Методы контроля окружающей обстановки для машин

СОДЕРЖАНИЕ

Введение        3

1 Автомобили Tesla – беспилотный транспорт без использования лидар        5

2 Концепция беспилотного транспорта «Basetrack»        7

3 ИНС для беспилотного транспорта        8

4 Применение лидара в беспилотном транспорте        13

4.1 Измерение расстояния на основе света        13

4.2 Параметры источника для лидара        17

Заключение        20

Список использованной литературы        21

Введение

Разработка самоуправляемых автомобилей в последнее время вызвала интерес в научно-исследовательском сообществе и промышленном мире. Основной мотивацией является повышение безопасности пассажиров и максимальное сокращение числа автомобильных аварий.

Общие принципы работы у всех беспилотников примерно одинаковы. Классическую концепцию беспилотного автомобиля можно описать так. Сенсоры собирают информацию об окружающем мире, передают её в компонент системы, который планирует действия на основе этой информации, а также данных карт и локализации. А затем передаёт принятые решения компоненту «управление автомобилем», который направляет его по заданной траектории.

Беспилотный автомобиль может передвигаться самостоятельно благодаря специальному софту и набору разных сенсоров. Программное обеспечение (ПО) управляет всеми узлами — тормозит, ускоряется, меняет передачи и рулит, а сенсоры собирают для этого максимум информации об окружающей обстановке.

Сенсоры — это обычно камеры, радары и лидары. По отдельности каждый из них не позволяет чётко определить расстояние до объектов, их скорость и форму, но комбинация приборов устраняет индивидуальные минусы и усиливает плюсы. Камеры позволяют «видеть» объекты и определять их тип, будь то другая машина, пешеход, дорожный знак или сигнал светофора. Радары находят объекты с помощью радиоволн и фиксируют их скорость. А лидары определяют расстояние до объектов (и их форму), сканируя пространство лазерными лучами. И лидар, пожалуй, ключевой элемент базовой концепции.

Следует отметить, что не существует ни одного датчика, подходящего для любых условий. Вместо этого у каждого датчика есть свои преимущества и недостатки. В некоторых приложениях некоторые критерии могут быть предпочтительнее других.

В данном реферате будет обзорно рассмотрены несколько методов контроля окружающей обстановки для машин. А также более подробно рассмотрен метод с использованием лидара.

1. Автомобили Tesla – беспилотный транспорт без использования лидара

Илон Маск заявил, что компания принципиально не будет использовать в своих автопилотах лидары, поскольку они слишком громоздкие и дорогие. В компании считают, что изображений с восьми камер достаточно для определения расстояния до автомобилей и препятствий — нужно лишь правильно обучить нейросети.

Альтернативный «классической концепции» подход, который исповедует и Tesla, заключается в отказе от лидара и более широком использовании возможностей нейросетей. В случае Tesla изначально «необученной» нейронной сети показывают множество образов с камер о том, как видит дорогу и окружение человек, и о том, что он делает в различных ситуациях. А она «копирует» его поведение.

В компании Маска убеждены, что беспилотнику нужно лишь продемонстрировать достаточное количество образов, чтобы тот смог различать сложные объекты в любых условиях. Именно так специалисты компании «обучают» нейросеть: дают набор анализируемых образов, заранее размеченных по категориям, и корректируют поведение сети в соответствии с ним. Условный миллион слегка отличающихся изображений светофора приведёт к тому, что нейросеть начнёт различать их с вероятностью, близкой к 100%. Чем больше данных — тем выше вероятность верной идентификации.