В конце января автономный автомобиль Waymo, принадлежащий Alphabet, ехал рядом с начальной школой в Санта-Монике, Калифорния, когда ребёнок внезапно выбежал на дорогу. Лидары Waymo зафиксировали ученика, который только что появился из‑за припаркованного внедорожника, но было уже слишком поздно. Несмотря на экстренное торможение и замедление примерно с 27 км/ч до 10 км/ч, беспилотник сбил ребёнка, который упал на асфальт. К счастью, по сообщениям, травмы оказались незначительными, но это вряд ли утешит родителей в тех городах, где подобные автономные машины уже появляются на улицах. (Служба Waymo в первую очередь развёрнута в США и коммерчески недоступна в России.)
В этом случае Waymo заметил ребёнка только после того, как тот попал в зону видимости — а что если бы автомобиль «увидел» его раньше, из‑за угла? Именно над такой возможностью работали инженеры из Университета Пенсильвании: они создали сенсорную систему, использующую радиоволны, чтобы роботы могли обнаруживать объекты или людей, скрытых за стенами.
В испытаниях система HoloRadar была установлена на небольшие мобильные роботы и успешно выявляла людей сквозь стены во время патрулирования кампуса. Хотя исследования находятся на ранней стадии, команда уверена, что этот сенсор можно интегрировать в роботов для более точной ориентации в окружении. Для самоуправляемых автомобилей подобная функция может стать тем самым решающим фактором, который предотвратит будущую аварию.
«Роботам и автономным транспортным средствам нужно уметь видеть не только то, что прямо перед ними», — отметил старший автор исследования, профессор компьютерных наук Mingmin Zhao в блоге Университета Пенсильвании. «Это важный шаг к тому, чтобы дать машинам более полное представление об окружающем пространстве», — добавил Zhao.
Использование радиоволн, чтобы «видеть» за стеной
За исключением нескольких заметных подходов (включая Tesla), большинство современных автономных машин опираются на комбинацию камер, радаров и LiDAR-сенсоров для восприятия окружения. LiDAR-установки испускают миллионы лазерных импульсов во все стороны и измеряют время их возвращения — на основе этих данных почти мгновенно строится подробная 3D‑карта окружающей среды.
Однако у LiDAR есть ограничения. Высокие здания или другие препятствия могут блокировать лазерные импульсы, не позволяя системе заметить то, что скрыто за углом. Чтобы решить эту проблему, Zhao и коллеги обратились к подходу, который по большей части игнорировали компании, развивающие автономные транспортные средства: к радиоволнам. Исследователи раньше избегали радиоизлучения из‑за более длинных волн по сравнению с видимым светом, что снижает разрешающую способность и чёткость при распознавании объектов. Для задач, где важно отличить, скажем, летающий пакет от движущегося животного, детализация имеет значение. Команда из Пенна пришла к выводу, что это «ограничение» может обернуться преимуществом, когда речь идёт о возможности LiDAR «заглянуть» за угол.
Радиоволны, исходящие от робота и отражающиеся от стены или другой поверхности, намного длиннее мелких неровностей на этой поверхности. В результате лишь часть сигнала проходит дальше, значительная же часть отражается обратно к источнику. По сути, это заставляет поверхности вести себя как зеркала, возвращая радиосигналы в предсказуемых паттернах.
«Это похоже на то, как водители используют зеркала на слепых перекрёстках», — пояснил один из соавторов исследования, аспирант Пенсильванского университета Haowen Lai. «Поскольку HoloRadar опирается на радиоволны, само окружение превращается в сеть зеркал, и при этом ничто в среде менять не надо». (Исследовательские публикации подобных лабораторий обычно доступны в открытом доступе, однако коммерческое внедрение таких разработок в России пока редкость.)
Чтобы обработать весь объём данных, учёные создали двухэтапную модель на базе ИИ: сначала система отбрасывает лишнюю информацию и строит обоснованные допущения о том, что скрыто за углом, затем восстанавливает 3D‑модель, давая роботу визуальное представление объектов за преградой. После этого систему установили на мобильного робота и отправили патрулировать кампус. Робот прошёл через три разных угла и неизменно обнаруживал объекты и людей, находящихся вне поля прямого зрения.
Могут ли радиоволны сделать беспилотники безопаснее?
Ранее в робототехнике уже пытались решить проблему обзора за углом, но с ограниченным успехом. В 2019 году команда из MIT устанавливала камеру на крышу автомобиля, чтобы анализировать тени на пути движения и, в теории, обнаруживать приближающиеся машины по их теням вдалеке. Позже инженеры из Stony Brook University применяли одномоментный (single‑photon) LiDAR для фиксации следов света после многократного отражения вокруг угла. Эти подходы вдохновлялись практикой водителей, использующих выпуклые зеркала на слепых участках дороги для расширения обзора.
Проблема у перечисленных решений в том, что они в основном полагаются на световые волны — а значит, хуже работают при смешанном освещении или в темноте. HoloRadar обходит эти ограничения за счёт радиоволн. При этом исследователи из Пенна подчёркивают: HoloRadar не заменит существующие сенсорные комплексы роботов и автономных машин, а выступит дополнением к ним.
К сожалению, роботы на колёсах и автономные автомобили становятся всё более привычным явлением на улицах многих городов мира. Аварии и как минимум дюжина смертельных случаев в США уже зафиксированы — и по мере масштабирования внедрения эта статистика, вероятно, будет расти. Оснастить такие машины возможностью «видеть» за преградами — один из путей снизить риски.
HoloRadar демонстрирует практическое направление, которое может повысить безопасность автономных систем без радикального изменения текущей сенсорной архитектуры: добавление радиоволн даёт машинам информацию там, где лазеры и камеры временно слепнут. Для городских условий, где появление пешехода из‑за припаркованного автомобиля — частая опасность, такая дополнительная «глазность» может сократить число инцидентов и улучшить реакцию робота в критической ситуации. Технология особенно полезна для операторов автономного транспорта, разработчиков систем помощи водителю и специалистов по интеграции сенсоров: она расширяет набор данных о среде, работая в условиях плохой видимости и дополняя LiDAR и камеру.
Если вы занимаетесь безопасностью транспортных систем, городской инфраструктурой или робототехникой, HoloRadar — сигнал о возможности интегрировать радиочувствительные решения в текущие проекты. Для обычного пользователя идеальный итог — снижение вероятности неожиданных столкновений и более предсказуемое поведение автономных транспортных средств в плотной городской застройке.
Важно понимать: пока это исследование лабораторного уровня. Коммерческая интеграция требует дополнительных испытаний, сертификаций и учёта регуляторных норм в разных странах. Тем не менее направление выглядит перспективно и может стать частью мультисенсорных комплексов будущих роботов и беспилотников.
