Ольга Ускова: «На CES наши решения произвели реальный фурор»

«Cognitive smart situation capture позволяет не только детектировать объекты дорожной сцены, но и делать точный прогноз развития дорожной ситуации для всех участников дорожной сцены, формировать сценарии безопасного движения, в том числе и в критических дорожных ситуациях», — пояснил руководитель департамента развития беспилотных транспортных средств Юрий Минкин. «Это является обязательным элементом управления для того, чтобы езда в беспилотном режиме была безопасной».

Примером работы Cognitive smart situation capture может быть случай, когда в отсутствии видимых помех для движения попутные транспортные средства с правой или левой стороны начинают снижать скорость. Система при этом понимает, что причиной снижения скорости может быть появление на дороге опасного объекта (например, старушки, переходящей трассу в недозволенном месте). Поэтому системе необходимо снизить скорость, дополнительно просмотреть нужный сектор, чтобы убедиться, действительно кто-то пересекает дорогу или нет, и т. д. И если действительно человек пересекает дорогу, то система предпринимает безопасное торможение.

«Cognitive smart situation capture позволяет безопасно управлять в непредвиденных ситуациях, которые не решаются „в лоб“, — заявил Минкин. — Мы научились определять области, в которые тот или иной объект дорожной сцены может (или не может) переместиться и с какой вероятностью, а также опасные и безопасные зоны для маневра». Это зоны рассчитываются также исходя из текущих физических характеристик объекта (траектории движения, линейной и угловой скоростей, ускорения и т.д.). При этом учитываются естественные ограничения физических законов и возможностей объекта. Например, человек не сможет бежать со скоростью 60 км/ч, а автомобиль не может ездить «боком» и т.д. А также иные признаки, косвенно подтверждающие намерения того или иного участника дорожной ситуации (включенный сигнал поворота автомобиля, поднятая вверх рука пешехода, включенная аварийная сигнализация и т.д.)«.

На основе таких прогнозов могут строиться конкретные сценарии поведения беспилотного автомобиля. Для прогнозирования ситуаций также может использоваться инструментарий нейронных сетей. В случае если прогнозируемая ситуация совпадает с реальной, то эти данные могут быть направлены на вход нейронной сети, которая на «правильных прогнозах» будет самообучаться в процессе движения авторобота. «Это позволит повышать точность прогнозирования и в итоге, понимать смысл дорожных ситуаций», — заявила президент Cognitive Technologies Ольга Ускова. — Фактически, мы в своих исследованиях подошли ко второму уровню развития искусственного интеллекта. Первый — это распознавание окружающих объектов, а второй — понимание смысла текущей ситуации. Как ребенок, познающий мир сначала понимает, что предметы такой-то формы являются чашками, а потом, осознает, что чашка предназначена для того, чтобы в нее наливали и пили чай. Что она может обжечь, может разбиться и т.д.».

«Вообще на CES наши решения, обеспечивающие безопасную работу автопилота на плохих дорогах и сложных погодных условиях, произвели реальный фурор. По — сути, в этом году на CES в разделе automotive не было представлено серьезных технологических новинок, и мы реально выделялись на общем фоне. Интерес к нашим решениям ведущих автопроизводителей и Tier-компаний мира был огромен. Нами уже подписано более 10 NDA с известными западными и азиатскими брендами», — сообщила по итогам выставки Ольга Ускова.