Зелёный свет: как наши роботы-доставщики
«переходят» дорогу

17 декабря

Люди переходят дорогу каждый день. Нас ещё в детстве научили этим простым правилам дорожного движения — найти зебру или знак пешеходного перехода, затем светофор, а потом уже дождаться зелёного света. Для нас это элементарная задача. А вот для наших беспилотных курьеров, которые доставляют посылки по городу, это совсем непросто. В чём именно заключаются сложности, мы сейчас и расскажем.

У наших роботов есть собственная сенсорная система, которая позволяет им ориентироваться в пространстве. Она состоит из камер, лидаров, радаров и ультразвуковых датчиков. Такая система помогает робокурьерам на разном расстоянии видеть людей, машины, животных и даже бордюры.

Основной датчик — это лидар, то есть лазерный дальномер. На роботах-доставщиках он с точностью до сантиметра может распознать объект в радиусе 60 метров. На наших беспилотных автомобилях, кстати, он смотрит ещё дальше. Но лидар видит не как мы с вами, а с помощью точек, которые отражаются от объектов. Большое скопление этих точек называют лидарным облаком. Посмотрите сами, как в таком облаке можно узнать силуэт человека или машины.

Но чтобы проехать по обычному пешеходному переходу, видеть нужно ещё дальше. Это уже зона ответственности другого датчика — радара. Он тоже воспринимает окружающий мир в виде облака точек, но уже не так чётко, с точностью до метра. При этом радар умеет определять скорость. Он может распознать, например, движение в сторону робота объекта со скоростью 60 километров в час.

Третий датчик — ультразвуковой. Он работает в небольшой зоне, где другие сенсоры уже ничего не видят. Такой датчик не даёт роботу наехать на объекты буквально под его колёсами, например на мяч, выкатившийся на дорогу.

Все датчики в нашем роботе отлично видят, но они ничего не знают о цвете и дорожных знаках. Например, знак пешеходного перехода для лидара — это просто несколько точек на квадрате или треугольнике. Тут в дело вступают камеры. Именно они помогают беспилотному курьеру распознать сигнал на светофоре, а нашему оператору — оценить обстановку в непростой ситуации.

В среднем наш робот-доставщик за день встречает до 10 светофоров и проезжает по 30 пешеходным переходам. Чтобы каждый раз не искать для него подходящий переход в ручном режиме, мы решили воспользоваться картами. Мы отметили, где находятся пешеходные переходы, чтобы робот мог ориентироваться сам. А также указали, где на этих переходах стоят светофоры, чтобы он знал, куда ему смотреть. Так мы упростили задачу и себе, и нашему роботу-курьеру.

Видеть и понимать, какой свет сейчас горит на светофоре, роботу-доставщику помогают две камеры и специальная нейросеть. С изображений каждой камеры искусственный интеллект вырезает и анализирует тот фрагмент, на котором должен находиться светофор. По нескольким таким кадрам нейросеть определяет, какой сигнал сейчас у светофора. Если она получает зелёный свет — робот может ехать.

Как мы уже писали, беспилотному курьеру намного сложнее переезжать дорогу, чем людям. Могут произойти самые разные ситуации. Например, робот увидел зелёный сигнал и решил ехать. В этот момент перед ним встал человек и заслонил собой светофор. Сигнал уже переключился на красный, но робот об этом не знает. Что же тогда делать?

Чтобы снизить риск ошибки, мы решили подстраховаться. Во-первых, у робота-доставщика есть две камеры. Если одну заслонили, данные можно получить со второй. Во-вторых, у нас есть команда операторов, которой беспилотный курьер может отправить запрос, если не уверен в сигнале светофора или просто его не видит. В-третьих, робокурьер просто не торопится. Он распознаёт зелёный, но едет не сразу, а ждёт пару секунд, чтобы убедиться: сейчас точно горит зелёный, ему не показалось. Со стороны можно решить, что роботы реагируют на светофор очень медленно, но, как известно, тише едешь — дальше будешь.

Помните, мы рассказывали, как упростили навигацию по переходам с помощью карты? Но правда в том, что мир меняется очень быстро. Сегодня тут ремонт, завтра пешеходный переход перенесли, послезавтра светофор переставили. Поэтому сейчас мы хотим отказаться от этих подсказок и научить роботов самим находить светофоры и пешеходные переходы.

Поделиться: