9 Октября 2017
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.
Источник