399
0,1
2017-03-23
Велосипедист подкрался незаметно
Беспилотные авто на дороге — уникальное достижение прогресса! Более того, разработчики предотвратили опасность столкновений с другими машинами, пешеходами, даже белками и птицами, что особенно актуально для американских городов. Но все же образовалась группа транспортных средств, которая осталась уязвимой за счёт своих критериев. Это велосипедисты — тихие, легкие и манёвренные участники движения.
Существующие сегодня системы беспилотного вождения весьма посредственно справляются с задачей их обнаружения поблизости от себя, а также с трудом предсказывают их действия. Хотя велосипедистов на дорогах относительно немного, но не игнорировать же данную проблему.
По утверждению ряда исследователей, сегодня беспилотным автомобилям сложнее всего распознать на дороге именно велосипедистов. Это объясняется их нехарактерной скоростью, небольшим размером и непохожестью друг на друга. Автомобили похожи гораздо больше, чем эти двухколесные участники дорожного движения.
Если прогуляться по любому городу и внимательно присмотреться к велосипедам, то их разнообразие становится очевидным. Вот молодой человек на зелёном спортивном, а вот проехала девушка на городском розовом дамском велосипеде. Вот эта женщина едет на дачу, поэтому на ее железном коне помимо корзины висит ещё 2-3 пакета с рассадой. Вот мама везёт с собой ребёнка в велокресле на багажнике, а вот этот папа везёт дочь тоже в велокресле, но уже установленном сразу за рулём.
У любого беспилотника в фарах зарябит от такой палитры и культурного разнообразия!
Электронный водитель собирает всю необходимую информацию о велосипедистах с помощью трёх устройств: камеры, радара и лазерного локатора. После этого он оценивает параметры объекта с помощью ранее полученных данных об этих участниках движения. Чтобы автопилот точно узнал о намерениях велосипедиста, подробно измеряются размеры головы и рук, расстояние между ними, расстояние от головы велосипедиста до мостовой, а также угол сгиба локтя. При удачном ракурсе бортовой компьютер способен определить и модель велосипеда.
Сейчас уже можно проследить взаимосвязь между проблемой обнаружения велосипедистов и процессом создания автомобилей нового поколения. Ученые обучают системы автопилотов на множестве изображений транспортных средств, на которых запечатлены различные авто, но практически нет велосипедов. В этом и кроется недоработка. Далеко не все беспилотные машины учат распознавать велосипеды, и поэтому они испытывают сложности с их обнаружением на дорогах. К счастью, проблема эта временна.
Недавно в автоиндустрии стали использовать алгоритм Deep3DBox. Своим появлением он обязан исследователям из Университета Джорджа Мэйсона в тандеме с компанией по разработке беспилотных такси Zoox. В тестовом режиме на двухмерных изображениях алгоритм способен определить 89% автомобилей. Что не менее важно, у него отлично получается предсказать, в какую сторону направляются другие машины. Более того, алгоритм даже рисует вокруг каждого объекта зону, похожую на коробку. На сегодняшний день Deep3DBox считается одним из лучших алгоритмов распознавания автомобилей. Но, к сожалению, при сравнительном анализе он способен увидеть только 74% велосипедов, и только для 59% из них угадать дальнейшую траекторию.
Заметьте, это результат одного из лучших алгоритмов, что уж говорить о менее совершенных разработках. Совсем невеселая складывается ситуация для велосипедистов: для беспилотных автомобилей они с большой вероятностью могут выглядеть как непредсказуемо перемещающийся неопознанный объект. И этому способствует не только «необученность» алгоритмов, но и компактность и ажурность велосипедов по сравнению с автомобилями. Из-за этого в последние годы автопроизводителям пришлось увеличить частоту сканирования дороги радарами и лидарами, чтобы система могла уверенней обнаруживать велосипеды, определять дальность до них и их траекторию. В совокупности с увеличением датасетов для обучения алгоритмов это позволяет повысить долю правильных распознаваний.
Спасать жизни и здоровье велосипедистов призвана ещё одна уникальная разработка — 3D-карты сверхвысокой детализации. Компьютер видит все объекты на дороге и рядом с ней, все линии разметки и дорожные знаки. Такая осведомленность поможет быстрее распознать и отметить на карте велосипед.
Пожалуй, после этого по другом начинаешь относиться к точке зрения, согласно которой компьютер ведёт машину лучше невнимательного и вечно торопящегося человека. Немало велосипедистов попадают в аварии именно из-за невнимательности водителей. Так что для кого-то появление автомобилей, управляемых не рассеянными и усталыми людьми, а неизменно внимательными компьютерами, которые ещё к тому же учатся распознавать жесты велосипедистов — настоящий golden age!
Например, сегодня беспилотные такси Google оборудованы датчиками, которые позволяют различать и расшифровывать намерения велосипедистов. При поворотах велосипедисты должны подавать руками соответствующие знаки согласно правилам дорожного движения. Беспилотники Google научились считывать и распознавать эти знаки, чтобы правильно сманеврировать или изменить скорость. Также роботакси в состоянии видеть двухколёсных участников движения в темноте.
Но есть и сложности, создаваемые самими велосипедистами. Как отмечают разработчики Deep3DBox, предугадать манёвры автомобиля гораздо легче, чем велосипеда. Подавляющее большинство водителей автомобилей действуют гораздо предсказуемее, в то время как владельцы велосипедов обычно имеют очень смутное представление о правилах движения, и каждый второй велосипедист ведёт себя на дороге как импульсивная и харизматичная личность. Если эта личность примет решение вдруг появиться из ниоткуда среди потока машин, то даже самый умный алгоритм может не суметь правильно среагировать.
Эта характерная особенность — непредсказуемость — сегодня учитывается разработчиками алгоритмов обнаружения велосипедов. Например, сегодня велосипедистам можно меньше опасаться беспилотников Jaguar, которые оснащаются системой обнаружения велосипедистов. А Volvo ещё в 2013-м представила технологию экстренного торможения при обнаружении велосипедиста (AEB) перед машиной. Система остановит машину раньше водителя, чтобы избежать трагической аварии. Впрочем, AEB не идеальна: алгоритмам пока сложно предсказать траекторию движения велосипедиста. Так что настоятельно не рекомендуется использовать эту фичу Volvo на улочках Пекина: ежедневный поток в 9 миллионов велосипедов способен вызвать повреждение электронного мозга.
К тому же, сами велосипедисты могут здорово подшутить над электронными водителями. Пару лет назад в Остине произошёл казус с велосипедистом и беспилотным такси Google. Машину смутил выполненный мужчиной сюрпляс. Велосипедист остановился, чтобы пропустить авто, не снимая ног с педелей. Машина двинулась, но заметив, что велосипед сдвинулся на 1 сантиметр, резко затормозила. В целях эксперимента техасец повторил трюк несколько раз, чем немало повеселил пассажиров такси. А представьте теперь подобные авто на улицах российских городов. Зная склонность наших сограждан к юмору и приколам, не трудно догадаться, что далеко беспилотники у нас не уедут.
Разнообразие — особенность современного мира, которая переносится и на дорогу. Во многих городах всё больше горожан выбирают велосипед. И если велосипедисты Швеции уже много лет гневно машут зазевавшимся водителям, то в связи с появлением беспилотных автомобилей политика должна строиться другим образом. К примеру, в США полным ходом идёт тестирование беспилотных такси Uber. Естественно, переход на такой уровень сервиса имеет весомые преимущества и для клиента, и для компании. Поездка на такси без водителя должна быть дешевле, компьютер не грубит клиентам и не нарушает правила дорожного движения, не устаёт работать с утра до вечера и т.д. Самой Uber, естественно, удобней работать с машинами, действия которых можно улучшать и контролировать. В ряде стран уже зафиксировано достаточно преступлений с участием водителей компании, так как они не проходят специальный отбор при приёме на работу.
Пока идёт тестирование, поездки на беспилотниках Uber совершенно бесплатны. Как на аттракционе, вы будете сидеть сзади, а регистратор — записывать весь маршрут. Пока что машины ведут себя не идеально, но в Uber не расстраиваются по этому поводу, считая подобные нарушения рабочим моментом. Беспечность ли это, или постоянная готовность к инновациям, — этот вопрос провоцирует многочисленные дебаты между сторонниками новейших технологий и консервативных взглядов.
К слову, в Сан-Франциско один беспилотник Uber был пойман проезжающим на красный свет, в то время как несколько других разворачивались на велосипедных дорожках. А ведь в тот момент там могли проезжать люди.
Ряд экспертов осуждают рвение, с которым Uber стремится на рынок беспилотных такси. Трудно спорить с утверждением, что столь сырую технологию сначала необходимо тщательно протестировать, прежде чем возить пассажиров. Нельзя делать бизнес на технологиях, имеющих такую высокую вероятность сбоя. Будем надеяться, что другие компании более ответственно будут подходить к внедрению беспилотников. А пока, велосипедисты, берегитесь! опубликовано
P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление — мы вместе изменяем мир! ©
Источник: geektimes.ru/company/asus/blog/287108/
Существующие сегодня системы беспилотного вождения весьма посредственно справляются с задачей их обнаружения поблизости от себя, а также с трудом предсказывают их действия. Хотя велосипедистов на дорогах относительно немного, но не игнорировать же данную проблему.
По утверждению ряда исследователей, сегодня беспилотным автомобилям сложнее всего распознать на дороге именно велосипедистов. Это объясняется их нехарактерной скоростью, небольшим размером и непохожестью друг на друга. Автомобили похожи гораздо больше, чем эти двухколесные участники дорожного движения.
Если прогуляться по любому городу и внимательно присмотреться к велосипедам, то их разнообразие становится очевидным. Вот молодой человек на зелёном спортивном, а вот проехала девушка на городском розовом дамском велосипеде. Вот эта женщина едет на дачу, поэтому на ее железном коне помимо корзины висит ещё 2-3 пакета с рассадой. Вот мама везёт с собой ребёнка в велокресле на багажнике, а вот этот папа везёт дочь тоже в велокресле, но уже установленном сразу за рулём.
У любого беспилотника в фарах зарябит от такой палитры и культурного разнообразия!
Электронный водитель собирает всю необходимую информацию о велосипедистах с помощью трёх устройств: камеры, радара и лазерного локатора. После этого он оценивает параметры объекта с помощью ранее полученных данных об этих участниках движения. Чтобы автопилот точно узнал о намерениях велосипедиста, подробно измеряются размеры головы и рук, расстояние между ними, расстояние от головы велосипедиста до мостовой, а также угол сгиба локтя. При удачном ракурсе бортовой компьютер способен определить и модель велосипеда.
Сейчас уже можно проследить взаимосвязь между проблемой обнаружения велосипедистов и процессом создания автомобилей нового поколения. Ученые обучают системы автопилотов на множестве изображений транспортных средств, на которых запечатлены различные авто, но практически нет велосипедов. В этом и кроется недоработка. Далеко не все беспилотные машины учат распознавать велосипеды, и поэтому они испытывают сложности с их обнаружением на дорогах. К счастью, проблема эта временна.
Недавно в автоиндустрии стали использовать алгоритм Deep3DBox. Своим появлением он обязан исследователям из Университета Джорджа Мэйсона в тандеме с компанией по разработке беспилотных такси Zoox. В тестовом режиме на двухмерных изображениях алгоритм способен определить 89% автомобилей. Что не менее важно, у него отлично получается предсказать, в какую сторону направляются другие машины. Более того, алгоритм даже рисует вокруг каждого объекта зону, похожую на коробку. На сегодняшний день Deep3DBox считается одним из лучших алгоритмов распознавания автомобилей. Но, к сожалению, при сравнительном анализе он способен увидеть только 74% велосипедов, и только для 59% из них угадать дальнейшую траекторию.
Заметьте, это результат одного из лучших алгоритмов, что уж говорить о менее совершенных разработках. Совсем невеселая складывается ситуация для велосипедистов: для беспилотных автомобилей они с большой вероятностью могут выглядеть как непредсказуемо перемещающийся неопознанный объект. И этому способствует не только «необученность» алгоритмов, но и компактность и ажурность велосипедов по сравнению с автомобилями. Из-за этого в последние годы автопроизводителям пришлось увеличить частоту сканирования дороги радарами и лидарами, чтобы система могла уверенней обнаруживать велосипеды, определять дальность до них и их траекторию. В совокупности с увеличением датасетов для обучения алгоритмов это позволяет повысить долю правильных распознаваний.
Спасать жизни и здоровье велосипедистов призвана ещё одна уникальная разработка — 3D-карты сверхвысокой детализации. Компьютер видит все объекты на дороге и рядом с ней, все линии разметки и дорожные знаки. Такая осведомленность поможет быстрее распознать и отметить на карте велосипед.
Пожалуй, после этого по другом начинаешь относиться к точке зрения, согласно которой компьютер ведёт машину лучше невнимательного и вечно торопящегося человека. Немало велосипедистов попадают в аварии именно из-за невнимательности водителей. Так что для кого-то появление автомобилей, управляемых не рассеянными и усталыми людьми, а неизменно внимательными компьютерами, которые ещё к тому же учатся распознавать жесты велосипедистов — настоящий golden age!
Например, сегодня беспилотные такси Google оборудованы датчиками, которые позволяют различать и расшифровывать намерения велосипедистов. При поворотах велосипедисты должны подавать руками соответствующие знаки согласно правилам дорожного движения. Беспилотники Google научились считывать и распознавать эти знаки, чтобы правильно сманеврировать или изменить скорость. Также роботакси в состоянии видеть двухколёсных участников движения в темноте.
Но есть и сложности, создаваемые самими велосипедистами. Как отмечают разработчики Deep3DBox, предугадать манёвры автомобиля гораздо легче, чем велосипеда. Подавляющее большинство водителей автомобилей действуют гораздо предсказуемее, в то время как владельцы велосипедов обычно имеют очень смутное представление о правилах движения, и каждый второй велосипедист ведёт себя на дороге как импульсивная и харизматичная личность. Если эта личность примет решение вдруг появиться из ниоткуда среди потока машин, то даже самый умный алгоритм может не суметь правильно среагировать.
Эта характерная особенность — непредсказуемость — сегодня учитывается разработчиками алгоритмов обнаружения велосипедов. Например, сегодня велосипедистам можно меньше опасаться беспилотников Jaguar, которые оснащаются системой обнаружения велосипедистов. А Volvo ещё в 2013-м представила технологию экстренного торможения при обнаружении велосипедиста (AEB) перед машиной. Система остановит машину раньше водителя, чтобы избежать трагической аварии. Впрочем, AEB не идеальна: алгоритмам пока сложно предсказать траекторию движения велосипедиста. Так что настоятельно не рекомендуется использовать эту фичу Volvo на улочках Пекина: ежедневный поток в 9 миллионов велосипедов способен вызвать повреждение электронного мозга.
К тому же, сами велосипедисты могут здорово подшутить над электронными водителями. Пару лет назад в Остине произошёл казус с велосипедистом и беспилотным такси Google. Машину смутил выполненный мужчиной сюрпляс. Велосипедист остановился, чтобы пропустить авто, не снимая ног с педелей. Машина двинулась, но заметив, что велосипед сдвинулся на 1 сантиметр, резко затормозила. В целях эксперимента техасец повторил трюк несколько раз, чем немало повеселил пассажиров такси. А представьте теперь подобные авто на улицах российских городов. Зная склонность наших сограждан к юмору и приколам, не трудно догадаться, что далеко беспилотники у нас не уедут.
Разнообразие — особенность современного мира, которая переносится и на дорогу. Во многих городах всё больше горожан выбирают велосипед. И если велосипедисты Швеции уже много лет гневно машут зазевавшимся водителям, то в связи с появлением беспилотных автомобилей политика должна строиться другим образом. К примеру, в США полным ходом идёт тестирование беспилотных такси Uber. Естественно, переход на такой уровень сервиса имеет весомые преимущества и для клиента, и для компании. Поездка на такси без водителя должна быть дешевле, компьютер не грубит клиентам и не нарушает правила дорожного движения, не устаёт работать с утра до вечера и т.д. Самой Uber, естественно, удобней работать с машинами, действия которых можно улучшать и контролировать. В ряде стран уже зафиксировано достаточно преступлений с участием водителей компании, так как они не проходят специальный отбор при приёме на работу.
Пока идёт тестирование, поездки на беспилотниках Uber совершенно бесплатны. Как на аттракционе, вы будете сидеть сзади, а регистратор — записывать весь маршрут. Пока что машины ведут себя не идеально, но в Uber не расстраиваются по этому поводу, считая подобные нарушения рабочим моментом. Беспечность ли это, или постоянная готовность к инновациям, — этот вопрос провоцирует многочисленные дебаты между сторонниками новейших технологий и консервативных взглядов.
К слову, в Сан-Франциско один беспилотник Uber был пойман проезжающим на красный свет, в то время как несколько других разворачивались на велосипедных дорожках. А ведь в тот момент там могли проезжать люди.
Ряд экспертов осуждают рвение, с которым Uber стремится на рынок беспилотных такси. Трудно спорить с утверждением, что столь сырую технологию сначала необходимо тщательно протестировать, прежде чем возить пассажиров. Нельзя делать бизнес на технологиях, имеющих такую высокую вероятность сбоя. Будем надеяться, что другие компании более ответственно будут подходить к внедрению беспилотников. А пока, велосипедисты, берегитесь! опубликовано
P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление — мы вместе изменяем мир! ©
Источник: geektimes.ru/company/asus/blog/287108/
