Система автономного управління автомобіля працює на основі даних з камер, радарів та лідарів, ефективність яких безпосередньо залежить від прозорості навколишнього середовища. Тому в умовах поганої видимості розпізнавати об’єкти на дорозі стає проблематично.

Знайти рішення цієї проблеми вдалося вченим Каліфорнійського університету в Сан-Дієго. Вони розробили систему Pointillism, яка дозволить безпілотним автомобіля бачити дорогу навіть в умовах нульової видимості.

Для цього в передній частині автомобіля справа та зліва, на відстані 1,7 метра один від одного встановили два радари. Таке розташування було обрано за результатами комп’ютерного моделювання, яке показало, що при збільшенні дистанції більше 1,5 метрів точність роботи радарів різко зростає. Крім того, при опромінення цілі під різними кутами збільшуються шанси на отримання зворотного сигналу.

Щоб позбавиться від перешкод, які виникають при попаданні на лідар пилу, снігу або крапель води, вчені розробили алгоритм перехресного аналізу даних: якщо обидва радари фіксують опорні точки близько одна від одної, то швидше за все, це реальний об’єкт. Прибравши перешкоди, система будує його модель. Базу даних для машинного навчання алгоритму розробники склали власноруч, проїхавши по реальним дорогам та зібравши 54 тисячі радарних зображень.

Під час дорожніх випробувань система Pointillism змогла розпізнати об’єкти навіть в умовах непогоди при нульовій видимості. Швидкість роботи алгоритму при використанні процесора NVIDIA GTX 1080 Ti склала 50 кадрів на секунду.

Раніше ElektroVesti писали, що Uber відновила тестування безпілотних автомобілів в Сан-Франциско.

Читайте самые интересные истории ЭлектроВестей в Telegram и Viber