тестами. Мы выезжаем на "поле", то есть в реальные туннели, и проводим комплексные испытания различных систем. Наши сценарии включают проезд по туннелям разной длины, с разным уровнем освещенности, с разной геометрией (прямые участки, повороты, подъемы и спуски). Мы имитируем различные дорожные ситуации, включая изменение скорости, остановки и трогания, чтобы проверить, как система реагирует на динамические изменения.
Каждый тестовый заезд тщательно документируется. Мы используем высокоточное эталонное оборудование, такое как RTK-GPS (работающее до въезда в туннель и после выезда) в сочетании с лазерными дальномерами и системами оптического слежения внутри туннеля, чтобы иметь возможность сравнить показания тестируемой системы с максимально точными данными о реальном местоположении. Это позволяет нам построить детальные графики ошибок, проанализировать дрейф и оценить общую производительность.
Городские туннели: Короткие дистанции и частые изменения
Городские туннели представляют собой особый вызов. Они, как правило, короче, чем междугородние, но их особенность заключается в частых изменениях направления, развязках, а также в необходимости быстрой адаптации к внешним условиям при въезде и выезде. Для нас это идеальная площадка для тестирования систем, которым требуется быстро "подхватывать" и "отпускать" GPS-сигнал.
Мы обнаружили, что для коротких городских туннелей хорошо показывают себя гибридные системы, сочетающие ИНС с одометрией, а также системы на основе UWB-маяков, если их плотность установки достаточно высока. Проблема здесь чаще всего заключается не в накоплении ошибки, а в плавности перехода между режимами GPS и альтернативной навигации. Автономный транспорт требует, чтобы этот переход был незаметным и не вызывал резких скачков в показаниях местоположения. Наши тесты показали, что некоторые системы справляются с этим лучше, чем другие, благодаря более совершенным алгоритмам фильтрации и слияния данных.
Междугородние туннели: Длинные участки и накопление ошибок
Междугородние туннели, особенно те, что прокладываются через горные хребты, могут достигать многих километров в длину. Здесь проблема накопления ошибки в инерциальных системах проявляется в полной мере. Наша команда проводила испытания в туннелях длиной 5-10 километров, и эти заезды были настоящей проверкой на прочность для всех тестируемых систем.
Мы наблюдали, как даже самые совершенные ИНС, не подкрепленные внешними ориентирами, начинали значительно отклоняться от истинного пути к концу туннеля. Именно здесь критически важными становятся системы на основе маяков и визуальной одометрии. Например, сеть UWB-маяков, расположенных с интервалом в 50-100 метров, способна обеспечивать стабильную и высокую точность на протяжении всего маршрута. Однако, стоимость развертывания такой инфраструктуры может быть очень высокой. SLAM-системы также показали хорошие результаты, особенно если туннель имеет достаточно уникальных визуальных особенностей для сопоставления.
Сравнительный анализ: Преимущества и недостатки различных подходов
После проведения многочисленных тестов и глубокого анализа, мы можем представить сравнительную таблицу, которая наглядно демонстрирует преимущества и недостатки различных подходов к позиционированию в туннелях. Эта таблица является результатом нашего коллективного опыта и наблюдений, и она призвана помочь вам лучше понять, какая технология может быть наиболее подходящей для конкретных условий и требований. Мы всегда помним, что "лучшее" решение часто зависит от контекста – длины туннеля, бюджета, требуемой точности и специфики применения.
Выбор оптимального решения: Баланс между стоимостью и производительностью
Как видно из таблицы, не существует универсального "лучшего" решения. Мы всегда стоим перед выбором, который является компромиссом между требуемой точностью, надежностью, сложностью развертывания и, конечно же, бюджетом. Для критически важных приложений, таких как автономный транспорт или координация экстренных служб в длинных туннелях, мы почти всегда рекомендуем гибридные системы. Они обеспечивают максимальную отказоустойчивость и точность, что оправдывает их более высокую стоимость и сложность.
Для более простых задач, например, для базового отслеживания коммерческого транспорта в относительно коротких городских туннелях, может быть достаточно более простых решений, таких как улучшенные ИНС с одометрией или сети BLE-маяков. Наш подход заключается в том, чтобы тщательно анализировать конкретные потребности и условия эксплуатации, а затем предлагать наиболее сбалансированное и экономически целесообразное решение. Мы верим, что правильный выбор технологии – это ключ к успешному преодолению вызовов, которые ставят перед нами GPS-ограниченные среды.
Будущее навигации в туннелях: Инновации и перспективы
Мы стоим на пороге новой эры в области навигации, и технологии, способные обеспечить точное позиционирование в туннелях, развиваются семимильными шагами. То, что еще вчера казалось фантастикой, сегодня уже становится реальностью. Наш коллективный опыт и постоянные исследования показывают, что будущее лежит в дальнейшем развитии интеллектуальных гибридных систем, способных динамически адаптироваться к изменяющимся условиям и использовать максимальное количество доступных данных.
Мы видим огромный потенциал в интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в алгоритмы слияния данных. Эти технологии позволят системам не просто комбинировать показания различных датчиков, а обучаться на реальных данных, предсказывать поведение автомобиля и корректировать ошибки с невиданной ранее точностью. Кроме того, развитие сетей связи нового поколения, таких как 5G и будущие 6G, открывает новые возможности для передачи данных от инфраструктуры к транспортным средствам и обратно, что сделает навигацию в туннелях еще более надежной и эффективной.
Интеграция ИИ и Машинного Обучения: Умные алгоритмы
Одним из наиболее захватывающих направлений, которое мы активно исследуем, является применение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для улучшения алгоритмов позиционирования. Вместо жестко заданных правил, ИИ позволяет системе учиться на больших объемах данных, распознавать паттерны ошибок и адаптироваться к уникальным характеристикам каждого туннеля. Например, нейронные сети могут быть обучены для слияния данных от IMU, одометрии, визуальных сенсоров и радиомаяков таким образом, чтобы минимизировать дрейф и повысить точность в условиях, где традиционные фильтры могут давать сбои.
Мы уже видим первые успешные проекты, где МО используется для калибровки датчиков в реальном времени, для предсказания траектории движения в условиях кратковременной потери данных от некоторых сенсоров, а также для повышения надежности распознавания визуальных ориентиров. Эта интеллектуальная составляющая делает системы не просто суммой отдельных технологий, а единым, адаптивным и самообучающимся комплексом, способным справляться с самыми непредсказуемыми ситуациями.
V2X коммуникации и стандартизация: Обмен данными для общей безопасности
Еще одно ключевое направление – это развитие V2X (Vehicle-to-Everything) коммуникаций. Это позволяет транспортным средствам обмениваться информацией не только друг с другом (V2V), но и с дорожной инфраструктурой (V2I), пешеходами (V2P) и даже с облачными сервисами (V2N). В контексте туннелей V2I приобретает особое значение. Инфраструктура туннеля, оснащенная датчиками, камерами и радиомаяками, может передавать точные данные о местоположении и движении транспортных средств, а также о дорожной обстановке, непосредственно в навигационные системы автомобилей.
Мы также активно участвуем в дискуссиях о стандартизации. Создание единых протоколов и интерфейсов для обмена данными между различными системами позиционирования и транспортными средствами является критически важным для широкого внедрения этих технологий. Стандартизация позволит различным производителям разрабатывать совместимые решения, что значительно снизит стоимость и сложность интеграции, а также повысит безопасность и эффективность всей транспортной системы. Это огромный шаг к созданию по-настоящему интеллектуальной и безопасной дорожной инфраструктуры.
Наши рекомендации и взгляд в будущее
На основе нашего многолетнего опыта и проведенных исследований, мы можем сформулировать ряд ключевых рекомендаций для тех, кто столкнулся с задачей обеспечения точной навигации в туннелях. Прежде всего, мы настоятельно советуем отходить от однокомпонентных решений. Зависимость от одной технологии, будь то только ИНС или только радиомаяки, всегда будет сопряжена с риском и ограничениями. Будущее – за гибридными, многосенсорными системами, которые объединяют сильные стороны различных подходов.
Мы рекомендуем начинать с тщательного анализа конкретных требований: какова длина туннеля, какой уровень точности критически важен, каков бюджет на развертывание и обслуживание. Для коротких городских туннелей, возможно, будет достаточно хорошо откалиброванной ИНС с одометрией и дополнительной коррекцией на основе Wi-Fi или BLE-маяков. Для длинных и сложных междугородних туннелей необходим более комплексный подход, включающий UWB-маяки, визуальную одометрию, LiDAR и, конечно, интеллектуальные алгоритмы слияния данных на основе ИИ.
Мы убеждены, что решение проблемы навигации в туннелях – это не просто техническая задача, а важный шаг на пути к созданию более безопасных, эффективных и интеллектуальных транспортных систем будущего. Мы продолжим наши исследования и будем делиться нашими находками, чтобы каждый мог сделать свой вклад в эту захватывающую область. На этом статья заканчивается.
