Как учёные помогают «видеть» беспилотным автомобилям?

Беспилотные автомобили — это уже не фантастика, а реальность, которая постепенно воплощается в жизнь. Но тема это довольно новая и не такая развитая, как хотелось бы. Даже небольшие ухудшения погодных условий могут ввести в ступор беспилотник. Но кажется, что и это исправили.

Беспилотные автомобили на слуху уже очень давно. Кто-то их считает дорогой игрушкой, но, возможно, именно за ними будущее.

И это мнение достаточно популярно среди специалистов, учёных и крупных компаний. Не зря же Яндекс, Сбер, КамАЗ, Navio тратят кучу ресурсов на развитие беспилотных автомобилей. С каждым годом появляется всё больше разработок для улучшения машин будущего.

Беспилотники действительно безопаснее: это подтверждает эксперимент, который проводили с 2022 по 2024 год. За этот период случилось 36 аварий с участием беспилотников: 26 из них управлялись в автоматизированном режиме, когда водитель вмешивался лишь в исключительных случаях, и лишь 2 случая произошли по вине самих беспилотников.

Это при том, что поездок было более 90 тысяч! Беспилотные автомобили катались по Иннополису, Сириусу и по району Москвы (в Ясенево). В целом, показатель хороший.

Однако, пока беспилотные автомобили далеки от совершенства. Пока непонятно, как ИИ будет разрешать сложные ситуации на дороге: например, что должен сделать беспилотный автомобиль, если на его полосу внезапно выезжает велосипедист? К тому же, в ПДД регулярно вносятся изменения, и необходимо будет часто обновлять систему. А ещё важно учесть, что иногда дороги перекрывают или ремонтируют: надо продумать, как ИИ будет решать такие проблемы.

Плюс, в плохих погодных условиях, а в России может резко зимой повалить метель, беспилотные автомобили должны будут понимать, где опасность и как лучше проехать данный участок дороги. Сейчас пока используют обычные камеры с лидарами, которые создают 3D-карту (но в дождь и снег они бесполезны), и радары, правда у них детальность картинки низкая.

Лидар (LiDAR, лазерный локатор) — это технология дистанционного зондирования, которая использует лазерные лучи для измерения точных расстояний и движения в окружающей среде в режиме реального времени

В общем, проблем пока много. Однако, с погодой автомобилям помогут справиться сотрудники Московского физико-технического института в составе международной группы учёных — они разработали специальное всепогодное зрение.

Всевидящие автомобили

В общем, встречайте — самообучающаяся система под названием RadarSFEMOS, которая способна эффективно очищать данные от шума, определять направление и скорость движения объектов в окружающей среде.

При чём, системе даже не нужны ни специальная разметка, ни данные одометрии (данные со спидометра и GPS).

Наша система определяет движение объектов вокруг автомобиля и разделяет их на движущиеся и статичные, а также делает это в любых погодных условиях. Это как если бы беспилотник получил шестое чувство. Это не просто научная статья, алгоритм уже сегодня готов к работе на серийных радарах, которые в 50 раз дешевле лидаров.

Чтобы добиться такого результата, учёные реализовали несколько идей. Во-первых, в разработке использовали диффузионную модель шумоподавления, которая работает на основе новых алгоритмов. Любой шум очищается буквально за миллисекунды, что повышает точность наблюдений.

А ещё добавили анализатор, который считывает объекты с максимально низкой плотностью данных, буквально 5−10 точек на квадратный метр. Для сравнения, современным аналогам нужно 100 точек для таких же показателей.

И, куда без этого, система самообучается при помощи искусственного интеллекта. Теперь не нужно вручную вносить информацию: RadarSFEMOS сама поймёт, что шумит, где что движется и так далее, а это увеличивает точность зрения.

А ещё учёные использовали алгоритм, который определяет движение самого автомобиля и на основе данных радара и модели прогнозирования исключает его из расчетов. Так можно выделить движение только окружающих объектов с помощью 4D-радара. Все это позволит преодолеть ограничения радарных систем, а значит и точность восприятия у системы будет отличная.

Результаты экспериментов и проверок подтвердили преимущества разработки. Ложные объекты практически не появляются на радарах, а точность определения положения объектов повысилась до 89%.

Систему уже хотят внедрить в беспилотные грузовики и такси. Показатели хорошие, осталось обкатать её на практике и подправить недочёты.

Разве это поможет беспилотным автомобилям?

Разработка российских учёных действительно поможет повысить безопасность поездок на беспилотных автомобилях. Как минимум, ливень, сильный снег и другие неблагоприятные погодные условия уже не остановят такую машинку.

К тому же, благодаря новым алгоритмам и ИИ, расширится база данных и для других разработок. К примеру, нужно будет улучшить ИИ для вождения, а тут хоп и уже целая база готовая есть.

Это поможет избежать опасных ситуаций на дороге. А то были случаи: например, Tesla врезалась в плакат с изображением дороги. В сети куча смешных видео с косяками беспилотных машин, но технологии развиваются, и скоро такие ошибки останутся в прошлом.

Беспилотных автомобилей не стоит бояться: грузовики без водителей уже катаются по трассам Москвы, а в следующем году запустят рейсы из Казани в Санкт-Петербург, и ничего, аварии, если и случаются, то редко. Да и на Дальнем Севере беспилотные авто уже во всю катаются от посёлка к посёлку. К тому же, крупные компании постепенно вводят новые автомобили для такси, пока в тестовом режиме.

Так что, разработка учёных МФТИ и зарубежных коллег может помочь развитию беспилотных автомобилей. И это только начало: возможно, ещё пару лет, и автомобили без водителей станут обыденностью.