Показано, как автономные автомобили отслеживают дорожную обстановку

Мир «глазами» автомобиля: сложные вычисления и множество датчиков

Показано, как автономные автомобили отслеживают дорожную обстановку

В детстве меня всегда поражали статьи в энциклопедии, в которых описывалось то, как, по мнению ученых, видят мир разные звери и животные. В таком-то цвете, контрастности, четкости видит мир кошка. А вот так смотрит на этот мир лягушка, птицы и так далее. Всегда было интересно, при помощи каких опытов и логических приемов выводились те или иные умозаключения.

Куда проще узнать, как мир «видит» роботизированная техника при движении по дороге. Мда, дожили… Впрочем, именно на это мы сейчас и посмотрим.

Показано, как автономные автомобили отслеживают дорожную обстановку  

В нашем случае глаза на квадратичный мир роботов нам раскроет одна из тестовых машин Waymo (проект самоуправляемого автомобиля от Google). Обратим внимание, что железные «мозги» автомобиля не только воспринимают наличие на дороге людей, животных, других автомобилей и объектов дорожной инфраструктуры при помощи датчиков и камер, но и способны к анализу ситуации. Например, высчитывают траекторию движения велосипедистов, рассчитывая, в какой момент нужно притормозить или сместиться, чтобы не допустить наезда на двухколесного участника движения.

 

Waymo опубликовал два новых видео о том, какую информацию их технология получает от окружающей действительности.

 

В первом ролике мы видим, как минивэн Waymo Chrysler Pacifica распознает группу детей, переходящих улицу:

 

Во втором видео можно наблюдать, как Waymo анализирует движение велосипедиста, движущегося по сопредельной полосе, с последующим перестроением на полосу движения автомобиля:

 

Обратим внимание, что траектория объезда препятствия встраивается заранее, тем самым роботизированный автомобиль как бы предугадывает, какие действия будет совершать велосипедист в следующие 5-10 секунд. Фиолетовая перпендикулярная линия, похожая на мост, – это не что иное, как точка возможного столкновения с велосипедистом при заданной скорости движения, которая становится зеленой после того, как опасность минует.

 

Мы уже писали о том, как самоходные автомобили видят мир и способны прогнозировать поведение других участников движения. Стандартно это происходит через комбинацию камер, радаров, лидаров и ультразвуковых датчиков. Но просто наблюдение за определенными объектами на самом деле не делает автоматизированный автомобиль безопасным. Машина должна понимать, какой объект перед ней и какие свойства этого объекта наиболее опасны.

 

Пешеход и велосипедист в непредвиденной ситуации поведут себя по-разному. Взрослые пешеходы и дети также будут вести себя неодинаково. Последние могут делать алогичные поступки.

 

Таким образом, знание их усредненного поведения может помочь автомобилю предсказать, что произойдет в следующие секунды.

 

В то же время поведение в прошлом необязательно является показателем будущих результатов, что делает создание самоуправляемых автомобилей таким сложным. Допустим, ребенок идет по тротуару, все нормально. Но затем он видит грузовик с мороженым через дорогу и бросается на дорогу, не смотря по сторонам, как это иногда делают дети. Предсказать это невозможно и, в том числе, над такими сложными вещами работают инженеры по всему миру.

 

Оцените новость:
6.05.19 (17:02)
872
Источник — © 1gai.ru
Автор — Eric
Будете ли вы прививаться от коронавируса?

Новостная рассылка


Рассылка анонсов статей производится каждый понедельник