Российский дата-сайнтист решал важную задачу в индустрии автономного вождения

Популярная механикаНаука

Предсказать будущее на 8 секунд

Как российский дата-сайнтист решал одну из самых важных задач в индустрии автономного вождения.

392f92928bdee2305b0f9f3e53b71a16.jpeg
Кирилл Бродт

Кирилл Бродт — молодой ученый, аспирант университета Монреаля и сотрудник центра искусственного интеллекта МТС. Его команда заняла третье место в Waymo Motion Prediction Challenge – престижном международном соревновании дата-сайнтистов, которые развивают проекты в области компьютерного зрения и предиктивной аналитики. В нем принимали участие 19 команд из разных стран. Победители создали наиболее точные модели, которые прогнозируют поведение участников дорожного движения. Как команда Кирилла решала одну из ключевых задач индустрии автономного вождения, расскажем в этой статье.

Беспилотный проект Waymo – дочерняя компания холдинга Alphabet Inc (Google), один из мировых лидеров в области разработки беспилотных автомобилей. С октября 2020 года роботакси Waymo совершают коммерческие поездки без водителей-испытателей за рулем. Waymo управляет коммерческим сервисом беспилотных такси Waymo One, который работает в Аризоне.

Любой водитель должен понимать, что собираются делать окружающие его участники дорожного движения. Этот пешеход пытается перейти улицу? Эта машина припаркована параллельно или вот-вот свернет на мою полосу? Остановится ли этот мчащийся автомобиль у знака «Стоп»? Правильная оценка вероятного поведения других водителей также важна для безопасности и безаварийной езды.

Прогнозирование действий других участников дорожного движения – один из самых важных вопросов для развития индустрии автономного вождения. Сейчас он находится в стадии активного исследования. Чтобы сделать большой шаг вперед в индустрии беспилотного транспорта, достаточно с высокой степенью точности предсказать, где окажутся другие автомобили и участники дорожного движения в ближайшие несколько секунд. Придумать, как это сделать, компания Waymo предложила в рамках международного соревнования Waymo Motion Prediction Challenge. Суть задания состояла в том, чтобы, наблюдая за участниками дорожного движения в течение одной секунды, предсказать их действия в течение следующих восьми секунд. При этом речь шла не об одном перекрестке, масштаб решения - город в США.

4c3071449c8b6d7d3b8f1aca14ba24db.jpg

Два миллиона кадров для точного прогноза

Над решением этой задачи работали порядка 20 команд из разных стран. В команде Кирилла также были Степан Конев из Сколтеха и Артём Санакоев из университета Гейдельберга. У ребят было 2 недели на то, чтобы разработать свой подход.

«Сложность была в том, что исходные данные представляли из себя большую таблицу с многочисленными параметрами, такими как положение объектов (дорожные полосы, светофоры) и агентов (автомобили, велосипедисты и пешеходы), включая их скорости, угловые скорости и направления. Чтобы решить задачу, нам нужно было сначала представить эти данные в удобном виде, – рассказывает Кирилл. – Мы провели растеризацию, то есть нанесли дорожную карту и положения всех объектов на изображение, кодируя их историю дополнительными каналами. Другими словами, превратили табличные данные в картинки, именно это стало самой трудоемкой частью решения. Это позволило получить вид сверху, понятный для человека. Далее мы применили свёрточные нейронные сети, которые отлично подходят для изображений и предсказали

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Почему не стоит менять полосу движения в пробке, чтобы быстрее добраться до места - ответ ученых Почему не стоит менять полосу движения в пробке, чтобы быстрее добраться до места - ответ ученых

Исследование, которое помогло объяснить, почему лучше не менять полосу в пробке

Популярная механика
Грета Тунберг выходит на работу: три важные особенности сотрудников-зумеров Грета Тунберг выходит на работу: три важные особенности сотрудников-зумеров

Какие есть особенности в работе поколения Z?

СНОБ
Почему собаки едят сухой корм, и могут ли они перейти на «человеческую» пищу Почему собаки едят сухой корм, и могут ли они перейти на «человеческую» пищу

Веками собаки «подъедали» за человеком, почему теперь мы кормим их сухим кормом?

Популярная механика
Эрик Картман Эрик Картман

Правила жизни Эрика Картмана

Esquire
Грустные истории журнала «Ералаш»: 6 трагических судеб звёзд киножурнала Грустные истории журнала «Ералаш»: 6 трагических судеб звёзд киножурнала

6 актёров «Ералаша», чья судьба сложилась трагически

Cosmopolitan
Энергия победителя Энергия победителя

Суперзвезда НХЛ и один из величайших хоккеистов в истории

OK!
Губки бантиком: какими были в детстве Джиджи Хадид,Ариана Гранде и другие звезды Губки бантиком: какими были в детстве Джиджи Хадид,Ариана Гранде и другие звезды

Они были нереально милыми малышками в раннем детстве

Cosmopolitan
Жизнь с гастритом: как правильно подобрать диету Жизнь с гастритом: как правильно подобрать диету

Какие виды диет существуют при гастрите и какой рацион выбрать при обострении

РБК
Авантюрный роман: Исключительные личности Авантюрный роман: Исключительные личности

Когда высший пост доставался неожиданным претендентам

Вокруг света
Должны ли у ребенка быть обязанности Должны ли у ребенка быть обязанности

Если ребенок загружен с утра до ночи учебой — должен ли он еще мыть посуду?

СНОБ
6 причин усталости ног: от безобидных до очень серьезных 6 причин усталости ног: от безобидных до очень серьезных

Чувство усталости в ногах. С чем может быть связано такое состояние?

Cosmopolitan
Начнем с конца Начнем с конца

Как сохранить отношения после измены?

Psychologies
Ирина Апексимова. Живу как хочу Ирина Апексимова. Живу как хочу

Ирина Апексимова — о работе в театре и критике

Коллекция. Караван историй
OMAD-диета: что надо знать об экстремальном варианте интервального голодания OMAD-диета: что надо знать об экстремальном варианте интервального голодания

Что такое OMAD-диета, на которой нужно есть всего один раз в день

Cosmopolitan
Замок из песка. В Венеции показали «Дюну» Дени Вильнева Замок из песка. В Венеции показали «Дюну» Дени Вильнева

Фантастический фильм Дени Вильнева оказался жертвой завышенных ожиданий

РБК
Назло зловредам: топ-7 лучших бесплатных антивирусов для Windows Назло зловредам: топ-7 лучших бесплатных антивирусов для Windows

Семь лучших бесплатных антивирусов, которые помогут защитить ваш компьютер

CHIP
Трагедия в Перми: 21 сентября объявлено днем траура Трагедия в Перми: 21 сентября объявлено днем траура

Кем, предположительно, оказался стрелок в Перми, и каким был его мотив?

Psychologies
Интерьер–праздник Интерьер–праздник

Уникальный по эмоциональной яркости санкт–петербургский интерьер

SALON-Interior
Остывший фронтир. Почему власти не удается заманить людей на Дальний Восток Остывший фронтир. Почему власти не удается заманить людей на Дальний Восток

Возможно ли спасти Дальний Восток от вымирания?

СНОБ
Любовный треугольник: трагичная судьба двух жен генсека Андропова Любовный треугольник: трагичная судьба двух жен генсека Андропова

История двух жен Юрия Андропова

Cosmopolitan
Осыпающаяся пленка, водка и кокаин: как создавались главные хиты Queen Осыпающаяся пленка, водка и кокаин: как создавались главные хиты Queen

Истории создания главных хитов Queen не менее красочны, чем их клипы

Esquire
Лена Медведева Лена Медведева

Лена Медведева — cкульптор и создательница популярного проекта Nezhno Ceramics

Собака.ru
Мишель Мерсье: как звезда «Анжелики – маркизы ангелов» разочаровалась в мужчинах Мишель Мерсье: как звезда «Анжелики – маркизы ангелов» разочаровалась в мужчинах

Все мужья Мишель Мерсье были одной сплошной катастрофой

Cosmopolitan
Большая чистка: как Голливуд переваривает культуру отмены Большая чистка: как Голливуд переваривает культуру отмены

«Культура отмены», или бойкот публичной персоны

РБК
«Женщина может все». Какой бизнес открывают мамы? «Женщина может все». Какой бизнес открывают мамы?

Всероссийская образовательная программа «Мама-предприниматель»

Cosmopolitan
Как оставаться молодой: секреты красоты Меган Маркл, Бейонсе и других звезд 40+ Как оставаться молодой: секреты красоты Меган Маркл, Бейонсе и других звезд 40+

Известные женщины точно знают, что 40 лет - это совсем не повод печалиться

VOICE
«Просто друг»: почему мы оказываемся во френдзоне и держим в ней воздыхателей? «Просто друг»: почему мы оказываемся во френдзоне и держим в ней воздыхателей?

Как мы попадаем во френдзону и можно ли это изменить?

Psychologies
Паркет повсюду Паркет повсюду

Особенности деревянных полов для влажных помещений

Идеи Вашего Дома
Ревела, орала, напилась: как я приняла свой диагноз и вылечилась от рака груди Ревела, орала, напилась: как я приняла свой диагноз и вылечилась от рака груди

Наша героиня рассказала о своем опыте борьбы с раком молочной железы

Cosmopolitan

Рассказ о брате-близнеце, который погиб во время терактов 11 сентября 2001 года

Esquire
Открыть в приложении