Как беспилотник NVIDIA видит окружающее пространство

Материал подготовил: Аркадий Софрыгин, основатель сайта Беспилот.
Присоединяйтесь к обсуждению темы в Facebook

Сегодня мы посмотрим на мир глазами беспилотника на примере автопилота NVIDIA. Локализация, восприятие, планирование и смена полос в беспилотном режиме - что может быть лучше? Поехали!

Превращение традиционного автомобиля в беспилотник представляет собой очень серьезную и непростую задачу. Основные компоненты автономного вождения - это восприятие, локализация и планирование движения беспилотника. В этом материале посмотрим на тестовую поездку беспилотника NVIDIA по реальным дорогам Санта-Клары, Калифорния. 

Тестирования автопилота проходят с сертифицированными водителями-испытателями за рулем и вторыми пилотами, которые следят за работой системы. "В основе восприятия беспилотных автомобилей NVIDIA лежат нейронные сети глубокого обучения. Эти алгоритмы являются математическими моделями, вдохновленными человеческим мозгом" - цитата c официального сайта NVIDIA. 

Границы зеленого поля - свободное безопасное место для движения беспилотника

Расстояние до каждого объекта указывается внизу блока детекции

Восприятие на 360 градусов обеспечивают 4 камеры - передняя, задняя и две боковых

Локализация NVIDIA

Локализация - это один из столпов работы беспилота, позволяющий автомобилю точно знать свое местонахождение на дороге. Автономное транспортное средство может составить план маршрута от пункта отправления до пункта назначения на основе информации с карт высокой четкости, знании маршрута и результатов локализации в режиме реального времени.

Информация о локализации также позволяет вычислить важную информацию, такую как расчетное время прибытия (ETA) в пункт назначения, а также отслеживание местоположения беспилотника в реальном времени.

Для локализации беспилотник использует HD-карты местности. Смену полос машина делает, если "понимает" что для более эффективного движения нужно сменить полосу. Задача инженеров - научить робота думать и принимать решения также как это делают опытные и самые умелые водители. 

Удержание полосы и линия безопасного движения

Благодаря возможностям восприятия и локализации беспилот умеет расчитывать физическую траекторию, по которой он должен двигаться для выполнения определенного маневра.

Например, для смены полосы движения, программа планирования сначала выполняет проверку безопасности изменения полосы движения с помощью камер и радара, чтобы убедиться, что намеченный маневр может быть безопасно выполнен. После этого она рассчитывает необходимую скорость и план движения по боковой траектории, необходимый для перемещения от центра текущей полосы к центру целевой полосы. Затем программное обеспечение беспилота выдает команды ускорения-торможения и рулевого управления влево-вправо для выполнения плана смены полосы движения.

Искусственный интеллект дает автомобилям возможность видеть, думать, учиться и ориентироваться в практически бесконечном диапазоне сценариев вождения. NVIDIA использует ИИ и глубокое обучение, чтобы создать комплексное решение для автономного вождения: от сбора данных и обучения машин до разработки интеллектуальных и безопасных беспилотников.

Видео поездки на беспилоте NVIDIA

Сайт беспилотного направления NVIDIA: nvidia.com/en-us/self-driving-cars. Всем беспилот!

Материалы по теме:

Друзья, всё общение как всегда в моем фейсбуке: https://www.facebook.com/arksofrygin

Аркадий Софрыгин

основатель BesPilot.com

Добавляйтесь в Facebook

Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.