Автороботы получат зрение, схожее с человеческим

Известно, что возможность видеть удаленные предметы человеку обеспечивает узкая зона фовеального зрения (или центрального), находящаяся в центре  зрительной оси глаза (см. рис. 1). Именно она позволяет видеть их в высоком разрешении. При этом, остальные элементы сцены, находящиеся в зонах периферийного и близкого к периферийному зрению, наблюдаются в низком разрешении.

Рис 1. 

«В каком-то смысле нам удалось построить компьютерную модель фовеального зрения», комментирует ситуацию генеральный конструктор Cognitive Technologies Василий Постников. «В любой момент времени мы научились строить так называемую зону интереса - узкую область фовеального зрения, окружающую наблюдаемый объект (см. рис. 2)».

Рис 2.

Такой подход позволяет в любой момент времени видеть в высоком разрешении лишь те элементы дорожной сцены (дорожное полотно, обочина, транспортные средства, знаки и т.д.), которые нужны для анализа текущей ситуации. «Разработанная технология дает возможность обрабатывать только необходимую информацию, причем с более высокими показателями качества. Представляете, какое это нам дает преимущество в экономии вычислительные ресурсов и повышении быстродействия обработки информации, когда вместо всего снятого с видеокамеры изображения, нам достаточно обработать 5-7 его процентов», говорит Постников. Технология успешно работает на всех элементах дорожной сцены, находящихся как на близком, так и на далеком расстоянии от наблюдателя. «По сути, мы обеспечиваем качество технического зрения, лучшее, чем физическое зрение человека», заключает он.

В основе предложенного метода лежит принцип внутреннего самоподобия дорожной сцены. Разработчики научились выявлять наиболее общие, фундаментальные признаки, присуще дорожному полотну, будь это автомагистраль, проселочная или грунтовая дорога. Это позволяет распознавать дорожное полотно с высокой точностью и обеспечивать устойчивую работу разработанных на основе новой технологии Cognitive Technologies алгоритмов на различных конфигурациях дороги и в различных условиях: поворотах в разные стороны, подъемах, спусках, в ночное время, зимний период, а также в неблагоприятных погодных и климатических условиях.

Созданная технология получила название «виртуальный тоннель», поскольку именно такую форму напоминает удаляющаяся последовательность прямоугольных зон интереса.

«Мы отстали со стартом нашего проекта на несколько лет от известных разработчиков систем для управления беспилотными автомобилями, однако это нам дало и преимущество, позволяющее анализировать подходы наших конкурентов, не совершать их ошибок и предлагать рынку более эффективные решения», говорит Президент Cognitive Technologies Ольга Ускова.

Компания Cognitive Technologies и ОАО «КАМАЗ» в феврале 2015 года объявили о начале совместного проекта, целью которого является создание к 2020 году на базе автомобиля КАМАЗ беспилотного транспортного средства нового поколения, призванного обеспечить безопасность грузового автомобильного транспорта и дорожного движения на дорогах междугороднего сообщения.

На реализацию проекта государством, в лице Минобрнауки России, было выделено 300 млн. рублей.

Сегодня беспилотный КАМАЗ завершил два этапа полигонных испытаний в Татарстане и Московской области и способен в автономном режиме совершать простейшие маневры (поворот, разворот, движение, змейкой и др.), останавливаться перед препятствиями, двигаться в организованной колонне.

Важнейшей особенностью проекта является возможность реальной работы в российских условиях. В отличие от зарубежных разработчиков, ориентирующихся во многом, на идеальные условия дорожного движения (качественную разметку, благоприятные погодные условия и т.д.), подход Cognitive Technologies к созданию системы машинного зрения позволяет распознавать дорожную сцену (в том числе границы дороги, ширину полос движения и т.д.) в отсутствии какой-либо разметки.

Разрабатываемый комплекс призван обеспечить автоматическую работу транспорта при различных погодных условиях кроме случаев недостаточной видимости, определяемых требованиями ПДД. Система обязана детектировать пешеходов вне зависимости от направления их движения. Время, отведенное для обнаружения опасности и реакции на нее, составит не более 0.3 сек. Также предусматривается возможность обнаружения на дороге практически любых препятствий, включая животных, в том числе и собак, что, по мнению разработчиков, качественно выделяет российское решение от существующих сегодня зарубежных аналогов.