С момента первого появления на дорогах в 2017 году беспилотные автомобили «Яндекса» проехали уже больше 10 миллионов километров, преимущественно по Москве. Компания отметила, что условия в столице — одни из самых сложных: это и загруженные дороги мегаполиса, и причудливая сеть улиц и переулков, и разнообразная погода. Компания поделилась опытом, приобретённым зимой 2020/21 года.
По словам «Яндекса», в этом году зима в столице отличалась обильными снегопадами, причём 13 февраля был поставлен рекорд по осадкам за всю историю наблюдений. Несмотря на это, робомобили продолжали колесить по улицам в любых погодных условиях. Зимой у автоматики появляется целый ряд дополнительных трудностей, которые необходимо преодолевать.
Прежде всего, это плохая видимость во время снегопада. Когда идёт снег, часть лучей лидеров (это более миллиона в секунду) отражается от снежинок и создаёт шум. Специалисты компании разработали особую нейронную сеть, способную нивелировать эту побочную информацию. Работает она довольно эффективно (до и после фильтрации):
Также при минусовых температурах проблемы для автоматики может создавать пар, идущий из выхлопных труб автомобилей, вентиляционных шахт и ливнёвок. Он бывает настолько густым, что на лидарном облаке может выглядеть как физическое препятствие. Нейронные сети тоже должны уверенно отличать завесу пара от настоящих объектов. За счёт нескольких миллионов километров пробега робомобилей зимой ИИ получает необходимые для обучения знания, чтобы оценивать по картинке с камеры реальную ситуацию на дороге. Вот как выглядит лидарное облако до и после фильтрации:
Стоит отметить, что за счёт лидаров система смогла распознать скрытого за паром пешехода, несмотря на плотный пар. Даже водителю-человеку было бы сложно справиться с этой задачей в таких условиях:
Кроме того, автоматика должна распознавать параметры дорожного покрытия: снег может быть свежим и рыхлым или жёстким и слежавшимся. Порой он выглядит безобидно, но на деле под ним скрывается лёд, причём самые разные варианты могут встретиться в течение одной поездки. Робомобилям нужно уметь адаптироваться под разное покрытие, и потому автопилот «Яндекса» обучен определять коэффициент трения и учитывать его при планировании действий на дороге. Вот лишь одна из поездок по Москве в сильный снегопад:
Стоит сказать, что робомобили «Яндекса» движутся по улицам, опираясь не только на данные камер и лидаров, но и на загруженные заранее трёхмерные карты местности, которые постоянно сопоставляются с данными лидара и позволяют с точностью до сантиметра определять своё местоположение. Сильный снегопад способен изменить город до неузнаваемости: дорожная разметка может быть скрыта, границы проезжей части — незаметны, а во время уборки снега могут вырасти сугробы высотой с двухэтажный дом.
Автопилот сохраняет способность ориентироваться в пространстве даже в таких условиях. Система использует данные и лидарного облака, и показания инерциальных измерителей (IMU), и одометрии. Сопоставляя информацию, автоматика с высокой точностью устанавливает, где находится машина даже в сложных ситуациях — например, когда проскальзывают колёса и срабатывает ABS. Также робомобиль умеет автоматически обновлять 3D-карту. Если на пустом месте появился огромный сугроб, система «увидит» его, и сугроб станет одним из объектов карты. Вот как выглядит одна и та же улица в обычное время и после обильных снегопадов (цветом показана высота, красный — выше 3 м):
Это лишь часть трудностей, с которыми сталкиваются робомобили зимой. Например, в холодное время года в городе больше дорожной техники; из-за сугробов проезжая часть становится уже; мест для парковки меньше, и многие паркуются вторым рядом; чаще возникают пробки, и самые нетерпеливые участники движения пытаются объехать их по встречной полосе; пешеходы торопятся скорее попасть в тёплый дом или офис и срезают путь.