Согласно имеющимся прогнозам к 2035 году на дорогах во всем мире будет находиться около 21 миллиона автомобилей-роботов. Для повышения уровня безопасности движения эти автомобили должны будут обмениваться данными друг с другом и с облачными сервисами, на плечи которых ляжет задача координации и управления дорожным движением в целом. В настоящее время уже ведутся разработки подобных систем и основной из проблем, с которой сталкиваются разработчики, является то, что каждый автомобиль в каждый момент времени должен знать свое местоположение и иметь привязку к карте с точностью не хуже 10 сантиметров.
Разработкой системы коммуникации автомобиль-автомобиль и других сопутствующих технологий занимаются специалисты из Политехнического института Нью-Йоркского университета, возглавляемые профессорами И Фэнгом (Yi Fang) и Эдвардом К. Вонгом (Edward K. Wong). Разрабатываемые системы имеют высокий уровень интеграции с облачным сервисом HERE HD Live Map, который, получая данные от бортовых датчиков, камер и другого оборудования автомобиля, рассчитывает оптимальный режим движения, учитывая все быстроизменяющиеся условия окружающей среды.
Следует отметить, что сервис HERE HD Live Map является совместным «детищем» компаний Audi, BMW, Daimler и Intel, а в 2017 году к проекту планируют подключиться китайские компании Tencent, NavInfo, и компания GIC из Сингапура.
Высококачественные навигационные карты, используемые в системе HERE HD Live Map, должны сами имеет точность на уровне 10-20 сантиметров. А транспортные средства, использующие эти карты, должны обновлять свое местоположение на них в режиме реального времени с точностью, соответствующей точности карты. Однако, это само по себе является весьма сложной задачей, ведь существующие датчики и камеры, используемые системами управления автомобилей, не в состоянии обеспечить необходимую для этого точность.
Помимо данных о текущем местоположении, системы автомобилей должны передавать в «облако» данные об дорожных условиях, погоде, обнаруженных препятствиях, об изменении режимов ограничения скорости и других параметрах, из которых складывается картина обстановки на дороге.
Традиционная «прямая» обработка всего этого огромного потока поступающих данных требует соответствующих огромных вычислительных мощностей, мощностей, которыми не обладают еще даже самые высокопроизводительные современные суперкомпьютеры. Поэтому исследователи использовали в своей системе новые технологии трехмерного компьютерного видения и глубинные нейронные сети, которые можно обучить для быстрого решения самых сложных задач, в том числе и составлению «живых» карт для автомобилей-роботов.
Использование вышеупомянутых технологий позволяет системе автомобиля ориентироваться на местности, учитывая сразу множество факторов, используя для этого даже не очень четкие изображения, получаемые камерами автомобиля во время движения. Получающаяся точность определения положения соответствует и даже превосходит точность используемой системой карты, что повышает качество работы «облачного» сервиса и улучшает уровень безопасности движения во много раз.
Источник:
