Радиоволны и искусственный интеллект: смогут ли роботы «видеть» за углом
В конце января беспилотный автомобиль компании Waymo, входящей в холдинг Alphabet, двигался по улице рядом с начальной школой в Santa Monica в штате California. В какой-то момент на дорогу внезапно выбежал маленький ребенок. Сенсоры лидара обнаружили его лишь тогда, когда он появился из-за припаркованного внедорожника.
Автомобиль резко затормозил, снизив скорость примерно с 27 до 9 км/ч, однако полностью избежать столкновения не удалось. Ребенка задело, и он упал на тротуар. К счастью, серьезных травм он не получил. Тем не менее подобные случаи усиливают опасения жителей городов, где автономные автомобили становятся все более привычным явлением.
Этот инцидент наглядно демонстрирует одну из ключевых проблем современных систем автономного вождения: они способны реагировать только на те объекты, которые находятся в прямой зоне видимости. Если человек или автомобиль появляются из-за угла здания, припаркованной машины или другого препятствия, времени на реакцию может оказаться недостаточно.
Исследователи из University of Pennsylvania предлагают возможное решение этой проблемы. Группа инженеров разработала экспериментальную сенсорную систему под названием HoloRadar, которая использует радиоволны и алгоритмы искусственного интеллекта для обнаружения объектов, находящихся вне прямой видимости — например, за стенами или углами зданий.
По словам руководителя исследования, профессора компьютерных и информационных наук Minmin Zhao, будущие роботы и автономные транспортные средства должны уметь воспринимать окружающую среду значительно шире, чем это возможно сегодня. Технология, позволяющая «видеть» за препятствиями, может стать важным шагом к повышению безопасности автономных систем.
Ограничения современных сенсоров
Большинство беспилотных автомобилей сегодня используют сочетание камер, радаров и лидаров. Последние работают за счет излучения миллионов лазерных импульсов и измерения времени их отражения от объектов. Полученные данные позволяют создать детализированную трехмерную модель окружающего пространства.
Однако даже такие системы имеют ограничения. Если объект скрыт за зданием, стеной или припаркованным транспортом, лазерные импульсы просто не достигают его. В результате система не может заранее определить потенциальную угрозу.
Чтобы обойти это ограничение, исследователи решили использовать радиоволны — технологию, от которой многие разработчики автономного транспорта ранее отказались. Причина в том, что радиоволны имеют гораздо большую длину, чем свет, а значит дают менее четкое изображение объектов.
Тем не менее именно эта особенность оказалась полезной для новой системы.
Как работает HoloRadar
Когда радиоволны сталкиваются со стеной или другой поверхностью, часть сигнала проходит через препятствие, а значительная часть отражается обратно. Благодаря этому поверхности могут выступать своеобразными зеркалами, отражающими радиосигналы в разных направлениях.
Соавтор исследования, аспирант Haowen Lai, сравнивает этот принцип с зеркалами, которые иногда устанавливают на «слепых» перекрестках. В случае HoloRadar роль таких зеркал выполняют сами стены и окружающие объекты.
Для обработки сигналов используется двухэтапная система искусственного интеллекта. Сначала алгоритмы фильтруют лишние данные и формируют предположение о том, что может находиться за препятствием. Затем система реконструирует трехмерную модель скрытого пространства и формирует визуальное представление объектов.
Эксперименты на роботах
В ходе экспериментов разработчики установили HoloRadar на мобильных роботов и протестировали систему на территории университетского кампуса. Роботы перемещались по коридорам и поворотам, где прямой обзор был ограничен стенами.
Результаты показали, что система способна обнаруживать людей и объекты даже в ситуациях, когда они полностью скрыты от обычных камер и лидаров. Роботы успешно распознавали присутствие исследователей за углами и на Т-образных перекрестках.
Перспективы технологии
Ранее ученые уже пытались решить проблему обзора за углами. Например, в 2019 году специалисты из Massachusetts Institute of Technology предложили систему, анализирующую тени от приближающихся объектов. Другие исследовательские группы экспериментировали с однофотонными лидарами, способными фиксировать отражения света даже после его рассеяния вокруг препятствий.
Однако все эти методы зависят от световых волн, а значит их эффективность может снижаться при плохом освещении или в темноте.
HoloRadar использует радиоволны, которые не зависят от условий освещения. При этом разработчики подчеркивают, что технология не должна заменять существующие сенсоры, а лишь дополнять их.
Безопасность автономного транспорта
С распространением беспилотных автомобилей вопросы безопасности становятся особенно актуальными. По имеющимся данным, в США уже произошло не менее 12 смертельных аварий, связанных с использованием систем автономного управления.
Разработка технологий, способных обнаруживать скрытые объекты, может стать одним из ключевых факторов снижения подобных рисков. Если автомобили смогут заранее «видеть» пешеходов, велосипедистов или другие машины, появляющиеся из-за препятствий, это значительно повысит безопасность движения.
И хотя HoloRadar пока находится на стадии экспериментальных исследований, подобные разработки демонстрируют, каким может стать будущее автономного транспорта — более предсказуемым, безопасным и технологически совершенным.