Cognitive smart situation capture Технология понимания дорожной ситуации

Cognitive smart situation capture — технология понимания дорожной ситуации от Cognitive Technologies.

2018: Анонс

Компания Cognitive Technologies, российский разработчик ИИ для беспилотных транспортных средств, в январе 2018 года представила технологию понимания дорожной ситуации Cognitive smart situation capture.

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, — рассказал 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, пояснили в Cognitive Technologies.«Трансформация 2.0». Опыт роста технологической зрелости ритейлера «Лента» представлен на TAdviser SummIT 24 т

В целом Cognitive smart situation capture позволяет безопасно управлять в непредвиденных ситуациях, которые не решаются «в лоб», добавил Юрий 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.

Эти зоны, по его словам, 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. По мнению экспертов, решение позволит повысить безопасность движения до 30%.^[1]

Примечания