Российская компания Cognitive Technologies, занимающаяся разработкой технологий для беспилотных автомобилей, сравнила эффективность и скорость распознавания объектов на дороге между человеком и алгоритмом компьютерного зрения беспилотного автомобиля. В большинстве случаев показатели оказались похожими, но в сложных условиях алгоритм показал лучшие результаты, сообщается в пресс-релизе, поступившем в редакцию N + 1.
В последние годы разработчики беспилотных автомобилей достигли большого прогресса, и сразу несколько компаний испытывают такие автомобили на дорогах общего пользования, а некоторые из них даже без контролирующих водителей за рулем. Частичный автопилот, способный самостоятельно передвигаться по прямым дорогам и избегать столкновений с другими автомобилями, стал в 2015 году доступен владельцам автомобилей Tesla в виде обновления прошивки. Но, несмотря на большие успехи, разработчики пока не считают такие автомобили готовыми к полной замене людей в качестве водителя в любых ситуациях.
Компания Cognitive Technologies, которая не первый год занимается разработкой самоуправляемой техники, например, беспилотного трактора или КамАЗа, провела сравнение навыков беспилотных автомобилей с человеческими. В серии экспериментов, которые проводились с сентября по ноябрь 2017 года принимали участие 17 добровольцев. Во время заездов автомобилем управлял водитель, а добровольцы сидели на пассажирском сидении и немедленно сообщали, когда замечали дорожные знаки, пешеходов или другие автомобили. Параллельно алгоритм с помощью камеры также регистрировал эти объекты.
Тестирование происходило на дорогах Москвы и Московской области на скоростях 50-60 километров в час. Помимо обычных условий часть заездов происходила во время дождя и ночью, а также в тоннелях, в которых быстро меняется интенсивность освещения.
Проанализировав полученные результаты, разработчики выяснили, что при хорошей погоде люди и алгоритм показали примерно одинаковые результаты как по доле распознанных объектов, так и по скорости распознавания. Однако в сложных условиях результаты отличались. Например, алгоритм быстрее и с большей вероятностью распознавал автомобили в условиях ослепления, быстрее, но с такой же вероятностью различал частично заслоненные дорожные знаки, а также лучше справлялся с распознаванием автомобилей и знаков ночью и во время дождя, но при этом хуже различал в таких условиях пешеходов.
Стоит заметить, что во многих случаях скорость распознавания различалась в пределах статистической погрешности, а выборка для каждого типа (например, пешеходов в хорошую погоду) составляла около 250 объектов.
Испытаниями беспилотных автомобилей в сложных условиях занимаются и другие разработчики, например, «Яндекс» продемонстрировал зимние испытания своего автомобиля на скользкой и заснеженной дороге со скрытой разметкой. Недавно Массачусетский технологический институт раскрыл подробности методологии и промежуточную статистику продолжающегося с 2016 года исследования по изучению взаимодействия водителей с системами частично автоматического управления в автомобилях. На тот момент в исследовании принимало участие 25 автомобилей, которые проехали за время эксперимента почти полмиллиона километров, а установленные на них камеры отсняли около трех с половиной миллиардов кадров. А другая группа американских исследователей выяснила, что на 2015 год беспилотные автомобили гораздо чаще обычных попадали в ДТП, правда, не по своей вине.
Иллюстрация к статье:
Обсуждение