Как мы в Ralient провели успешные испытания и подписали соглашение на 1000 беспилотных такси

В октябре 2020 года мы провели успешные испытания нашей системы Sol SDS. Мы в Ralient планомерно занимается разработкой технологии беспилотного управления без использования лидаров.

Наш подход похож на реализацию Tesla Autopilot и Intel MobilEye, но тем не менее есть отличия. Эти два подхода (Tesla и MobilEye) отличаются друг от друга, но и наш отличается от обоих. Тем не менее объединяет нас всех отказ от лидаров, как ключевых датчиков, на которые должен опираться беспилотный автомобиль. Дальше уже начинаются нюансы.

Одним из ключевых элементов системы являются нейросети, которые позволяют определять расстояние до участников дорожного движения с помощью всего одной камеры. Это продемонстрировано на видео про Sol, и это же задача являлась показательной частью испытаний:

Конечно же никто не говорит и никто не собирается создавать беспилотник на одной камере, это невозможно хотя бы потому что одна камера не может смотреть на 360 градусов. Мы планируем использовать 8 камер, 2 радара и ультразвуковые датчики (парктроники в народе). Это необходимо для обеспечения высокого уровня безопасности и обзора на 360 градусов.

Слова о том, что мы делаем это с одной камеры направлены на то, чтобы показать возможности Sol. Она может это делать. И достаточно точно.

Тестированием Sol остались все довольны. Конечно, большая часть разработки осталась за кадром и не будет показана публично, по крайней мере сейчас. Теперь мы планируем следующие публичные тесты на весну-лето 2021 года уже в совершенно других условиях и с гораздо более сложными задачами. Тем не менее много модулей требуют улучшения и усовершенствования. Беспилотный автомобиль это сложный проект, который включает в себя большое число модулей, каждый из которых сложный в реализации.

Результатом тестирования стало заключенное соглашение с компанией Таксовичкоф на первые 1000 лицензий для их парка беспилотных автомобилей. А также партнерство с компанией StarLine, которая будет помогать нам в реализации модуля перехвата управления автомобилем.

Кроме того у нас появились партнеры за границей, включая игроков автомобильного рынка, и сейчас мы прорабатываем стратегию выхода на британский и американский рынки.

На сегодня, как мне известно, только 3 компании смогли показать и доказать, что умеют определять глубину объектов с высокой точностью по изображению с одной камеры, это Tesla (которая раньше определяла расстояние только радаром), MobilEye и мы, Ralient. Конечно, мы еще отстаем по многим направлениям от этих компаний, но понимая сроки выхода на рынок продуктов такого типа, их сертификации и в принципе срок жизни автомотив решений у нас есть время.

Спасибо, что прочли, если у вас есть вопросы по тому, как работает любой другой self-driving спрашивайте, постараюсь ответить или напишу отдельный материал.

Также есть ряд материалов, которые рекомендую прочесть.

Почему лидары это плохо:

Отличие подходов к self-driving на примере Tesla и Yandex:

Кейсы Ralient с разметкой зимой:

99
21 комментарий

Комментарий недоступен

2
Ответить

Комментарий недоступен

Ответить

По слухам у военных есть лидары которые видят в любую погоду в любых условиях, определяют врага автоматически по его ДНК, которые они считывают с помощью 4D-лидара конечно же, и затем просто незаметно увеличивают мощность лидара и ликвидируют вражеский объект)

Но если серьезно, то действительно ходят какие-то слухи про какие-то волшебные лидары у военных, которые стоят как бюджет какой-нибудь Молдавии, но никто никогда их не видел)

4
Ответить

"На сегодня, как мне известно, только 3 компании смогли показать и доказать, что умеют определять глубину объектов с высокой точностью по изображению с одной камеры, это Tesla (которая раньше определяла расстояние только радаром), MobilEye и мы, Ralient."
На самом деле этих компаний конечно же гораздо больше, просто вы о них не знаете, как и они о вас.
Взять хотя бы comma.ai
Ну или менее известные стартапы вроде wayve.ai
Ну и потом есть масса игроков, которые делают гибкие платформы, в которых лидары и большинство других сенсоров являются опцилнальными компонентами.
К примеру так делают Oxbotica Selenium, Nvidia Drive, да и наверно практически любой Automotive Tier1 типа Bosh, Aptiv и иже с ними

Ответить

Возражу)
Wayve.ai используют для этого 3 камеры, как мне известно. И их карта глубины вызывает вопросы в точности (но тут не скажу ничего конкретнее). Что касается comma.ai то у них последнее время много апдейтов, но ещё недавно они все ж были адасом по удержанию в полосе, крутым надо сказать адасом. 

Поэтому уточню, я не про технологию на камерах, а про измерения расстояний и размеров объектов (по сути 3D object detection) с 2D изображений, полученных с одной камеры. 

1
Ответить

Не посчитайте хейтером, но на первом видео - вы действительно считаете такие маневры комфортными и безопасными? Надеюсь на видео жесткая Альфа версия.
А так удачи вам, конкуренция - это всегда хорошо!

Ответить

На видео планер имеет маленький горизонт, поэтому конечно манёвры выглядят резко. 

Ответить