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:

0
21 комментарий
Написать комментарий...
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Александр Торцев

ну у военных наверняка еще более крутые технологии 

Ответить
Развернуть ветку
Артем Кривич
Автор

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)

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Korvyakov

"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
Развернуть ветку
Артем Кривич
Автор

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. 

Ответить
Развернуть ветку
stivstivsti

Кто угодно может скачать с гитхаба модель которая считает глубину по одной картинке и таким образом получить облако точек. Только что дальше с ним делать ?

Ответить
Развернуть ветку
Артем Кривич
Автор

А можно ссылку? Посмотрим, что там за модель и что она считает. После этого, что-то смогу ответить) 

Ответить
Развернуть ветку
stivstivsti

модель мидас, самая популярная, вот на кадре из вашего видео: 

Ответить
Развернуть ветку
Артем Кривич
Автор

Это выглядит как решение для приложений в мобильных, чтобы размывать фон. Не более. Сделать такую карту глубины, и сделать то, что делаем мы это большая разницы)

Ответить
Развернуть ветку
stivstivsti

А на вашу как посмотреть можно?

Ответить
Развернуть ветку
Артем Кривич
Автор

Боюсь, что никак. У нас коммерческое решение, а это составная часть его. Поэтому могу предложить посмотреть только результаты, где расстояние до авто определяется точно. 

Кстати к ссылке ниже, на площадке где проходил тест дорога волнами (ну вот такие площадки в Питере), и решение немцев уже бы не работало.

Ответить
Развернуть ветку
stivstivsti

Ну загнать эту картинку можете в сеть?

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Шапошников

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
Развернуть ветку
Артем Кривич
Автор

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

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Шапошников

Ну нет, по полтора оборота в каждую сторону и на неплохой такой скорости.
Это больше похоже на лосиный тест)))

Ответить
Развернуть ветку
stivstivsti

Ну демки не дотягивают даже до уровня 80ых годов https://youtu.be/I39sxwYKlEE
Не очень понятно почему начали заниматься именно сейчас, когда пузырь сдулся.

Ответить
Развернуть ветку
Артем Кривич
Автор

Быстро глянул видео. Для определения используются законы оптики. Не будет работать корректно при тысячи различных условий. Только на горизонте. 

Для стационарных камер норм решение кстати.

Ответить
Развернуть ветку
stivstivsti

Ну так или иначе машина у них от берлина до франции доехала :)

Ответить
Развернуть ветку
Артем Кривич
Автор

Вне города, по прямой дороге) это классный эксперимент, но это не прод решение.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Инокентий Смирнов

Интересно, но конкуренция колоссальная

Ответить
Развернуть ветку
18 комментариев
Раскрывать всегда