edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

prom.robogeek.ru

все о промышленной робототехнике

Основное меню
Категории новостей

Cognitive Technologies представляет первый промышленный 4D-радар

«Мы превзошли возможности человека по восприятию дорожной сцены», комментируют в компании. Создан революционный продукт с наилучшими характеристиками для мировой отрасли беспилотников.

Один из ведущих разработчиков систем искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств в мире компания Cognitive Technologies представляет первый промышленный прототип 4D-радара - Cognitive Imaging Radar для систем автономного управления наземным транспортом с наилучшими техническими характеристиками. «На рынке беспилотных автомобилей до настоящего времени еще не было готового к серийному выпуску радара, который был бы способен в любую погоду не только определять координаты и скорость объектов дорожной сцены, но и их форму, как это делает видеокамера. Фактически, это третий глаз для беспилотника. Наш радар, благодаря уникальной технологии Cognitive super human level, имеет наилучшее разрешение на рынке, работает на любых скоростях. Точность детекции объектов на основе полученной с него информации составляет до 97,7% и в комплексе с видеокамерой гарантирует безопасность на дороге. Это революционное событие для всей отрасли automotive. Самое главное, что устройство имеет доступную стоимость и компактные размеры, что позволяет прямо сейчас начать его серийное производство», говорит Президент Cognitive Technologies Ольга Ускова.

Разработки в области создания 4D-радара нового поколения компания Cognitive Technologies начала четыре года назад. Для этого компания собрала группу из нескольких, наиболее продвинутых коллективов разработчиков в России в этой области.


Так выглядит 4D-радар нового поколения компании Cognitive Technologies

Конструкция представленных на рынке обычных радаров предусматривает возможность работы лишь в одной, горизонтальной плоскости, что серьезно ограничивает возможности авторобота в «видении» дорожной ситуации.

Обычные радары позволяют определять расстояние до объектов дорожной сцены, траекторию их движения и скорость. Различать форму и тип объектов такой радар не умеет. Например, он практически не способен отличить автомобиль от пешехода или приближающийся мост от фуры. Он также не справляется с распознаванием наложенных друг на друга изображений, таких как человека, стоящего у забора или автомобиля. Поэтому многие автопроизводители для получения необходимой информации о дорожной сцене в качестве одного из основных сенсоров, помимо видеокамер, вынуждены использовать лидары – сканирующие излучатели на базе лазеров, позволяющие определять помимо расстояния до объекта, его форму. Однако их физические характеристики существенно деградируют в условиях дождя, снега или пылевых облаков. Приборы сильно подвержены загрязнению и быстро выходят из строя. Кроме того, их стоимость во многих случаях бывает сопоставимой со стоимостью автомобиля. Все это исключает возможность их промышленного использования на данном этапе.

4D-радар лишен этих недостатков. «Наше ноу-хау, суть технологии Cognitive super human level состоит в том, что мы смогли создать уникальную топологию антенной решетки, обеспечивающую вертикальное сканирование луча антенны без применения каких-либо механических элементов. Это позволяет достичь высоких показателей по разрешению, необходимому для оценки габаритных характеристик объекта. Кроме того, в отличие от обычных подходов к созданию 4D-радаров, которые декларируют многие исследовательские команды и стартапы, устройство Cognitive Technologies позволяет формировать четырехмерную карту дорожной сцены пространственные координаты - скорость за один цикл приема – передачи сигнала. Это дает возможность повысить частоту обновления данных и как следствие, определять параметры динамичных объектов и эффективно использовать энергетику радара, а также гарантирует низкую итоговую стоимость готового прибора. В этом и состояла наша главная задача – создать серийное устройство с совершенно новым функционалом, востребованное на мировом рынке автомобильных систем», комментирует руководитель проекта по разработке 4D- радара, к.т.н, Андрей Гельцер.

Cognitive Imagine Radar способен детектировать объекты на расстоянии до 180 - 200 м в диапазоне углов азимута более 90˚ - 100˚ и угла места до 15˚ - 20˚ (достижение больших размеров угла не целесообразно для практических задач). Его рабочая частота находится в диапазоне от 76 до 81 ГГц.


Основные характеристики Cognitive Imagine Radar

«Кроме того, в 4D-радаре реализована технология SAR (Synthetic-aperture radar –используется для воссоздания окружающей обстановки), позволяющая с помощью радара и бортового компьютера автомобиля строить карту окружающей обстановки. Такая карта необходима автопилоту для понимания общей картины того где находится автомобиль, какие возможны сценарии выбора траекторий. Технология позволяет видеть в высоком качестве объекты, находящиеся на близком расстоянии к автороботу – обочину, выбоины на дороге, бордюры и т.п., что было известной проблемой для радаров предыдущего поколения, а также для проектов зарубежных разработчиков по созданию 4D-радаров, видеть и детектировать даже домашних животных, выделять потенциально опасные объекты на дороге и учитывать их при управлении беспилотником», заключает Андрей Гельцер.


Cognitive Imaging Radar оказывает существенную помощь при анализе сложных и пограничных ситуаций: при ослеплении светом, переходе из света в тень и наоборот и т.д. На изображении даже человеку сложно увидеть переходящую через дорогу женщину с коляской, но ее детектирует Cognitive Imaging Radar

Стоимость готового устройства не превысит нескольких сотен долларов. «Наличие 4D радара в совокупности с видеокамерами и технологией Cognitive low level data fusion обработки данных, поступающих с сенсоров на нижнем уровне, позволяет нам достичь лучшего компьютерного зрения в мире. Более того, мы превзошли возможности человека по восприятию дорожной сцены. Наши тесты показали результаты, превосходящие требования наших заказчиков - автопроизводителей и компаний-Tier к системам такого класса – одна ошибка в кадре на 50 часов проезда», говорит Ольга Ускова

Компания Cognitive Technologies планирует, совместно с компаниями-разработчиками комплектующих, выйти на уровень производства 4D-радара 4 – 4.5 млн. изделий к 2022 году. «Мы планируем начать продажи сразу в трех странах. У нас уже есть предзаказ от автопроизводителя на 200 тысяч штук», заключает Ольга Ускова.

Комментарии экспертов по возможностям нового Cognitive Imaging Radar:

«Выход промышленного образца 4D-радара – это очень важное событие для всего направления прикладных систем компьютерного зрения в задачах управления беспилотными транспортными средствами. В дополнение к видеокамере появляется сенсор, демонстрирующий наилучшие показатели разрешения при самой высокой скорости обновления информации, что позволяет работать с быстроизменяющимися динамическими объектами объемной дорожной сцены и, тем самым, существенно повысить безопасность на дороге. Это прорывное событие, как в научной, так и прикладной сфере», считает один из ведущих специалистов в России в области радиоэлектроники, начальник управления науки НИТУ МИСиС Николай Панокин.

«Подготовка к производству серийной модели 4D-радара – это настоящий прорыв в создании систем компьютерного зрения. Возможно, что впервые в мире будет представлен сенсор, позволяющий в любую погоду давать четырехмерную картину дорожной сцены. Очень важно, что разработка российских специалистов имеет доступную стоимость. Процесс разработки инновационных сенсоров в мире в последние годы шел по двум направлениям - создание дешевого и компактного лидара высокого разрешения, но пока это осталось только перспективой, и 4D-радара. Путь создания 4D-радара, благодаря Cognitive Technologies, оказался более коротким и удачным», считает д.т.н, профессор Владимир Тисленко, Главный научный сотрудник Лаборатории радионавигации НИИ Радиотехнических систем Томского университета систем управления и радиоэлектроники

Дополнительная информация

1. Таблица сравнения возможностей различных сенсоров

Параметр Ультразвуковые сенсоры Лидар Радар Видеокамера 4D-радар
Диапазон * *** **** **** ****
Разрешение * **** * **** ***
Определение скорости ** *** **** * ****
Работа в снег/туман **** ** **** * ****
Стоимость **** * *** **** ***
Цвет - - - **** -

***** - наилучший показатель
*- наихудший показатель

Как видно из таблицы, по совокупности показателей наилучшие характеристики детекции объектов у видеокамеры и 4D-радара. Эти данные полностью подтверждаются мнением мирового экспертного сообщества, в частности, отраженного в отчете McKenzey: “We believe that a combined solution of radar and camera might be dominant for the next five to eight years.”

2. Информация о конкурентах. Созданием 4D-радара занимается целый ряд исследовательских групп из разных стран, в числе которых Arbe Robotics (Израиль), Steradian Semiconductors (Индия), Denso-Ten (Япония).

Однако на настоящее время у нас нет данных о том, что они смогли создать промышленный прототип 4D-радара.

3. Замечание по используемой терминологии. Обычные радары в разных источниках называют 2D-радарами (если учитывается их возможность определять координаты объектов в пределах одной плоскости) или 3D-радарами (если помимо определения координат, учитывается возможность определения скорости). В этом смысле радары нового поколения называют 4D-радарами (определение трех пространственных координат и скорости) или «imaging radar».

4. Данные о рынке. Объем мирового рынка автомобильных радаров эксперты (MarketsandMarkets) оценивают в 6.61 млрд. долл. и объемами производства 153.3 млн. изделий к 2021 году с ежегодными темпами роста в 23.81%.

5. Объем мирового рынка автомобильных сенсоров эксперты (MarketsandMarkets) оценивают в 36.42 млрд. долл. к 2023 году. (34 млрд. к 2023 году, согласно данным Marketwatch)

Комментарии

(0) Добавить комментарий


Новые комментарии

Автономные ноги робота передвигаются самостоятельно (+видео)
Александр
13.11.2018
09:49:14
Секрет устойчивого хождения антропоморфного робота на двух ногах в автономном режиме на сайте: http://streltsovaleks.narod.ru/WalkingRobots.htm