МТИ представил радар, который позволит робомобилям «видеть» сквозь снег и туман

    image

    Команда из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института разработала способ, позволяющий автономным транспортным средствам «видеть» дорогу при плохих погодных условиях. Они применили технологию картирования того, что находится под дорогой, с использованием наземного проникающего радара (GPR).

    В настоящее время большинство автономных транспортных средств используют датчики и лидары, чтобы определить свое положение на дороге. Однако камеры могут не увидеть знаки и разметку из-за условий освещения или снега, а лидары часто становятся менее точным в ненастную погоду.


    LGPR же посылает электромагнитные импульсы в землю, чтобы измерить комбинацию почвы, камней и корней, а затем превращает собранные данные в карту. Датчик использует радиолокационные отражения очень высоких частот (VHF) подземных объектов для создания базовой карты недр. При повторном посещении LGPR, установленный под транспортным средством, измеряет текущие отражения подземных элементов дороги, и его алгоритм оценивает местоположение машины, сравнивая эти показания с базовой картой, которая хранится в памяти системы. Основным компонентом LGPR является водонепроницаемая 12-элементная антенная решетка.


    Система имеет несколько преимуществ. Для нее не имеет значения, покрыта ли дорога снегом, либо видимость усложняет туман. Подземные же условия меняются реже. Однако исследователи признают, что система не работает так же хорошо в дождливых условиях, когда вода просачивается в землю под дорогой. Радар, по их мнению, должен использоваться в сочетании с другими технологиями.

    Пока систему тестировали только на низких скоростях на закрытой проселочной дороге, однако исследователи считают, что ее можно применять и на шоссе.

    Пока же команда планирует продолжить доработку аппаратного обеспечения, чтобы оно стало менее громоздким. Сейчас GPR имеет размеры 152 см x 61 см x 7,6 см. По мнению авторов разработки, из-за простоты своей конструкции она может массово выпускаться и стоить около $300.

    Между тем Яндекс, который также имеет свой парк беспилотных автомобилей, в декабре объявил о том, что начнет использовать в них лидары и камеры собственного производства.

    Компания создала два типа лидаров. Первый имеет встроенный лазер, который способен с высокой скоростью крутиться вокруг своей оси. Также лидар оснащен сенсорами для приема лучей. Он имеет обзор 360 градусов. Лидар собирает информацию об объектах, которые находятся вокруг беспилотного автомобиля. Второй — твердотельный, с встроенным стационарным лазером, имеющим подвижный отражатель. Его угол обзора составляет 120 градусов. Такое устройство можно применять для получения более детальной информации об объектах по направлению движения авто.
    См. также:

    Комментарии 12

      +1

      Как она видит "сквозь", если смотрит "вниз"?

        0
        она, очевидно, не поверхность дороги оценивает, а смотрит сквозь неё из предположения, что подушка под асфальтом/бетоном устроена не так, как земля на обочине. То есть это оценка, съехал ты с дороги или нет. Ох, мне бы такое в тот снегопад… было дело…

        Но интересно, как эта штука будет работать на наших дырах в асфальте. Вот смеху-то будет!
          0
          Ну так каждая дыра в дорожном покрытии дает прекрасно-видимый артефакт в получаемых данных. Будут своеобразными ключевыми точками на карте дорожных подземелий.
          Более того, можно будет решать обратную задачу — оценивать качество дороги по данным.
          — Дорогой, УЗИ дороги показало что у нас будет асфальтоукладчик!
            0
            Ну так каждая дыра в дорожном покрытии дает прекрасно-видимый артефакт в получаемых данных.
            Так вот почему у нас годами ямы не заделывают! Готовят базу данных для будущих машин.
            оценивать качество дороги по данным.
            Кстати, да — объективно и в онлайне. Полезная фича.
            — Дорогой, УЗИ дороги показало что у нас будет асфальтоукладчик!
            :-D
        0
        И как она себя поведет без карты, с которой надо сверяться?
          0
          там основано на запоминании трека при хорошей погоде, а потом (когда все фигово) едет по старому следу. Т.е. если ты раньше там не ездил — то никак.
          0
          Запомнили дорогу, а под ней трубу прокололи (есть такая технология) и что будет делать эта система?

          Как по уму так разметку проще сделать проводящей — ее радаром снять с дороги можно будет через снег и воду (возможно).
            0
            что будет делать эта система?

            Тоже самое, что и ушастое транспортное средство Шурика

            +1
            Начал читать в надежде, что в кои-то веки запилили радар, который определяет состояние покрытия ПЕРЕД автомобилем, типа ямы, асфальт под снегом, лужи и прочее. А нет, это… я даже не знаю, что это и зачем… Какой-то подземный GPS. «Автопилот, где мы? Ша, хозяин, я понюхаю… пощупаю… да, мы тут в прошлом году колесо пробили! Да, вот здесь! Опять!»
            Одна очень здравая идея всё-таки есть. Если я правильно понял, в кои-то веки автопилоту разрешено самому составлять карты при первой поездке. А это ведь очень перспективная фича — если ты один раз проехал сам по какому-то маршруту, в режиме «Обучение автопилота», то будет больше уверенности, что автопилот поедет по маршруту, а не уедет в какой-нибудь столб из-за неверно распознанной разметки. Как это, на мой взгляд, должно работать? Большинство людей ездит по одним и тем же маршрутам, в основном, и если бы была возможность обучить автопилот, то можно было бы «едь так, тут ямка, объедь так, тут на этом кольце лучше ездить так, здесь лучше держаться этой полосы», и автопилот мог бы ездить по маршруту, не нацеливаясь на построение маршрута, а на проверку маршрута и на отслеживание дорожной ситуации, например, выдавая звуковое и визуальное предупреждение «проехать по заложенному маршруту не получится, на пути препятствие, возьмите управление в свои руки, в память автопилота ваш маневр будет добавлен как альтернативный или не добавлен, если вы отмените данную запись (например, если из-за стоящей машины приходится нарушать разметку)». Плюс автопилот должен периодически требовать «Маршрут устарел, повторите обучение маршруту» с периодичностью, например, раз в пару месяцев или обнаружив новые знаки или изменение дороги/дорожных условий (например, автопилот, обученный летом, не должен ехать по гололёду так же). В идеале было бы, если бы машины могли бы обмениваться маршрутами, тогда бы машины могли проехать где угодно — без разметки, по плохим дорогам, и обмениваться актуальной информацией об дорожной ситуации, но… Машины разные, и люди тоже… С другой стороны, машины одной марки могут отправлять маршруты на сервер производителя, и при запросе водителя «построить маршрут оттуда туда-то» в память машины загружать ещё и то, как проехал по этой дороге предыдущие владельцы этой машины (с достаточной выборкой, чтобы исключить ошибку из-за одного водителя)
              0
              Отлично, так как же он будет видеть сквозь снег и туман?
              Георадар — это Great success!
                0
                У современных систем адаптивного круиз-контроля кроме лидаров и камеры есть ещё и дальнобойный микроволновый радар. Уж не его ли изобрели по новой?
                  +1
                  МТИ — это Московский технологический институт (ну или Московский теологический институт), а Массачусетский технологический институт — это широкоизвестный MIT. Странно что на LGPR, GPR и VHF у вас нашлась латиница, а на MIT — нет.

                  Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                  Самое читаемое