Беспилотники, которые не видят в дождь, теперь могут прощаться с ошибками благодаря новому радару

Как часто вы задумываетесь о том, что на пути к массовому использованию беспилотных автомобилей встает одна большая проблема? Система вождения, основанная на камерах и лидарах, часто оказывается беспомощной в плохих погодных условиях, таких как дождь, снег или туман. Но, похоже, скоро это может измениться.

Проблемы лидаров в плохую погоду

Сегодня на рынке существуют два основных подхода к созданию беспилотных автомобилей. Tesla использует камеры, а другие компании — лидары, которые создают 3D-картину окружающей среды. Однако у лидаров есть один существенный минус: их эффективность значительно падает в условиях плохой видимости. В дождь и туман их работа практически сводится к нулю.

В то время как человек способен разглядеть дорожную обстановку даже в сложных условиях, беспилотное авто с лидаром может остановиться, не заметив важного объекта.

Но это еще не все: нейросети, обученные на данных лидаров, подвержены "галлюцинациям", когда система видит объекты, которых на самом деле нет. Это может привести к фальшивым срабатываниям, например, к фантомному торможению, что в свою очередь повышает риск аварий.

Радар как альтернатива лидару

Чтобы решить эту проблему, ученые из МФТИ предложили инновационное решение — использование радаров для беспилотных автомобилей.

В отличие от лидаров, радары способны работать в любых погодных условиях, ведь их радиоволны не поглощаются водяными каплями, как у лидаров. Однако и у радаров есть свои сложности: из-за более длинных волн они обеспечивают менее точные данные. Также сигналы радаров могут перекрываться шумами, что усложняет обучение нейросети.

Новый подход: система RadarSFEMOS

Разработанная в МФТИ система RadarSFEMOS решает эти проблемы. Главным ее достоинством является способность эффективно подавлять шумы и точно определять направление и скорость движущихся объектов даже в сложных условиях. Это стало возможным благодаря использованию инновационного метода шумоподавления и трансформерного анализатора.

Система RadarSFEMOS способна различать объекты при минимальном количестве точек отражения радарных волн. Например, если традиционные лидарные системы могут различать объекты при ста точках на квадратный метр, то новинка из МФТИ справляется с этим при пяти-семи точках. Это значительно повышает ее эффективность.

Преимущества системы

RadarSFEMOS не только помогает точно определять движущиеся и статичные объекты, но и делает это в любых погодных условиях. Она обучается на реальных данных и с каждым циклом работы становится точнее.

Интересно, что эта система готова к использованию на серийных радарах, которые в 50 раз дешевле лидаров. Таким образом, этот подход имеет огромный потенциал для массового внедрения.

Результаты испытаний

Система прошла ряд испытаний, включая тесты на стандартных наборах данных, таких как View-of-Delft и TJ4DRadSet. Результаты оказались впечатляющими: количество фантомных торможений снизилось, а точность определения положения объектов выросла до 89%. Эти показатели ставят систему RadarSFEMOS на один уровень с лучшими мировыми технологиями.

Будущее беспилотных автомобилей

Новая система радарной ориентации может значительно ускорить развитие беспилотных автомобилей, обеспечив безопасное и надежное вождение в любых условиях. В будущем она может стать основой для отечественных фур и такси, а также оказать влияние на улучшение безопасности дорожного движения в целом.

Уточнения

Радиолокацио́нная ста́нция (РЛС), рада́р (англ. radar от radio detection and ranging - радиообнаружение и измерение дальности) — радиотехническая система для обнаружения воздушных, морских и наземных объектов, а также для определения их дальности, скорости и геометрических параметров.