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

5 главных навыков для карьерного успеха в 2020-х 5 главных навыков для карьерного успеха в 2020-х

Преуспеть в карьере в наступившем десятилетии помогут пять ключевых навыков

Forbes
Почему электронному голосованию пока рано верить Почему электронному голосованию пока рано верить

Технология электронного голосования ненадежна

Forbes
Автобудущее Автобудущее

Мы находимся на пороге одних из самых быстрых перемен в работе транспорта

Популярная механика
Легка на подъем: 8 деталей картины «Прогулка» Марка Шагала Легка на подъем: 8 деталей картины «Прогулка» Марка Шагала

Картина «Прогулка» — о том, что теперь у него есть все для счастья

Вокруг света
Любовь побеждает всё: мужчина женился на любимой женщине после 35 лет разлуки Любовь побеждает всё: мужчина женился на любимой женщине после 35 лет разлуки

История любви, преодолевшая путь длиной почти в четыре десятилетия.

Cosmopolitan
На Сардинии нашли зуб кашалота со следами обработки возрастом более пяти тысяч лет На Сардинии нашли зуб кашалота со следами обработки возрастом более пяти тысяч лет

Древнейший артефакт нашли на острове Сардиния

N+1
Фаворитка Берии  Зоя Федорова: обвинение в шпионаже и загадочное убийство Фаворитка Берии  Зоя Федорова: обвинение в шпионаже и загадочное убийство

Жизнь актрисы Зои Федоровой похожа на кино

Cosmopolitan
Разбитых сердец стало больше Разбитых сердец стало больше

В пандемию случаев синдрома разбитого сердца стало больше

Здоровье
10 фильмов, изображающих Россию в самом неприглядном свете 10 фильмов, изображающих Россию в самом неприглядном свете

Фильмы про российскую действительность, от которой хочется схватиться за голову

Maxim
Как понять, что у вас токсичные друзья Как понять, что у вас токсичные друзья

Несколько признаков людей, общения с которыми стоит избегать

Psychologies
Как устроен мир: 5 книг для тех, кто хочет знать больше Как устроен мир: 5 книг для тех, кто хочет знать больше

Книги о квантовая механике, генетике, устройстве микромира…

Популярная механика
5 причин разрешить детям плакать 5 причин разрешить детям плакать

Почему детям, вне зависимости от пола, нужно давать плакать

Psychologies
Грамота, которая нашлась дважды Грамота, которая нашлась дважды

История берестяной грамоты, найденной 70 лет назад и пропавшей на полвека

N+1
Почему мы не можем расслабиться даже на выходных Почему мы не можем расслабиться даже на выходных

Как научиться отдыхать?

Psychologies
Почему мы не радуемся в счастливые моменты жизни Почему мы не радуемся в счастливые моменты жизни

Бывает, вместо радости в торжественный момент мы чувствуем стресс?

Psychologies
Боевой характер Боевой характер

Дмитрий Мазепин 25 лет воюет за влияние, активы и репутацию

Forbes
Обманщица, эгоистка, истеричка: главные недостатки твоего знака зодиака Обманщица, эгоистка, истеричка: главные недостатки твоего знака зодиака

Ты могла бы распознать свой самый большой недостаток и исправить его?

Cosmopolitan
«Озорная и веселая»: Кейт Миддлтон обрела близкую подругу в королевской семье «Озорная и веселая»: Кейт Миддлтон обрела близкую подругу в королевской семье

У Кейт Миддлтон сложились теплые отношения с графиней Уэссекской Софи

Cosmopolitan
Сверхъестественное Сверхъестественное

Казалось бы, что плохого в моде на простоту и натуральность?

Cosmopolitan
Что мешает вам выучить английский Что мешает вам выучить английский

Редко кому нравилось изучать английский язык в школе

Популярная механика
Настоящие гиганты: 23 самых больших животных в мире (угадай, кто самый огромный) Настоящие гиганты: 23 самых больших животных в мире (угадай, кто самый огромный)

Список самых длинных и тяжелых обитателей суши и морей

Playboy
Школа в СССР и сейчас. Мы нашли 8 радикальных отличий Школа в СССР и сейчас. Мы нашли 8 радикальных отличий

Что было в школе СССР в сравнении с тем, что есть сейчас

Maxim
Елена Борщева. Авантюристка Елена Борщева. Авантюристка

Елена Борщева: дерево, дом, ребенок, у меня все зашибись!

Коллекция. Караван историй
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
Леонардо ДиКаприо и компания: 6 голливудских актеров со славянскими корнями Леонардо ДиКаприо и компания: 6 голливудских актеров со славянскими корнями

Какие знаменитые актеры, воплотившие американскую мечту, имеют русские корни

Cosmopolitan
Дома, которые строит Ким Дома, которые строит Ким

Почему французские боссы так доверяют британскому дизайнеру Киму Джонсу

Robb Report
Худой мир Худой мир

История Алены, которая стала моделью в 15 лет и до сих пор борется с РПП

Cosmopolitan
«Ашрам Шамбалы». Часть 1: Как случайно создать самую известную в стране секту «Ашрам Шамбалы». Часть 1: Как случайно создать самую известную в стране секту

Как маленький кружок йоги превратился в религиозное движение

СНОБ
Зачем вам этот тиндер? А откуда вы знаете, что я там есть? Зачем вам этот тиндер? А откуда вы знаете, что я там есть?

О сомнительной пользе приложений для знакомств

GQ
Он скряга! 9 непростительных поступков, которые выдают жадного мужчину Он скряга! 9 непростительных поступков, которые выдают жадного мужчину

Признаки жадного мужчины в отношениях

VOICE
Открыть в приложении