Компания Ford научила свои беспилотные автомобили ориентироваться в пространстве, даже если на улице снегопад, а разметка покрыта толстым слоем снега. Для этого умные машины используют метод дедукции на основе 3D картографии.
Одна из главных проблем современных беспилотных автомобилей — это навигация в сложных погодных условиях. Большинство робокаров используют радары и лидары для обнаружения других автомобилей, пешеходов и прочих препятствий на пути. Встроенные камеры фиксируют дорожные знаки и разметку. Но как быть, если разметка покрыта снегом? В таких случаях водители стараются просчитать ситуацию — смотрят, как ведут себя другие автомобилисты, обращают внимание на расположение бордюров. Автомобили Ford тоже начали осваиваться в зимних погодных условиях.
Как и многие другие разработчики робомобилей, Ford создает высокоточные 3D карты дорог, на которых отмечаются все данные — бордюры, разметка, дорожные знаки и даже деревья. Также на картах обозначаются скоростные ограничения и ПДД, которые могут понадобиться на определенном отрезке пути. Все эти данные позволяют машине более точно распознавать временные препятствия и направленно использовать датчики и процессоры.
С помощью карт беспилотный автомобиль определяет своей местоположение с точностью до сантиметра. К примеру, машина не знает, как близко к разделительной линии на дороге она расположена. Но она просчитывает, где находится ближайший знак «Стоп», а лидар-сканнер сообщает, как далеко от этого знака стоит робомобиль. На основе этих данных умная система определяет, на каком расстоянии находится машина по отношению к разделительной линии. Все знаки и разделительные линии нанесены на 3D карту.
«В снегопад наши автомобили довольно неплохо справляются с ездой», — отмечает глава отдела автономных разработок Ford Джим МакБрайд.
Первые испытания в условиях реального снегопада прошли в городке Mcity, созданном специально для испытания беспилотных автомобилей.
Прогресс Ford, однако, еще не решает все проблемы, связанные с погодными условиями. Снегопад или дождь могут создавать помехи в работе камер и лидар-установок. Также автомобилям еще предстоит научиться распознавать неожиданные препятствия и реагировать на них соответствующим образом.