Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В МФТИ разработали эффективную систему радарной ориентации для беспилотных автомобилей
RadarSFEMOS определила расположение и движение объектов с большой точностью в дождь, снег и туман. До сих пор беспилотные машины тяжело справляются с вождением в таких условиях, и без решения этой проблемы их массовое применение проблематично. Новую технологию со временем планируют внедрить на отечественных фурах и такси.
Сегодня в мире есть два подхода к беспилотным авто — Tesla и всех остальных. Первый полагается на вождение исключительно по данным камер: нейросеть для этого обучается на вождении обычных людей, которые, как известно, смотрят на дорогу только в видимом диапазоне. Альтернативный подход опирается на дополнительные сенсорные системы. Чаще всего это лидары, дающие подробную 3D-картину дорожной обстановки.
Однако это решение весьма проблематично. Дело не только в том, что набор лидаров все еще стоит как бюджетное авто, но и в качественных недостатках. В частности, в туман и снег видимость для них падает примерно до нулевой. Человек все еще может что-то разобрать на дороге, а беспилотное авто с лидаром в таких условиях встанет. Другая сложность: поскольку люди-водители лишены лидаров, обучать нейросети использованию лидарных данных сложно, выборки малы, отчего часты галлюцинации. Так называют ситуации, когда нейросеть видит на дороге то, чего там нет, и предпринимает, например, фантомное торможение, то есть тормозит на пустой дороге, рискуя тем, что в машину под ее управлением въедут сзади.
Некоторые научные группы считают радары более разумной альтернативой. В отличие от лидаров, радарное излучение дает картинку и в непогоду, водяные капли относительно слабо поглощают радиоволны. Но поскольку их длина больше, чем у лидарного излучения, то данные от них меньшего разрешения, более разреженные. Кроме того, сигналы радаров в реальных дорожных условиях сталкиваются со множеством шумов, артефактов и нулем радиозаметной разметки на дорожном полотне. А без нее сложно обучать нейросети, способные управлять машиной, опираясь на радар. ПО для таких систем намного сложнее в разработке, чем, собственно, «железо».
Поэтому ученые из МФТИ разработали новую самообучающуюся систему обработки данных 4D-радаров RadarSFEMOS. Статью об этом опубликовали в журнале IEEE Robotics and Automation Letters. От предшественников система отличается более эффективным шумоподавлением, а также повышенной способностью определять направление и скорость движения объектов в окружающей среде. Это важно, поскольку в норме для радиолокации тем сложнее заметить движущийся объект, чем ближе его скорость к самой машине, на которой установлен радар Определение направления при этом происходит без специальной разметки.
Для этого RadarSFEMOS применила диффузионную модель шумоподавления, очищающую радарные данные от шумов за миллисекунды. Чтобы идентифицировать предметы, окружающие радар, система применила трансформерный анализатор с адаптивной архитектурой. Это позволило различать объекты при всего 5-10 точках отражения радарных волн на квадратный метр проекции окружающих объектов. Лидарные системы на сегодня способны сделать это как минимум при сотне точек на квадратный метр.
Алгоритмы RadarSFEMOS также учитывает скорость своего автомобиля-носителя и вычитает его из скоростей окружающих объектов. 4D-радар научили измерять скорость движения объектов к автомобилю и от него. За счет внедрения ИИ система обучается без ручной разметки обучающего массива данных, постепенно «привыкая» отличать радарные шумы от реального движения и повышать точность своей работы.
«Наша система определяет движение объектов вокруг автомобиля и разделяет их на движущиеся и статичные, а также делает это в любых погодных условиях. Это как если бы беспилотник получил шестое чувство. Это не просто научная статья, алгоритм уже сегодня готов к работе на серийных радарах, которые в 50 раз дешевле лидаров», — описал итоги научной работы Степан Андреев, директор Научно-технического центра телекоммуникаций МФТИ.
Чтобы проверить способность RadarSFEMOS избегать фантомных торможений и иных реакций на несуществующие объекты, системы испытали на стандартных наборах данных View-of-Delft (VoD) и TJ4DRadSet. Число таких срабатываний упало в несколько раз, а точность определения положения объектов выросла до 89%.
Telegram 
Дзен 
VK Специалисты центра изучения недр «Геосфера» извлекают из образцов грунта все необходимые данные о действующих и перспективных месторождениях нефти. Рутинные операции с керном делегированы роботам. Умные помощники трудятся 24/7 и позволяют исследователям сосредоточиться на научных и технологических задачах.
Исследование НовГУ показало, что атлетическая гимнастика — один из самых эффективных способов борьбы с ожирением, в отличие, например, от бега. Тренировки с отягощениями не только помогают сжечь жир, но и укреплять мышцы, при этом щадя суставы и сердечно-сосудистую систему. Назван и оптимальный комплекс упражнений для таких людей: три силовые тренировки в неделю по 40–90 минут.
Международная группа физиков из России (включая ученых ТГУ), Казахстана и Японии экспериментально зафиксировала необычное явление: стрела, движущаяся прямолинейно, оставляет за собой след в форме винтовой спирали. Это противоречит классическим представлениям, но было подтверждено в эксперименте с переходным излучением. Открытие меняет существующие взгляды на природу закрученного света и имеет значительные перспективы как для фундаментальных исследований, так и для прикладных технологий.
На стыке трех литосферных плит у Красного моря заметили необычный вулканический процесс: где-то магма поднимается равномерным потоком, где-то — по частям. По мнению геологов, такой «пульс» вызван тем, что в некоторых местах магма с большим трудом пытается пробиться на поверхность.
Анализ свыше миллиона фрагментов из выступлений в датском парламенте показал, что с приходом в правительство политики начинают изъясняться менее простым и понятным людям языком. Причины тенденции автор исследования увидел в обязанностях, которые накладывает правительственная должность.
Воспалительные процессы в организме в небольших объемах идут после каждой тренировки или заметной нагрузки в повседневной жизни. В таких случаях они полезны, потому что без них не могут прогрессировать мышцы. Однако у людей пожилого возраста воспалительный процесс может стать хроническим, причем безо всяких нагрузок, и ускорять старение. Теперь ученые установили, что это вовсе не обязательная закономерность.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии