Технологии построения распределенной карты для автономного транспорта

Перед автономным транспортом стоят многие технологические вызовы — в том числе определение собственного местоположения в каждый момент времени и определение дальнейшего поведения по карте полос, а также положения и намерений окружающих агентов в системе. Во многих смыслах распределенная карта — 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.

Сердце системы — 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. Одна из сложнейших задач — 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.

В завершении доклада продемонстрирую полный пайплайн: от сбора и обработки данных до их использования роботом-доставщиком или беспилотным автомобилем.

Будет интересно как тем, кто увлекается математикой и алгоритмами, так и разработчикам распределенных систем и профессионалам в области больших данных.