Беспилотные автомобили потребуют качественно иных карт

    Nokia HERE показала результат 3D-сканирования дорог


    Беспилотным автомобилям нужны принципиально иные карты, чем те, которыми могу пользоваться люди. В первую очередь речь идёт о разрешении: если для автонавигатора ошибка в несколько метров от GPS большой роли не сыграет, то для робоавтомобилей требуется информация с точностью в сантиметры. Эти карты должны обновляться как можно чаще, в идеале — в реальном времени с информацией о происшествиях и закрытиях дорог.

    Сергей Брин утверждает, что полностью автономные машины появятся на дорогах общего пользования в 2017 году, более консервативные прогнозы говорят о 20-ых годах этого века.

    Уже сегодня системы адаптивного круиз-контроля и автоматической парковки становятся всё более самостоятельными. Робоавтомобиль будущего не потребует никакого участия человека — во время движения можно будет почитать книгу, если, конечно, удастся расслабиться в доверии к вождению автомата. Появление таких машин сопряжено не только с техническими трудностями, но и с легальными: если случится авария, то кто виноват? Другим важным элементом являются карты.


    Данные HERE, собранные с машин на шоссе Берлина

    HERE — это картографическое подразделение финской компании Nokia. Данные для создания карт собираются с помощью спутниковых и воздушных снимков. Каждый месяц обрабатывается 100 миллиардов анонимных координат точек с устройств со спутниковой навигацией от компаний-партнёров. Это позволяет определить скорость и направление движения.

    Но самая детальные данные собираются с помощью сотен машин с камерами и лидарами, лазерными устройствами с дальномерами. Координируется этот парк автомобилей из небольшого здания в кампусе Калифорнийского университета в Беркли.

    Во время движения цилиндр на крыше вращается, выстреливает 32 лазерных луча и анализирует отражение света. В минуту собирается 700 тыс. точек. Инерциальная система записывает положение автомобиля, и данные с лидара корректируются с учётом этих параметров. Разрешение аппарата — несколько сантиметров.

    Разметка и дорожные знаки хорошо выделяются из-за использования отражающей краски. Для выделения знаков из полученного объёма данных комбинируют систему компьютерного зрения и ручной труд людей.

    Всего у HERE примерно 200 машин, которые создал Джон Ристевски, ещё есть подобное число машин с более старой версией оборудования. Ристевски показал корреспонденту Wired автомобиль. Это ярко окрашенный Volkswagen Jetta с разнообразными датчиками на крыше. В ногах у пассажира на переднем сиденье располагается батарея и Linux-компьютер с терабайтным жёстким диском.

    Автомобили HERE проехали 2 миллиона километров в 30 странах на 6 континентах — и это всего лишь за 15 месяцев. Google, основной конкурент HERE, тоже работает в этом направлении, но поисковый гигант в основном сканирует области, близкие к офисам компании в Маунтин-Вью.

    Вот демонстрация результата усилий подразделения Nokia. Это трёхмерная модель Нового Орлеана.



    Карты с высоким разрешением нужны для того, чтобы помочь понять роботу-автомобилю, что его ожидает на пути следования. Если же полагаться только на информацию с датчиков без каких-либо существующих данных, то системе будет сложнее работать.

    Дорожные условия быстро меняются, и другой задачей для картографических сервисов является быстрое отражение аварий и закрытий дорог в своих продуктах. Идеальным является время, максимально близкое к реальному. Будущие автономные автомобили могут сообщать о препятствии на дороге друг другу, хотя возможно возникновение проблем с временем отклика от сервера. Теоретически, рой беспилотных машин должен быть в состоянии быстро изменять свой маршрут.

    Одной из основных проблем с «умными» автомобилями является боязнь новой технологии у обычных пользователей. Согласно опросу, 88 % американцев испытывали бы беспокойство, находясь в движущемся робоавтомобиле.

    Но если машина будет предупреждать, что сейчас она поменяет полосу, чтобы избежать аварии впереди, а потом действительно это сделает, то пассажир быстрее выработает доверие к транспортному средству. Ведущий дизайнер HERE Питер Скиллман показал пару видеороликов для демонстрации этого принципа. На первом перед сменой полосы появилась предупреждающая об этом стрелка. В другом видеоролике в стиле атласа автодорог демонстрировалась поездка в Чикаго, во время которой пассажиры могли видеть, где они находятся, и лучше понять, почему случилось то или иное действие.

    По материалам Wired.
    Share post

    Similar posts

    AdBlock has stolen the banner, but banners are not teeth — they will be back

    More
    Ads

    Comments 21

      –26
      с помощью машин с лидарами


      В курсиве «л» и «п» почти не отличаются…
        +6
        Конечно же они гомосеков на автомобилях катают, а те координаты записывают.
        +10
        На мой взгляд, заставлять автомобили ориентироваться по предварительно отсканированой карте местности — плохая идея. Имхо, карта должна давать не более чем маршрут по которому надо следовать, а то что находится вокруг автомобиля, автомобиль доллжен видеть сам. Иначе будет кошмар.
          +2
          Но было бы неплохо, если бы она строилась одна на всех — т.е. на основании не только того, что автомобиль видит сам, но и того, что видят/видели автомобили перед ним.
            0
            Мысль верная, но, надо заметить, такая схема подвержена уязвимости «50%+1».
            0
            Совместить эту систему и систему из этой статьи и получится хороший авто. Карты будут лишь давать маршрут, а обстановка с сенсоров сниматься.
              +6
              Я тоже так думаю. Карты с сантиметровой точностью — это костыль в отсутствие хорошей системы машинного зрения. Люди могут вести машину и доехать даже без карты и компаса. А при наличии GPS — даже и без указателей. Робоавтомобиль должен, как и человек-водитель, быть способным распознавать элементы дороги и их границы с помощью машинного зрения. И понимать, где проехать можно, а где — нельзя. Если дорога перегорожена из-за неожиданной аварии — объехать по другому маршруту или по тротуару.
                0
                Полностью с вами согласен, но случайно попал не в ту стрелочку и поставил минус.
              +11
              На последних кадрах видео засветилась карета, запряженная коняшкой. Вот вам и готовый беспилотный автомобиль. Крикнул «Н-н-но!», бросил вожжи и тебя уже везут домой.
                0
                еще эту запряженную коняшку научить использовать яндекс пробки
                +4
                Забавно, но HERE использует AWS, а не Azura. Хотя, казалось бы, майкрософт, любовь, дружба, жвачка. Однако, не.
                  +3
                  Интересно как робоавтомобили будут реагировать на погодные условия. У нас вот выпало очень много снега и убрать с улиц не успели, на дорогах каша глубокая, догадается ли автоматика снизить скорость чтобы её не занесло в повороте или при перестроении? Или во время дождя не ехать на большой скорости по колее заполненной водой и не влетать в глубокие лужи.
                    +4
                    И опознавать на тротуарах пешеходов — чтобы не обрызгивать пешеходов метровыми каскадами брызг из лужи, расположенной подле тротуара.
                      +5
                      Не думаю, что роботомобили проектируются под российские реалии, в Европе я ни одного пешехода пока не обрызгал, просто нечем брызгать. Хорошее покрытие и дренаж решает проблему обрызганных пешеходов (да, я знаю, что зимой такое покрытие разрушается быстрее, у каждой медали есть две стороны).
                      Как тут уже писали, первый роботомобиль, выехав из ворот автосалона в каком-нибудь Волгограде, сразу напишет заявление по собственному желанию или самоликвидируется в столб
                      +3
                      Я думаю разработчики предусмотрят даже те ситуации, о возможности которых вы и не подозреваете :-)
                        0
                        Вот именно. Ничего принципиально невозможного в этом нет, а раз так, инженеры рано или поздно все сделают как надо. Вот вы едете по дороге, допустим; на глаз состояние покрытия нормальное, можно ехать быстро. Но вот вы обнаруживаете, что машина плохо реагирует на рулевое управление. Что вы сделаете? Снизите скорость, будете ехать осторожно, пытаясь выяснить причины аномалии; при необходимости — остановитесь. Это пример адаптивности системы управления, анализа данных по нескольким каналам и выбор наиболее безопасного алгоритма управления. Когда будет машинное зрение — все это можно запрограммировать, т.к. все остальное уже существует.

                        Учитывая, что сейчас все приложения и гаджеты собирают о пользователях кучу шпионской информации, аналогичным образом будет вестись сбор информации с робоавтомобилей. Будет база знаний по дорожным ситуациям и лучших вариантах реакции на них.
                        0
                        Хм… кажется, что системы, адаптивного к окружающей среде, удержания курса в автомобилях — это одни из самых первых ADAS помошников для водителей.
                          0
                          на раннем этапе внедрения системы автопилота можно совмещать ее с реальными водителями
                          что бы на примере конкретных ситуаций автопилот учился у водителя как следует действовать
                          потом автопилоты будут обмениваться полученным опытом
                          чем больше автопилот будет уметь, тем меньше нужен будет человек за рулем

                            +1
                            Ага, а в России придется запрещать своей машине общаться с заниженными автомобилями, а то они «плохому научатся» )
                          0
                          Были случаи повреждения лазерными лучами из лидаров матриц видеокамер?
                            0
                            Может, и были, но владельцы видеокамер скорее всего не догадались об истинной причине выхода их из строя.

                          Only users with full accounts can post comments. Log in, please.