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

Ученые нашли у беломорских моллюсков необычный способ добывать пищу Ученые нашли у беломорских моллюсков необычный способ добывать пищу

Моллюски Белого моря буквально выедают полипов изнутри

Популярная механика
Обыкновенное чудо: как стать донором костного мозга и спасти незнакомого человека Обыкновенное чудо: как стать донором костного мозга и спасти незнакомого человека

Кто может стать донором костного мозга и как происходит его трансплантация

СНОБ
11 способов становиться немного умнее каждый день 11 способов становиться немного умнее каждый день

Интеллект, как и тело, требует правильного питания и регулярных тренировок

Psychologies
Кто они ― лица современного танца России? Интервью с главными героями фестиваля Context. Diana Vishneva Кто они ― лица современного танца России? Интервью с главными героями фестиваля Context. Diana Vishneva

На смену ежегодному конкурсу приходит Вечер современной хореографии

СНОБ
Подтяжка манекенщицы: новый и простой тренд в пластике, который делает моложе Подтяжка манекенщицы: новый и простой тренд в пластике, который делает моложе

Высокие скулы и объемные губы Анджелины Джоли давно неактуальны!

Cosmopolitan
Иглы, таблетки, операции, развод: как певица похудела на 50 кг ради роли мечты Иглы, таблетки, операции, развод: как певица похудела на 50 кг ради роли мечты

Своей личной историей похудения поделилась певица и актриса Наталья Сидорцова

Cosmopolitan
Серебро и восстановленный оксид графена помогли создать рекордно мощный микробный топливный элемент Серебро и восстановленный оксид графена помогли создать рекордно мощный микробный топливный элемент

Ученые улучшили микробный топливный элемент в несколько раз

N+1
Археологи установили время существования греко-бактрийской крепости Узундара Археологи установили время существования греко-бактрийской крепости Узундара

Крепость Узундара была построена в начале III века до нашей эры

N+1
Здоровый сон: фильмы, которые успокоят вас вечером Здоровый сон: фильмы, которые успокоят вас вечером

Фильмы, которые помогут согреться после трудного дня

GQ
Не только «Ирония судьбы»: 10 фильмов Эльдара Рязанова, которые стоит посмотреть Не только «Ирония судьбы»: 10 фильмов Эльдара Рязанова, которые стоит посмотреть

Фильмы Эльдара Рязанова, которые ты обязательно должна посмотреть

Cosmopolitan
Постоянная тонкой структуры выросла десятикратно в спиновом льду Постоянная тонкой структуры выросла десятикратно в спиновом льду

Физики смоделировали коллективные эффекты в спиновом льде

N+1
Никита Ефремов: «Когда ты переносишь свое внимание на работу, она начинает оживать» Никита Ефремов: «Когда ты переносишь свое внимание на работу, она начинает оживать»

Актер Никита Ефремов рассказал о своем стиле и работе c Тэроном Эджертоном

GQ
Что такое броулифт: пугающая техника, которой исправляют татуаж Что такое броулифт: пугающая техника, которой исправляют татуаж

Неудачный перманентный макияж бровей не такая уж редкая история

Cosmopolitan
Личный опыт: как быть, если нужно сменить название продукта Личный опыт: как быть, если нужно сменить название продукта

Как провести ребрендинг с наименьшими потерями

Inc.
Пора готовить автомобиль к осени: чек-лист для водителей Пора готовить автомобиль к осени: чек-лист для водителей

Что нужно проверить в автомобили перед осенним сезоном?

РБК
Как заработать на винном баре в провинции Как заработать на винном баре в провинции

Винные бары появились в России совсем недавно

Inc.
Художник по металлу: как Поль Арзен научил мир видеть прекрасное Художник по металлу: как Поль Арзен научил мир видеть прекрасное

Большинству знатоков автомобилей фамилия Арзен практически ни о чем не говорит

Вокруг света
«Инквизиторы все равно настигнут свою жертву». Отрывок из книги Маркоса Агиниса «Инквизиторы все равно настигнут свою жертву». Отрывок из книги Маркоса Агиниса

Фрагмент из книги «Житие Маррана» о Франсиско Мальдонадо да Сильве

СНОБ
Питьевая диета: почему это не стоит пробовать Питьевая диета: почему это не стоит пробовать

К каким последствиям может привести отказ от твердой пищи

РБК
О человеке, о войне и о любви: фильмы и сериалы осени 2021 года О человеке, о войне и о любви: фильмы и сериалы осени 2021 года

Отечественные картины, часть из которых уже оценили на зарубежных смотрах

РБК
Медитация для начинающих: как избавиться от головной боли и снизить стресс Медитация для начинающих: как избавиться от головной боли и снизить стресс

Как избавиться от головной боли с помощью медитации

Cosmopolitan
От почтовых голубей до смарт-часов: как развивалась связь От почтовых голубей до смарт-часов: как развивалась связь

Как начиналась история связи?

Популярная механика
Молекулы предложили переводить в хиральную суперпозицию Молекулы предложили переводить в хиральную суперпозицию

Физики описали молекулы в квантовой суперпозиции

N+1
Окружение намного сильнее влияет на пользователей соцсетей, чем считалось раньше: новое исследование Окружение намного сильнее влияет на пользователей соцсетей, чем считалось раньше: новое исследование

Как люди в онлайновых социальных сетях влияют друг на друга

Популярная механика
Дюжина стильных Дюжина стильных

12 человек, создавших гардероб современного мужчины

Men’s Health
Вечность между нами Вечность между нами

Художник Чжан Хуань готовится к большому путешествию на другие планеты

Harper's Bazaar
Генетики выявили три предковые группы современных японцев Генетики выявили три предковые группы современных японцев

Ученые секвенировали 12 древних геномов

N+1
6 мифов о вине, в которые давно пора перестать верить! 6 мифов о вине, в которые давно пора перестать верить!

Дегустаторы разбираются в вине? Чушь! Красное — только к мясу? Враки!

Maxim
Как не стать частью ботнета: советы по защите роутеров от специалистов по безопасности Infosec, Qrator Labs и «Р-Техно» Как не стать частью ботнета: советы по защите роутеров от специалистов по безопасности Infosec, Qrator Labs и «Р-Техно»

Частью ботнета может стать каждый, а его жертвой — сервер любой компании

VC.RU
От «вековухи» до «большухи»: как жили старые девы на Руси От «вековухи» до «большухи»: как жили старые девы на Руси

Седая макушка, девуниха, домовуха — как только не называли старых дев на Руси!

Cosmopolitan
Открыть в приложении