В «Яндексе» создали собственные лидары для беспилотных автомобилей
6 минут
Денис Гордеев

В «Яндексе» создали собственные лидары для беспилотных автомобилей

Российская компания будет использовать оптические датчики собственного производства в беспилотных авто и роботах-доставщиках.

Визуализация данных, полученных от трех лидаров, установленных на беспилотном авто
Визуализация данных, полученных от трех лидаров, установленных на беспилотном авто / © Яндекс

Инженеры компании «Яндекс» разработали лидары для беспилотных такси и автономных роботов-курьеров проекта «Яндекс.Ровер». Продавать устройства в компании пока не собираются.

Лидар — дальномер, работающий в активном диапазоне. Он испускает лучи в разном направлении и фиксирует их отражения, формируя представление пространства в виде трехмерного облака точек. Лидары часто называют лазерными радарами, что не совсем верно: иногда в этих приборах используются обычные светодиоды.

Беспилотные автомобили используют лидары наряду с другими типами датчиков — камерами и сенсорами. Для того, чтобы транспортное средство могло двигаться по дорогам общего пользования, необходима слаженная работа всех трех типов датчиков. Так, радар дает возможность определить скорость объекта и расстояние до него, а камера — распознать дорожный знак или цвет на светофоре в определенный момент. Лидар же воссоздает наиболее полную картину окружающего пространства, дополняя эту информацию данными с радара и камер.

Инфографика, объясняющая разницу между тремя типами сенсоров / © VC.ru

Специалисты «Яндекса» создали два типа лидаров. Первый имеет угол обзора 360 градусов, благодаря вращающемуся источнику излучения, и собирает информацию обо всех объектах вокруг транспортного средства. Устройство второго типа имеет стационарный источник излучения и принимает данные в секторе с углом 120 градусов. Такой лидар нужен для более детальной информации обо всем, что находится по ходу движения автомобиля или робота-доставщика.

Ранее беспилотники «Яндекса» использовали лидары от сторонних производителей — чаще всего американские Velodyne. Устройства собственной разработки дадут машинам ряд преимуществ. Отечественные лидары смогут на ходу изменять параметры сбора данных, в зависимости от того, где и в каких дорожных условиях движется авто. Например, на пустынной трассе устройство будет фокусироваться на отдельных отдаленных объектах, а на оживленных городских улицах — смещать фокус на ближайшее окружение.

Изображение с лидара / © Яндекс

Еще одно важное достоинство новой разработки — способность устранять мерцание светодиодных ламп и мгновенно подстраиваться под меняющуюся освещенность. Это важно при проездах через тоннели и подземные парковки, а также во время движения по загруженным трассам в темное время суток.

По словам Дмитрия Соломенцева, руководившего разработкой приборов, на создание двух типов лидаров ушло около восьми месяцев. Главной сложностью в процессе разработки Соломенцев назвал закрытость рынка и технологии. «К тому же люди еще не придумали самого лучшего способа делать лидар для беспилотных автомобилей — есть много технологий со своими плюсами и минусами, и абсолютного чемпиона среди них нет», — добавляет разработчик.

Видео, благодаря которому можно понять разницу между сенсором с подавлением мерцания светодиодных ламп и сенсором без такой функции / © Youtube — Sony

Кроме того, собственный лидар даст разработчикам возможность анализировать первичные данные, еще не прошедшие обработку на уровне устройства. Приборы других производителей анализируют и обрабатывают данные на этапе сбора, что ограничивает возможности инженеров «Яндекса» по улучшению поведения беспилотников на дороге.

Ранее электромобили Tesla и Porsche получили «пять звезд» за безопасность, а компания Ford представила новый электрокроссовер.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
1 июля
5 минут
Мария Кривоченко

Один из детекторов Большого адронного коллайдера обнаружил новую частицу, состоящую из четырех очарованных кварков. Физики полагают, что это первый представитель неописанного класса частиц.

Позавчера, 12:50
6 минут
Денис Гордеев

Точной причины мора ученые пока не знают. Возможно, дело в новом патогене, еще не известном науке.

1 июля
5 минут
Сергей Васильев

Точные данные о локализации центра масс Солнечной системы важны для поиска гравитационных волн, поэтому астрономы выяснили его с ошибкой не более 100 метров.

27 июня
8 минут
Sergei Sobol

Уроки астрономии вернулись в российские школы в 2018 году. За то время, пока эта наука была необязательным предметом, в ней произошло много событий, не все из которых нашли отражение в учебниках. Кроме того, в них и раньше не были упомянуты многие интересные факты.

1 июля
5 минут
Мария Кривоченко

Один из детекторов Большого адронного коллайдера обнаружил новую частицу, состоящую из четырех очарованных кварков. Физики полагают, что это первый представитель неописанного класса частиц.

1 июля
5 минут
Сергей Васильев

Точные данные о локализации центра масс Солнечной системы важны для поиска гравитационных волн, поэтому астрономы выяснили его с ошибкой не более 100 метров.

27 июня
8 минут
Sergei Sobol

Уроки астрономии вернулись в российские школы в 2018 году. За то время, пока эта наука была необязательным предметом, в ней произошло много событий, не все из которых нашли отражение в учебниках. Кроме того, в них и раньше не были упомянуты многие интересные факты.

1 июля
5 минут
Мария Кривоченко

Один из детекторов Большого адронного коллайдера обнаружил новую частицу, состоящую из четырех очарованных кварков. Физики полагают, что это первый представитель неописанного класса частиц.

18 июня
9 минут
Sergei Sobol

Россия знала многих правителей. Сможете ли вы распознать их по следу, оставленному в истории?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Предстоящие мероприятия
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: