«Яндекс» разработал собственные лидары для беспилотных автомобилей
Материал редакции
Вместе с камерой, спроектированной в компании, новые датчики предоставят больше точных данных чем готовые решения от других разработчиков. Продавать устройства «Яндекс» не планирует.
«Яндекс» начал использовать в беспилотных автомобилях лидары и камеры собственного производства. Датчиками будут также оснащаться автономные роботы-доставщики «Яндекс.Роверы», рассказали vc.ru в компании.
Наверху — лидар с обзором 360 градусов, за двумя вырезами рядом с логотипом находятся твердотельные лидары
Инженеры «Яндекса» разработали лидары двух типов. Первый лидар с обзором 360 градусов собирает информацию об объектах вокруг беспилотного автомобиля. Он представляет собой устройство с лазером внутри, который с высокой скоростью крутится вокруг своей оси, и сенсорами для приёма лучей.
Второе устройство, разработанное в компании, — твердотельный лидар. В нём используется стационарный лазер с подвижным отражателем. Такой лидар имеет угол обзора 120 градусов и чаще всего используется для получения более детальных данных об объектах по направлению движения.
Рынок и технологии лидаров довольно закрытые, нет учебника «как сделать лидар для чайников». К тому же люди еще не придумали самого лучшего способа делать лидар для беспилотных автомобилей — есть много технологий со своими плюсами и минусами, и абсолютного чемпиона среди них нет.
Поэтому нам надо было найти свое решение, которое подходило бы именно нашей технологии, а с учетом ее стремительного развития, сделать это нужно было довольно быстро. На создание двух типов лидаров у нас ушло около восьми месяцев.
Дмитрий Соломенцев
руководитель группы разработки лидара
Камеры, созданные в «Яндексе», собраны специально для использования в беспилотниках. Они быстрее адаптируются к изменяющемуся освещению и лучше распознают светодиодные лампы.
«Яндекс» планирует использовать новые лидары и камеры в собственных беспилотных автомобилях и роботах-доставщиках и пока не намерен продавать свои сенсоры сторонним компаниям.
Зачем беспилотникам нужны лидары, камеры и радары
Подавляющее большинство компаний, разрабатывающих беспилотные автомобили, используют три типа сенсоров для того, чтобы «видеть» окружающий мир — лидары, камеры и радары. Совместная работа этих датчиков позволяет машине распознавать окружающие объекты, определять точные расстояния между ними и скорость их перемещения.
У каждого из датчиков есть свои ограничения, поэтому наиболее полные данные можно получить благодаря их совместной работе. Например, радар может обнаружить объект на расстоянии до 300 метров и узнать его скорость. Однако точности его данных недостаточно для того, чтобы понять тип объекта.
Пример работы сенсоров
Камера позволяет беспилотнику распознавать окружающие предметы и определить такие детали, как надпись на дорожном знаке или сигнал светофора. При этом точность работы камеры зависит от погодных условий и освещения.
Лидар в современном беспилотном автомобиле является основным сенсором. Он сканирует пространство с помощью лазерных лучей, которые отражаются от объектов и создают трехмерную картину окружающей среды с расстояниями до каждого из них с точностью до сантиметра. Его работа не зависит от освещенности и погодных условиий, и он даёт более точную информацию об объекте, чем радар. Однако лидар не сможет определить цвет светофора или надпись на дорожном знаке.
Кроме того, лидар сегодня является наиболее дорогостоящим сенсором беспилотного автомобиля. Его стоимость на рынке варьируется от нескольких тысяч до десятков тысяч долларов. Поэтому некоторые компании — такие как Tesla и MobilEye — работают над созданием безлидарных систем, которые используют лишь данные с камер и радаров.
Зачем «Яндексу» собственный лидар
«Яндекс» в последние несколько лет собирал беспилотные автомобили с лидарами сторонних производителей. Например, чаще всего на машинах, которые ездят в Москве и на полигоне компании, можно было встретить устройства калифорнийского производителя Velodyne.
Лидар Velodyne, установленный на одном из беспилотных автомобилей «Яндекса»
Переход на использование собственных лидаров даст три преимущества, рассказывают в «Яндексе». Во-первых, система беспилотного управления сможет на ходу изменять параметры лидара, чтобы подстраивать сканирование под разные дорожные сценарии и погодные условия.
Во время движения по трассе лидар «Яндекса» может сфокусироваться на отдельном объекте и, к примеру, на расстоянии 200 метров получить высокоточную картинку, которая поможет распознать пешехода или велосипедиста на дороге. В плотном городском движении с большим количеством разных участников движения лидар наоборот может сместить фокус на ближайшее окружение автомобиля, чтобы получить более детализированную картину всей улицы.
Трёхмерное изображение, полученное с помощью лидаров «Яндекса»
Трёхмерное изображение, полученное с помощью лидаров «Яндекса»
Во-вторых, собственный лидар позволяет инженерам получать доступ к «сырым» данным, не прошедшим первичную обработку на уровне устройства. «Лидары сторонних производителей анализируют и фильтруют данные на этапе сбора. Используя собственные лидары, мы получаем больше информации. Мы можем сами анализировать её, синхронизировать с данными с других сенсоров и лучше распознавать окружающие объекты», — рассказывает руководитель направления беспилотных автомобилей «Яндекса» Дмитрий Полищук.
В-третьих, собственная разработка лидаров позволяет снизить стоимость устройств. Компания не раскрывает стоимость разработки, однако по словам Полищука, цена собранных компанией прототипов уже вдвое ниже рыночной стоимости устройств, используемых для аналогичных задач. «При переходе к массовому производству они станут еще дешевле и позволят нам сэкономить до 75% на стоимости сенсоров», — поясняет Полищук.
Визуализация данных, которые получены от трёх лидаров, установленных на беспилотнике «Яндекса»
Зачем «Яндексу» собственная камера
Камера, собранная инженерами, использует сенсор, который мгновенно адаптируется под изменяющиеся условия освещения — например, при выезде из тоннеля или подземной парковки.
Кроме того, сенсор позволяет избежать мерцания, которое часто возникает при съемке светодиодных ламп в огнях автомобилей, светофоров или дорожных знаков.
По словам инженеров «Яндекса», камера собрана специально для использования на беспилотном автомобиле, поэтому может стабильно работать в условиях агрессивной внешней среды.
Пример работы сенсора, нивелирующего мерцание светодиодных ламп. Он быстрее адаптируется к изменяющемуся освещению и убирает мерцание на светодиодных лампах
«Яндекс» представил первые беспилотные автомобили в 2017 году. С начала 2018 года они проехали 1 млн километров по дорогам России, США и Израиля. Тестовый флот «Яндекса» сейчас насчитывает более 50 беспилотных машин. До конца 2021 года компания планирует запустить тестирование около тысячи беспилотников.
Разработчик беспилотных машин Waymo, принадлежащий Alphabet, также использует в своих машинах лидары и камеры собственного производства. Изначально Waymo как и «Яндекс» устанавливала датчики сторонних производителей, но в 2017 году компания решила создавать сенсоры для беспилотников самостоятельно.
В марте 2019 года компания объявила о планах продавать лидар Honeycomb, который используется для отслеживания слепых зон, сторонним компаниям, не конкурирующим с Waymo на рынке роботакси.
"Разработал лидар - ничего. Потом камеру разработал - опять ничего. Потом уже разработает самоуправляемое авто и самолет, а потом и ракету. Потом стрелять начнут и грабить магазины "
Мыслите шире.
1. Свое железо защищает софт. Например, конкуренты своровали софт, но преимущество получить не могут, так как он работает только со своим железом, которое своровать намного сложнее.
2. Свое железо - независимость от чужих ресурсов, читай - безопасность. Если введут санкции, конкурент перекупит производителя или производитель не сможет обеспечить высокий спрос, то Яндекс это никак не затронет.
3. Про рост капитализации и пр. можно не говорить, и так ясно.
а вы уверены что железо собрано на 100% из местных комплектующих? что то сильно сомневаюсь. и если захотят, то запретят продажу и будет туго с разработками ;)
Да что вы говорите. А почему тогда недавняя ситуация с хуавеем, которая только использовала комплектующие так взбудоражила рынок?! Можно же так просто все заменить было?! Зачем кипишь тогда был?!
ну так мы же говорим о том, что яндекс собирается использовать датчики в своих сервисах. а когда народ к ним привыкнет и появиться такая же проблема - ситуация по вашему не повторится?
А! Так это был вопрос!!
Ну так ответ в том, что у Яндекса другой бизнес и получить конкурентное преимущество за счёт хорошего устройства важнее, чем тупо заработать деньги, продав его.
Лучшие беспилотные такси принесут денег больше, чем продажа лидаров.
1. Чуть больше защищает. Ломают то, что массово обычно. Мы в своё время не связывались с HASP, и оказались правы. Обходчик делали и так пользовались софтом. У нас было своё железо;
2. И статья расходов. Хорошая статья расходов: на железо, людей которые этим могут управлять. Производство печатных плат и компоновка их в РФ - это что-то с чем-то. Актуальных промданных у меня нет, но когда занимались - это было туши свет: дорого и до 50% брака. В Китае сделают лучше. В железе своя прошивка - никому не отдавали.
Про мыслить шире: своё железо это удорожание разработки на 30-40%. Конкурентов много.
"Мы в своё время не связывались с HASP, и оказались правы." - Контора 1С придерживалась другой тактики. Которая, в конце-концов, получилась стратегией.
Своё железо - это как у Эппл может быть: права, R&D и чертежи устройства. А производство - это по нынешним временам легко аутсорсится, например, в Китае. Называет же Apple своими чипы Axx? В принципе, не без оснований
Факт. Китай сильно вырос в плане опыта выполнения заказов и англоговорящих менеджеров уже почти в каждом нормальном предприятии хватает. Но качество нужно контролировать всегда и цену тоже нужно понимать.
Меня всегда в китайцах вымораживала готовность снизит цену до почти любого уровня за почти любые компромиссы в качестве
Возможно есть уже открытые технологии.
Беспилотники в каждом университете собирают, возможно и лидары тоже.
А соревнованиях беспилотников ее команды от яндекса не было, зато много пиара.
Вы забыли одну маленькую деталь - беспилотники с лидарами от Velodyne действительно делают все подряд. При этом сделать свои лидары пока осилили только Waymo. А когда Убер попытался скопировать их технологию, их засудили тут же на N миллионов американских денег. Мир чуть сложнее, чем полигон под Дмитровом.
Я про тоже. Утверждать не буду, но даже на создание прототипа видео регистратора может уйти несколько месяцев, а они за 8 месяцев сделали два типа лидаров, и ещё камеру. Твердотелые лидары это вообще редкость, я пока только одну компанию знаю которые их делает.
Ну беспилотник они тоже довольно шустро собрали. Понятно, что использовали какие-то общие принципы при создании. Но и по беспилотникам и по лидарам сейчас все должно быть слишком засекреченно, действительно нет какой-то инструкции - как сделать лидар, тем более солид стейт. Ну и нельзя разобрать чужой лидар и собрать свой такой же или лучше. Если б все было так просто, все бы так и делали, а не сливали кучу денег на велодайновские.
Что там невозможного? Лазерная рулетка с системой наведения. Вот обработать данные - это ещё та задача! Но в обработке они давно практиковались на лидарах других производителей
А зачем все делают эти ссаные лидары, которые тупо меряют расстояние? Говорили же, что автомобиль будущего должен управляться одной-двумя камерами наверху за лобовым стеклом. Xilinx делает FPGA могучие для таких задач. Человек же глазами смотрит на дорогу и другие тачилы, а не лидарами. Лидары могут засрать грязью и пылью, а камеры за стеклоочистителями всегда чистые и дешевле. Я не понял почему все не развивают чисто CV-алгоритмы для этого, основанные на 30fps-видеопотоке, а занимаются какими-то лидарами?
Чем больше бастующих таксистов, тем больше зарабатывают работающие таксисты.
Даже не представляю как эту ситуацию смогут изменить эти группы.
Всегда будут люди, которые выходят в такси на подработку.
Если за заказы будут в 2 раза больше платить, то они просто заменят тех кто бастует.
Да там уже все понятно. Срамблер продали с нжинксом в пакете. Потом внезапно оказалось, что Нжинкс купили за почти миллиард долларов. Сбер полез в коробку с покупками, а там хуета какая-то. Сбер выставил претензии, Махмуд сказал - ща все порешаем и понеслась.
Тут кстати интересные коменты уже пошли - Трамблёр котировался на бирже в проклятой лондонашке и ежегодно там публиковал отчеты. Нжинкс это не системный блок без инвентарного номера, если F5, которая его купила, затребует с лондонской биржи бумажки и подаст в свою очередь на Махмуда в американский суд, то чувак неиллюзорно повторит судьбу Дерипаски в ухудшенной версии.
RLY? В сентябре 2019 не было понятно, что Nginx - не проект Рамблера? Вы, наверное, никогда не брали кредит и не работали с юристами. Думаю Сбер тут таки вообще не при делах и скорее одним из главных потерпевших с репутацией проходит.
А Мамут может по итогам истории отхватить, да. Волна нехорошая для него пошла - и большая
Сбер в доле в Рамблере на сорок с чем то процентов. Только претензии к nginx выведены в какой-то офшор - и, по словам, несколько лет назад. Факт в том, что претензии поданы не от Рамблера - поэтому даже потенциальных выгод у текущих акционеров Рамблера нет, но репутационные риски у сбера в полный рост.
Ну - тут он выходит на мировой уровень! Nginx - эта штука касается всей ИТ-индустрии, да ещё в разрезе opensource и копирастии, да еще и с использованием неэтичной "уголовки".
Да, может и тут с рук сойдёт, но чувак к успеху идёт явно
Классные картинки сравнения лидара, камеры и радара. Видно что понять что либо по радару и лидару очень трудно. Кажись те компании кто не используют лидары - правы. Либо лидар либо радар в этой тройке лишние. Я читал про новые разработки Nvidia так они очень качественно создают 3Д сцену из 2Д изображения. А с двух камер это наверное ещё проще сделать. Мне кажется что нужно использовать дешёвые твердотелые узконаправленные лидары вместо радара, что бы лучше видеть препятствия спереди. А огромный лидар с движущимся частями убрать, он очень дорогой и не любит тряски.
Думаю IRL будет несколько направленных лидаров, чтобы точнее распознавать данные камер и радаров. Массив лидаров будет в итоге дешевле, чем движущийся по кругу лидар.
А так - да, много экспериментов с техническим зрением со стерео камер
Все бы хорошо, но где флот беспилотников Нвидии? А все, кто реально ездит в городе (Веймо, ГМ Круз, Убер, Зукс простихоспади), все ездят на лидарах. Мне вообще нравится аргумент Илона Маска, что те, кто пользуется лидарами, просто не умеет нормально в computer vision. Это гугл-то в компьютер вижн не умеют? C'mon
Маск сказал что это тупиковый путь. Вначале лидар помогает получить быстрые результаты но потом заводит в тупик. У гугла и других примерно так и было. Маппинг кадра с лидара с кадром с камеры не простая задача. Тем более что у лидара ограниченная дальность а камера будет показывать объект даже если он находится очень далеко.
Я буду аплодировать ему стоя, когда увижу хоть одну беспилотную теслу в условиях городского трафика. Да, для езды по хайвею (удержание полосы, торможение, может даже перестроения базовые) достаточно камер и радаров. Но при движении по городу это элементарно небезопасно. Как же "было" у гугла? Они начали 10 лет назад делать беспилотники с лидарами и до сих пор от этой идеи не отказались. И именно они запустили полностью пустые такси в городе, а не Маск. Калибровка сенсоров (чтобы картинки совпадали) - рядовая процедура, которую уже даже автоматизировали. Что касается дальности, часто ли вы за рулем интересуетесь тем, что сейчас происходит в полукилометре от вас? Максимум надо 200-250м, и лидар с этим отлично справляется. Гораздо важнее знать точное расстояние до ближайших объектов. Желательно с точностью до сантиметра. Камера вам никогда такой точности не даст.
Человек без лидаров справляется.
Я за гуглом внимательно следил. Уже десять лет назад они уверенно умели ездить, но в строго ограниченных зонах, которые они предварительно отсканировали 100 раз. И сейчас они тоже ездят только в одном городе. Посмотрим что Тесла нам покажет, у них подход к проблеме другой. Они не полагаются на высокоточные карты. Я не говорил про калибровку, я говорил про наложение пикселей лидара на пиксели кадра с камеры.
Калибровка как раз и нужна для соотнесения (наложения) данных камеры и лидара. В принципе, геометрия же и оптика - вполне точные науки, можно делать расчёты. Камера и лидар же не случайным образом размещены!
Ну так давайте сначала и посмотрим, что нам Тесла покажет. А то вы так уверенно заявляете, что если Маск сказал, значит так и есть. При том, что его прогнозы и обещания сбываются хорошо, если в 5 из 10 случаев. 10 лет назад гугл ездил по закрытой территории, а сейчас в нормальных городских условиях. Это огромная разница с точки зрения технологии, и дело тут не в сенсорах, а в умении предсказывать поведение окружающих людей. Именно этот этап, а не распознавание, является с точки зрения технологии самым сложным и требует больше всего времени. Про калибровку Денис все объяснил, спасибо.
Его обещания выполняются но обычно с опозданием в пару лет.
Я с Маском не совсем согласен. Я считаю что лидар нужен но только как замена радару. Без распознавания предсказания невозможно делать.
Большие молодцы! Интересно, как обеспечивается надёжность первого лидара, который вращается. Предполагаю, что там коллекторный электродвигатель. Если ли его резервирование в случае отказа?
Не написано, где производят лидары Яндекса. "Собственное производство"- что это значит? У Яндекса появился завод лидаров? Или по чертежам сделали в Китае?
