Россияне получили серебро за разработку систем для беспилотников

Россияне получили серебро за разработку систем для беспилотников

Российская команда заняла второе место на конкурсе систем распознавания объектов для беспилотных авто. Международный турнир, организованный образовательной платформой Udacity и китайским такси-сервисом Didi Chuxing, прошел в Кремниевой долине в Калифорнии (США). В финал попали пять команд-разработчиков: три китайские, одна российская и одна испанская. Россияне заняли второе место, на 2% уступив одному из китайских участников по точности распознавания. Команда разработчиков Университета Иннополис вошла в пятерку финалистов конкурса Self-Driving Car Challenge, организованного образовательной платформой Udacity и компанией Didi. Турнир проходил в два этапа. Более 400 команд со всего мира представили свои разработки по распознаванию объектов для беспилотных авто. На первом этапе система должна была по видеофайлам, данным с лидаров (лазерных дальномеров) и радаров, определять положение машины в потоке других автомобилей. На втором этапе надо было обучить алгоритм распознавать пешеходов.

Руководитель российского коллектива, старший инженер-исследователь Центра развития робототехники Университета Иннополис Илья Шимчик рассказал, что его команда обработала более 100 Гб информации.

— Мы разработали систему, объединяющую множество алгоритмов. Это позволило автономному транспорту распознавать автомобили и пешеходов в режиме реального времени, — пояснил Илья Шимчик. — Каждую секунду машина получает огромное количество данных с сенсоров, их сложно обрабатывать без задержек. Для анализа изображений мы использовали нейронные сети, а данные с лидара обрабатывали в параллельном режиме, используя вычисления на видеокартах. Это дало возможность снизить время вычислений.

Пять команд-финалистов отправились в Кремниевую долину в Калифорнии, где проверили свою разработку на реальном беспилотном автомобиле, разработанном компанией Udacity. В жюри входил директор по исследованиям Google Питер Норвиг и сооснователь калифорнийской компании Voyage — разработчика беспилотного такси Оливер Кэмерон. Первое место досталось китайской команде, обеспечившей точность распознавания 43,3%, россияне с 40,9% заняли второе место.

Старший преподаватель кафедры мехатроники ИТМО (Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики) Дмитрий Куприянов считает, что команды показали на конкурсе хороший результат. Однако, по его словам, системам распознавания объектов еще есть куда расти.

— В отличие от большинства прикладных задач, связанных с распознаванием — например, идентификации номерных знаков автомобилей, — здесь вариативность окружающей среды гораздо выше. Точность около 50% — вполне адекватная для таких систем, по крайней мере, на сегодня, — рассказал Дмитрий Куприянов.

По словам главы департамента разработки беспилотных транспортных средств Cognitive Technologies Юрия Минкина, процент точности в данном случае зависел от системы оценки.

— Говорить, что системы распознавания объектов далеки от совершенства, абсолютно неправильно. При наличии других сенсоров точность практически соответствует показателям, обеспечивающим безопасное движение на дорогах общего пользования, — прокомментировал Юрий Минкин. — Развитие автономных технологий опережает прогнозы экспертов, и к 2024 году мы ожидаем появления полностью беспилотных автомобилей.

Китайский сервис для вызова такси Didi Chuxing получил инвестиции от Apple, а в 2016 году выкупил китайское подразделение Uber. Udacity — образовательная платформа для IT-специалистов, созданная в 2012 году в результате расширения программы по информатике Стэнфордского университета. Один из основателей платформы — Себастьян Трун — бывший глава разработки беспилотных автомобилей компании Google.

Иллюстрация к статье: Яндекс.Картинки

Читайте также

Оставить комментарий

Вы можете использовать HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>