Яндекс начал тестировать свои лидары для беспилотных автомобилей
Яндекс разрабатывает лидары и камеру для собственной системы беспилотного управления. Первые беспилотные автомобили, оборудованные новыми сенсорами, уже проходят испытания. Новыми устройствами будут также оснащаться автономные роботы-доставщики Яндекс.Роверы.
У беспилотного автомобиля три основных вида сенсоров: камеры, радары и лидары. Сочетание данных с этих сенсоров даёт наиболее подробную информацию об окружающем мире. Радар может обнаружить объект на расстоянии до 300 метров и определить его скорость, но точность данных недостаточна для распознавания типа этого объекта. Камера позволяет подробно рассмотреть окружающие предметы и не только определить тип объекта, но и узнать такие детали, как надпись на дорожном знаке или сигнал светофора. Лидар сканирует пространство с помощью лазерных лучей, которые отражаются от объектов и создают трёхмерную картину окружающей среды. В отличие от камер, лидар не зависит от условий освещения, а также даёт гораздо больше информации об объекте, чем радар. Лидар — самый важный и самый дорогой сенсор для беспилотных автомобилей.
Яндекс работает сразу над двумя типами лидаров. Первый — лидар с обзором 360 градусов, собирающий информацию об объектах вокруг беспилотного автомобиля. Второй — твердотельный лидар с углом обзора 120 градусов, который можно использовать для получения более детальных данных об объектах перед автомобилем.
Благодаря полной интеграции лидаров в систему беспилотного управления, параметры сканирования могут изменяться на ходу — в зависимости от дорожных сценариев и погодных условий. Например, можно сфокусироваться на отдельном объекте и издалека распознать, пешеход это или велосипедист, получив высокоточную картинку даже на расстоянии 200 метров. Возможность детально настраивать параметры лидара особенно пригодится для езды в плотном городском трафике с большим количеством разных участников движения.
«Лидары сторонних производителей анализируют и фильтруют данные на этапе сбора. Используя собственные лидары, мы получаем больше информации благодаря доступу к „сырым данным“, не прошедшим эту первичную обработку. Мы можем сами анализировать их, синхронизировать с данными с других сенсоров и лучше распознавать окружающие объекты. К тому же цены текущих прототипов уже вдвое ниже рыночной стоимости устройств, используемых для аналогичных задач. При переходе к массовому производству они станут ещё ниже и позволят нам сэкономить до 75% на стоимости сенсоров», — говорит Дмитрий Полищук, руководитель направления беспилотных автомобилей Яндекса.
Помимо лидаров, Яндекс тестирует также собственную камеру. Благодаря широкому динамическому диапазону, она одинаково хорошо видит ярко освещённые и затенённые объекты в одном кадре, а также быстро адаптируется при резкой смене освещения — например, при въезде в туннель или выезде с подземной парковки. Специальный тип матрицы позволяет лучше распознавать мерцающие светодиодные огни других автомобилей и светофоров. Кроме того, камера создаётся специально для использования на беспилотном автомобиле и способна стабильно работать в условиях агрессивной внешней среды.
