Технологии построения распределенной карты для автономного транспорта
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
В докладе я расскажу о нашем опыте разработки распределенной карты для автономного транспорта, которая обеспечивает высокий уровень точности, надежности и масштабируемости.
Автономный транспорт стоит перед многими технологическими вызовами - в том числе с определением собственного местоположения в каждый момент времени и определение дальнейшего поведения по карте полос и положения и намерений окружающих агентов в системе. Во многих смыслах распределенная карта - это ключевой элемент для решения этих задач.
Сама система построения и перестроения карты — это сложный продукт, рожденный на стыке технологий. Она объединяет данные от лидаров, одометрических сенсоров и GNSS, чтобы создать точное и актуальное представление окружающей среды. Эта карта позволяет автономным транспортным средствам и роботам определять свое местоположение и уверенно ориентироваться в пространстве.
Сердцем системы является математический алгоритм, обеспечивающий склеивание лидарных облаков точек в единую карту. Он способен обрабатывать миллионы точек, создавая целостное и распределенное представление данных, готовое для использования в задачах локализации и навигации.
Вокруг этого ядра мы построили масштабируемую инфраструктуру, которая позволяет работать с терабайтами данных, поддерживать их актуальность и обеспечивать доступность информации для модулей локализации. Эта инфраструктура не просто хранит данные — она становится основой для принятия решений, предоставляя информацию в реальном времени. Одной из сложнейших задач является определение соответствия данных в текущей карте с реальностью и ее своевременное перестроение для актуализации в местах, где она устарела.
Система дополнена комплексными процессами и командой специалистов, которые используют распределенную карту для создания HD-карт высокого разрешения. Эти карты играют ключевую роль в модуле планирования, помогая автономным транспортным средствам выполнять точные и безопасные маневры.
Мы завершим доклад демонстрацией полного пайплайна: от сбора и обработки данных до их использования роботом-доставщиком или беспилотным автомобилем. Доклад будет интересен как тем, кто увлекается математикой и алгоритмами, так и разработчикам распределенных систем и профессионалам в области больших данных.
Технический менеджер и разработчик с опытом в академии(PhD в Petroleum Engineering), индустрии (Яндекс), и стартапах (CTO Md School)
Yandex