Гараж
Главная  /  Гараж  /  Включить автопилот: как технологии машинного зрения изменят автоиндустрию

Включить автопилот:
как технологии машинного зрения изменят автоиндустрию

По оценкам аналитиков, полностью автономные автомобили, способные доставлять пассажиров из пункта А в пункт Б, появятся на рынке уже через три года, а к 2020 году на дорогах мира будет уже порядка 10 миллионов машин с функцией автопилота

Одним из важнейших «навыков» автопилота является возможность анализировать дорожную сиутацию и принимать решения о тех или иных действиях на основе получаемой с камер информации. Для того, чтобы автомобиль мог различать встречающиеся ему на дороге объекты используются специальные системы машинного зрения.

Что это такое

Технологии машинного зрения развиваются на протяжении последних десятилетий. Ученые, занимающиеся этим вопросом, хотят научить компьютер видеть и анализировать полученную информацию. У машинного зрения существует большое количество применений — такие технологии можно использовать, например, для получения 3D-моделей из фото и видеоматериалов в процессе создания цифровых карт, для создания архитектурных моделей зданий или в охранных системах для распознавания лиц. Но наибольшее влияние на повседневную жизнь миллионов людей окажет внедрение подходов машинного зрения в автомобилестроении.

Когда машина может видеть

Одно из наиболее очевидных применений технологий машинного зрения в автомобилях — это создание систем предупреждения аварийных ситуаций. Сейчас активно развивается технология Мобилай (Mobileye), которая используется в машинах BMW, General Motors, и, с недавного времени, Tesla Motors. Также свою технологию City Safety разработывает шведский автопроизводитель Volvo.

Эта система отслеживает траекторию движения машины и предупреждает водителя, если он слишком близко приблизится к впереди едущему автомобилю, или в случае его резкого торможения. При этом возможно не только получение предупреждения, но и автоматическое торможение в критических ситуациях — за это отвечают автономные системы экстренного торможения (Autonomous Emergency Braking), которые используются и в беспилотных автомобилях.

Согласно опубликованной в конце января 2016 года статистике Страхового института дорожной безопасности (Insurance Institute for Highway Safety, IIHS), использование автоматических систем экстренного торможения позволяет добиться снижения числа столкновений с движущимся впереди транспортом на 39%, а общего числа аварий - на 12%. Кроме того, Audi ссылается на данные, согласно которым  за последние пять лет применение подобных систем позволило снизить число травм пассажиров на 38%.

Существуют и другие способы применения машинного зрения — например, компания Ford научила фары автомобиля реагировать на информацию, поступающую с фронтальной камеры. Электроника расширяет луч света фар при приближении к знаку перекрестка или кругового движения, чтобы водитель мог раньше увидеть объекты, движущиеся сбоку. Кроме того, система может распознавать и внезапно появляющиеся на дороге объекты, заранее освещая их, что помогает снизить вероятность наезда на препятствие:

Технологии машинного зрения также используются для создания систем навигации — с помощью камер и сенсоров машина может определять свое местоположение, сверяться с цифровой картой и прокладывать маршруты движения. Такой проект разрабатывают, к примеру, инженеры Mercedes-Benz (система Route Pilot).

И это еще не все. Так страховые компании могут использовать современные инструменты для фиксации повреждений автомобиля, который попал в ДТП. Кроме того, если в аварию попадут автомобили, оборудованные технологиями машинного зрения, впоследствии это может облегчить реконструкцию сцены происшествия.

Проблемы и перспективы

Несмотря на перспективность технологий машинного зрения и убедительные данные статистики, свидетельствующие о том, что их применение позволяет повысить безопасность на дорогах, существуют и определенные преграды к их дальнейшему внедрению.

Прежде всего, свою роль играет высокая сложность необходимых математических вычислений: данные, поступающие с камер и датчиков, являются, по сути, цветовыми значениями 2D-пикселей, из которых алгоритм должен построить 3D-геометрию сцены и распознать и классифицировать обнаруженные движущиеся и неподвижные объекты. Система должна уметь отличать людей и животных от неподвижных объектов, учитывать особенности освещения и отражения на зеркальных поверхностях, и делать все это в движении.

Не всегда камерам удается получить изображение высокого качества, что затрудняет точность их обработки. Кроме того, существуют и ограничения в вычислительной мощности доступного железа, поскольку автопроизводители стремятся сделать так, чтобы внедрение новых технологий не приводило к  удорожанию машин.

При этом существующие проблемы нельзя назвать нерешаемыми, и многие компании ведут разработки, которые позволят получить высокую точность обработки изображения с камеры автомобиля, без необходимости задействовать серьезные вычислительные мощности. Одна из таких технологий создается компанией Cognitive Technologies совместо с автопризводителем КАМАЗ в рамках проекта построения беспилотного грузовика — система использует принцип фовеального зрения. Это позволяет автомобилю строить «зоны интереса», формирующие виртуальный тоннель — в таком случае система может анализировать лишь 5-7% получаемого видеоизображения без падения качества самого анализа.

Технологии машинного зрения — перспективное направление, поэтому в подобные разработки инвестируют даже технологические компании, для которых это не основное направление бизнеса. К примеру, развитием технологии для создания 3D-автомобилей занимается провайдер телематических услуг «Лаборатория умного вождения». Российские разработчики активно взаимодействуют с зарубежными коллегами: на прошедшем в прошлом году во Франции мероприятии 3DV 2015 представители Smartdriving договорились о сотрудничестве со специалистами одного из американских технологических университетов.

Развитие технологий машинного зрения и собранная их разработчиками и сторонними организациями статистика позволяет утверждать, что уже в перспективе 5-10 лет они позволят серьезно повысить безопасность дорожного движения. Еще до того, как на дорогах начнут преобладать машины с автопилотом, системы умного торможения, освещения и картографии, позволят серьезно снизить число аварий и людей, пострадавших в них.

Новые автомобильные технологии, такие как телематика и машинное зрение, позволяют не только повысить безопасность дорожного движения, но и открывают новые возможности по развитию бизнеса компаний из смежных отраслей — например, страхование. Через несколько лет автомобильный рынок, а также работающие с ним в связке отрасли кардинально изменятся. А значит те, кто инвестирует в подобные разработки уже сейчас, смогут захватить лидерство в эпоху распространения новых технологий.