«Яндекс» спроектировал собственные датчики для беспилотных автомобилей

в 8:49, , рубрики: Автомобильные гаджеты, беспилотные автомобили, Камеры, лидары, радары, Разработка робототехники, робототехника, Урбанизм, яндекс

image

«Яндекс» объявил о том, что начнет использовать в беспилотных автомобилях лидары и камеры собственного производства. Они будут предназначаться также для автономных роботов-доставщиков «Яндекс.Роверы». Пока компания не собирается продавать их на рынке.

Компания создала два типа лидаров. Конструкция представляет из себя устройство, которое имеет встроенный лазер, который способен с высокой скоростью крутиться вокруг своей оси. Также лидар оснащен сенсорами для приема лучей. Он имеет обзор 360 градусов. Лидар собирает информацию об объектах, которые находятся вокруг беспилотного автомобиля.

Лидар

Light Detection and Ranging, LiDAR, устройство, которое определяет расстояние до предмета, а также его очертания с помощью светового луча. При совместной работе с видеокамерами и радарами способен подробно описать ситуацию на дороге.

Второй лидар — твердотельный, с встроенным стационарным лазером, имеющим подвижный отражатель. Его угол обзора составляет 120 градусов. Такое устройство можно применять для получения более детальной информации об объектах по направлению движения авто.

«Рынок и технологии лидаров довольно закрытые, нет учебника «как сделать лидар для чайников». Поэтому нам надо было найти свое решение, которая 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», — поделился руководитель группы разработки лидара Дмитрий Соломенцев.

Камеры, совместно с которыми будут работать лидары, собраны специально под беспилотники. Устройства способны быстрее адаптироваться к изменяющемуся освещению и лучше распознавать светодиодные лампы.

Система лидаров, камер и радаров используется в большинстве беспилотных автомобилей. В совокупности они помогают распознавать окружающие объекты, а также определять точные расстояния между ними и скорость перемещения. При этом каждый из датчиков имеет ограничения, так, радар может обнаружить объект на расстоянии до 300 метров и узнать его скорость, но не может понять тип объекта.

Лидар же с помощью лазерных лучей, которые отражаются от объектов, помогает создать трехмерную картину окружающей среды с точным расстояниями до каждого из них. Его работа не зависит от освещенности или погодных условий, при этом лидар, однако, не сможет определить цвет светофора или прочитать надпись на дорожном знаке.

image

Стоимость лидара, в среднем, составляет от нескольких тысяч до десятков тысяч долларов. В «Яндексе» отметили, что собственный лидар обошелся вдвое дешевле рыночной стоимости, а массовый выпуск устройств и вовсе позволит сэкономить до 75% средств.

Ранее «Яндекс» задействовал лидары других производителей, например, Velodyne.«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», — отмечает руководитель направления беспилотных автомобилей «Яндекса» Дмитрий Полищук.

Первые беспилотники от «Яндекса» появились в 2017 году, сейчас тестовая команда насчитывает 50 машин. В этом году сообщалось, что они в совокупности проехали 1 млн километров по дорогам России, США и Израиля.

На днях калифорнийский разработчик беспилотных автомобилей Voyage представила собственную систему экстренного торможения под названием SafeStop. Ее преимущество перед существующими AEB-системами заключается в том, что SafeStop опирается на большее количество высокоточных сенсоров и более продвинутые алгоритмы. Система включает высокоточный лидар Velodyne Ultra Puck VLP-32C, который способен работать в любое время суток и в определенных погодных условиях. 32-лучевой лидар обеспечивает большую плотность точек, достаточную для точной классификации объектов впереди. Алгоритмы же должны точно выделять все объекты, отличные от дорожного полотна.

Автор: maybe_elf

Источник


* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js