• Главная
• О журнале
  • О журнале
  • Распространение
  • Редакционный совет
  • Редакция
  • Рубрики
  • Список рецензентов статей
  • Правила рецензирования
  • Авторы
  • Russian Logistics Journal
• Новости
  • Календарь мероприятий
  • Размещение пресс-релизов
  • Новости логистики
• Подписка
  • Подписка через агентства
  • Редакционная подписка
  • Электронная рассылка
• Реклама
  • Реклама в журнале
  • Реклама на сайте
• Архив
• Контакты

В России опубликована уникальная база данных для обучения беспилотных автомобилей

Сенсорные данные собраны в ходе финальных испытаний технологического конкурса Up Great «Зимний город». База содержит более 1800 изображений и свыше пяти часов видеозаписей с датчиков, которые были установлены на беспилотном автомобиле StarLine. Эта команда продемонстрировала лучший результат по итогам конкурсных испытаний Up Great в декабре 2019 года.

Данные опубликованы в свободном доступе и могут быть использованы российскими разработчиками беспилотного транспорта для совершенствования своих продуктов.

«База выложена под открытой лицензией CC BY 4.0 и может быть полезна разработчикам в области робототехники и беспилотного транспорта для исследований и проверки алгоритмов таких направлений как локализация, детектирование, классификация и трекинг объектов, детектирование сигналов светофора, комплексирование информации от датчиков, работающих по различным физическим принципам», — уточнил Борис Иванов, руководитель проекта «Беспилотный автомобиль StarLine».

В базе, собранной во время движения автомобиля в беспилотном режиме, содержатся данные с пяти лидаров и пяти камер, четырех радаров и четырех штатных одометров, высокоточного RTK-GNSS приемника и инерциального измерительного модуля. Данные с пяти камер записаны в виде видеопоследовательности с частотой 24 Гц. При этом у камер было установлено различное время экспозамера, что позволяет увеличить динамический диапазон при использовании одновременно данных от нескольких камер.

База также содержит данные лазерного сканирования местности с пяти лидаров, в том числе с трехмерного кругового 64-лучевого лидара. Лидары были установлены на автомобиле таким образом, чтобы обеспечить отсутствие слепых зон, что особенно важно для задач детектирования объектов.

Наличие данных одометрии со всех четырех колес, полноценного набора данных с инерциального модуля, включающего в себя ускорения и угловые скорости по трем осям, данные высокоточного RTK-GNSS приемника позволят разработчикам проверять и совершенствовать свои алгоритмы локализации беспилотного транспортного средства в пространстве в различных условиях, в том числе при проскальзывании колес при движении. Например, на грунтовой дороге или в крутых поворотах на скользком дорожном покрытии.

«Существенный денежный приз – далеко не единственная составляющая технологических конкурсов. Их главная задача – «открыть» новые рынки и дать импульс развитию высокотехнологических областей. Именно эту задачу решает собранная по итогам конкурса «Зимний город» база сенсорных данных. Мы благодарны команде StarLine за возможность публикации этого уникального массива в свободном доступе. Уверен, что он будет востребован широким кругом разработчиков в России», — отметил Константин Кайсин, операционный директор технологических конкурсов Up Great, РВК.

Технологический конкурс Up Great «Зимний город» направлен на поиск прорывных решений в сфере беспилотного транспорта. Задача конкурса — создать и продемонстрировать беспилотный автомобиль, способный передвигаться по городу в условиях русской зимы на уровне среднестатистического водителя. В финале конкурса в декабре 2019 года приняли участие пять команд со всей России, включая команду из Санкт-Петербурга StarLine.