8 июня, 8:29

Беспилотники Яндекс: что нового?

Сотрудничество с Hyundai и новое поколение яндексовского автопилота

Компания Яндекс объявила о сотрудничестве с Hyundai в области беспилотных технологий и показала журналистам первые плоды совместной работы — опытные седаны Hyundai Sonata.

Яндексовские Приусы с характерным горбом на крыше нет-нет, да попадаются на улицах Москвы. На территории Сколково беспилотники даже работают в такси — в опытном режиме, бесплатно. Свой тестовый флот у Яндекса есть даже в Израиле и США: в общей сложности в нём работает 110 машин. К текущему моменту робомобили Яндекса намотали уже 5 миллионов километров.

Недавно среди тестовых машин появилось несколько седанов Hyundai Sonata, а до конца 2020 года тестовый флот расширится ещё на 100 беспилотных «Сонат». Последние несколько месяцев специалисты Яндекса вместе с инженерами подразделения Hyundai Mobis работали над интеграцией своего беспилотного обвеса с электронными системами корейского седана.

>
Reload
1 / 2

Яндексовский беспилотник третьего поколения работает в качестве такси на территории Иннополиса, первого в Европе города, где автономный «шаттл» можно использовать для повседневных поездок.

О подробностях проекта, новой системе, разработках и перспективах беспилотных технологий мы поговорили с Артёмом Фокиным — директором по развитию бизнеса беспилотных автомобилей Яндекса. Увы, личной встречи не получилось: из-за пандемии пришлось беседовать по Зуму...

Артём рассказал, что работы над Сонатой не ограничились просто созданием и отладкой электронного интерфейса. Ради более гладкого взаимодействия систем корейцы перенастроили практически всю бортовую электронику: сделали свои прошивки для электроусилителя руля, системы контроля скорости и даже генератора (поскольку управляющий автопилотом компьютер потребляет много электроэнергии).

Такой окружающую реальность видит лидар

Новый не только автомобиль-носитель, но и сам автопилот — то, что яндексовцы на своём жаргоне называют «беспилотный обвес»: управляющий компьютер (с двумя серверными процессорами и тремя видеокартами для GPU-вычислений), целый набор датчиков, дающих данные для автопилота, и интерфейс для взаимодействия с автомобилем. Кстати, в компании настаивают — для качественного автопилота не нужен скоростной мобильный интернет, и в яндексовской системе все вычисления ведутся исключительно на борту машины, чтобы перебои со связью не могли нарушить работу беспилотника.

Как и большинство нынешних беспилотников, яндексовский ориентируется по картам высокого разрешения (каждая команда разработчиков обычно создаёт свои). У них два слоя: навигационный, который служит для прокладки маршрута, и локализационный. Последний нужен, чтобы автопилот «узнал» своё местоположение: вместо GPS, который легко сбить с толку помехами, используется особый алгоритм. Его работа похожа на то, как человек узнаёт своё положение, оглядываясь по сторонам и видя ориентиры.

У беспилотников четвёртого поколения часть оборудования осталась на крыше, но пара лидаров и два радара вынесены в подиумы на передних крыльях, а ещё один лидар смонтирован в решётке радиатора: так меньше мёртвые зоны и выше взаимное дублирование сенсоров

На Сонатах стоит уже четвёртое поколение яндексовской системы. Основная разница в новом наборе сенсоров: количество камер увеличено с шести до девяти, причём использована оптика с разным фокусным расстоянием, установлено шесть радаров и четыре лидара (высокоточное сканирующее устройство на основе лазера).

Необходимость дублировать «органы чувств» в разных диапазонах — давно уже консенсус среди создателей автопилотов. Опираться на одни лишь камеры нельзя — их могут легко сбить с толку тени на асфальте или ослепить солнце. Не верите? Посмотрите ролик, как над тесловским автопилотом издеваются при помощи рисунков на асфальте! Радары тоже не годятся — среди препятствий могут попасться радио-прозрачные: например, даже тентованную фуру он скорее всего не увидит, не говоря уже о пешеходах. Да и лидары имеют свои недостатки. Но нюансы есть даже с тем, как именно ставить датчики!

Этот рисунок позволяет представить, как отличаются данные, получаемые сенсорами разного типа в одной и той же ситуации

Говорят, что главной задачей новой версии было улучшить распознавание мелких объектов в «ближней зоне». Иными словами, избежать самой страшной ситуации — когда в тесноте двора машина наезжает на пешехода, особенно ребёнка. Для этого использовали сразу несколько трюков: расположенный на крыше лидар кругового обзора подняли ещё выше, а радары и лидары бокового обзора вынесли вперёд на подиумах — так они могут «выглядывать» при выезде из узкого проезда. Вдобавок, их угол обзора стал больше 180 градусов. То есть область обзора разных сенсоров перекрывается, за счёт чего растёт точность распознавания.

>
Reload
1 / 2

Картинка, построенная по данным лидара

Хотя, по словам Фокина, самое сложное — даже не сделать автопилот безопасным, а научить его принимать решение и... всё-таки ехать. «Многие команды хвалятся безопасностью своих автопилотов, но на реальной улице они будут просто беспомощны и не смогут тронуться с места — всё время что-то будет мешать, — рассказывает Артём, — Нужно обучить беспилотник вести себя как опытный водитель: встраиваться в плотный городской поток, уметь вовремя ускориться, к месту перестроиться — в общем, предсказывать поведение других водителей, их взаимодействие между собой и пешеходами». Фокин приводит пример: если далеко впереди на дорогу выходит пешеход, то автопилот должен заранее понимать, что окружающие машины начнут тормозить — а не принимать решение пост-фактум.

Как раз поэтому автопилот «натаскивают» в реальных дорожных условиях разных городов. Москва хороша своим непредсказуемым движением, снежной погодой и грязью по весне, а Тель-Авив — слепящим солнцем и невероятным количеством двухколёсных (мотоциклов, скутеров и велосипедов). Тесты на симуляторах тоже проводятся, но только для проверки базового функционала.

>
Reload
1 / 2

Демонстрация беспилотного такси во время прошлогодней выставки потребительской электроники CES в Лас-Вегасе

Ребята из Яндекса рассказывают, что на беспилотнике особенно чувствуется разница между стилями вождения в том или ином городе: «Когда в прошлом году во время выставки электроники CES машину с московскими настройками впервые выпустили на улицы Лас-Вегаса, один из участников демо-заезда удивился — вау, как дерзко она перестраивается! Но затем автопилот довольно скоро адаптировался к местным порядкам».

Кстати, в июне этого года роботакси Яндекса должны были обслуживать Детройтский автосалон: кто-то из руководства выставки прокатился на беспилотнике во время выставки CES, и так впечатлился, что попросил поработать и в Детройте. Благо, в штате Мичиган законы позволяют беспилотникам ездить без водителя. Но из-за эпидемии автосалон отменили, а в залах Кобо-Холла обещали развернуть госпиталь.

А когда бесконечные эксперименты увенчаются созданием итогового продукта? Артём Фокин смотрит на это крайне оптимистично: он считает, что автопилот будет полностью готов «через единицы лет» — возможно, 2–3 года. Хотя, скажем, когда я два года назад беседовал с Дженсеном Хуангом — руководителем фирмы Nvidia, производящей «железо» для большинства автопилотов — то он предполагал, что создание полноценного автопилота может очень затянуться.

Выходит, через три... Ну хорошо, допустим, через пять лет автопилот от Яндекса начнут ставить на серийные Hyundai? Но нет, таких амбиций у компании в принципе нет. Идея другая — стать провайдером службы роботизированных такси. Идеальный сценарий в компании видят таким: всё оборудование автопилота ставится уже на конвейере, а Яндекс только поставляет сервис.

Экспериментальные лидары, которые разрабатывают в Яндексе

В реальности компания даже ведёт разработку собственного «железа» — а конкретно, лидара. Сейчас среди всех сенсоров он самый дорогой: цены в районе 4 тысяч евро в порядке вещей. В Яндексе разрабатывают устройства сразу двух типов: классические с вращающимся зеркалом — дающие круговой обзор, но хрупкие и дорогие, и так называемые твердотельные лидары — перспективные более дешёвые устройства на микрозеркалах (с углом обзора 120 градусов).

И у людей из Яндекса есть любопытные задумки. Например, лидар с изменяемым паттерном сканирования: проще говоря, устройство способно увеличивать разрешение в той или иной области, как бы «сосредотачивая внимание» на объекте — так, как это делает человек.

В Яндексе рассуждают о нескольких параллельных явлениях, которые обязательно приведут к появлению службы роботизированных такси: с одной стороны, для многих обладание личным автомобилем становится всё менее привлекательным, а с другой — всё меньше людей готовы становиться профессиональными водителями (скажем, в грузоперевозках есть дефицит кадров).

Всё это верно, но... в первую очередь — за рубежом, а не в России: у нас-то и люди всё ещё голодны до автомобилей, да и недостатка в таксистах не будет ещё долго. Но амбиции у Яндекса вполне планетарные.