Велосипеды все еще остаются серьезной проблемой для беспилотных автомобилей

У беспилотных автомобилей есть одна общая черта с людьми: и те, и другие не видят на дороге велосипедистов. Несмотря на заметный прогресс в распознавании других автомобилей в потоке, обнаружение куда более уязвимых участников трафика все еще остается проблемным вопросом. Отчасти виной этому недостаток обучения алгоритмов, отчасти – параметры самих велосипедов.

Автомобиль заметить легко. Все они имеют примерно одинаковую форму и четкие признаки, по которым можно отличить их переднюю часть от задней. Благодаря этому не так уж трудно распознать машину и направление ее движения даже на двухмерном изображении. В свою очередь, велосипеды не похожи один на другой почти так же сильно, как их владельцы.

Их размеры невелики, траекторию предсказать сложно, а форма сильно меняется, если появляется багаж. И даже если автомобиль распознает велосипед, часто невозможно понять, в какую сторону он движется.

Источник: George Mason University

Но не стоит волноваться, над решением этой проблемы уже вовсю трудятся специалисты. Например, исследователями из Университета Джорджа Мэйсона вместе с компанией по разработке беспилотных такси Zoox был создан алгоритм Deep3DBox. Он обрабатывает двухмерные изображения, находит на них транспортные средства и определяет, в какую сторону они движутся. Алгоритм корректно распознает 89% автомобилей, о чем писал обозреватель журнала IEEE Spectrum Питер Фэйрли (Peter Fairley), хотя несколько лет назад стандартной считалась точность 70%.

Есть несколько способов улучшить эти показатели. С помощью лазерных дальномеров и радаров машины могут строить достоверную трехмерную картину дороги и замечать движение, что позволяет определить ориентацию объектов. Еще одно полезное изобретение – 3D-карты сверхвысокой детализации, на которых отмечено все, что находится на дороге и вокруг нее, в том числе дорожные знаки и линии разметки. Владея настолько подробной информацией об окружении, автомобиль может быстро отмечать объекты, которых нет на карте – например, велосипеды.

Источник: George Mason University

Однако велосипедам присуща еще одна особенность, учитывать которую гораздо сложнее. Вернее, дело даже не в велосипедах, а в их владельцах: их поведение невозможно предугадать. Велосипед – юркий и проворный транспорт, часто ездоки прорезают поток или снуют между полосами. Здесь уже неважно, насколько точен алгоритм обнаружения: если велосипедист вдруг появится из ниоткуда, вы в лучшем случае успеете только запаниковать.

«Предсказывать движение велосипедов намного сложнее, чем автомобилей, – рассказала журналу IEEE Spectrum одна из разработчиков Deep3DBox Яна Косечка (Jana Košecká). – Все потому, что на велосипеде намного легче делать резкие маневры и менять направление».

Автомобили Jaguar уже сейчас оснащаются системой обнаружения велосипедистов, а Volvo добавила аналогичную технологию в свой пакет активной безопасности пешеходов. В будущем транспортный поток в городах будет становиться все разнообразней, а доля автомобилей будет постепенно снижаться. Все больше людей будут пользоваться велосипедами, поэтому беспилотным автомобилям просто необходимо научиться безопасно с ними сосуществовать.

Радует и то, что такие технологии проникают и в традиционные автомобили, так что водители тоже представляют меньше опасности для велосипедистов. Volvo, Jaguar и любого другого автопроизводителя, работающего над улучшением своих машин, остается попросить лишь об одном: свяжите системы распознавания велосипедов с дверными замками, чтобы люди больше не могли открыть дверь прямо перед едущим велосипедистом.

Источник

Материалы по теме:

Ford вложит $1 млрд в ИИ-стартап для разработки беспилотного авто

Власти Осло раздадут жителям по $1200 на покупку электровелосипедов

6 автомобильных компаний, которые сыграют важную роль в 2017 году

Uber свернул кампанию с беспилотными авто в Калифорнии и увез их в Аризону

Галереи по теме:

Uber свернул кампанию с беспилотными авто в Калифорнии и увез их в Аризону

Галерея