«Яндекс» разработал собственные лидары для беспилотных автомобилей Статьи 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
«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.
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.
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.
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.