Яндекс разрабатывает лидары и камеру для собственной системы беспилотного управления. Первые беспилотные автомобили, оборудованные новыми сенсорами, уже проходят испытания. Новыми устройствами будут также оснащаться автономные роботы-доставщики Яндекс.Роверы.
У беспилотного автомобиля три основных вида сенсоров: камеры, радары и лидары. Сочетание данных с этих сенсоров даёт наиболее подробную информацию об окружающем мире.
Радар может обнаружить объект на расстоянии до 300 метров и узнать его скорость, но точность данных недостаточна для распознавания типа этого объекта. Камера позволяет подробно рассмотреть окружающие предметы, и не только определить тип объекта, но и узнать такие детали, как надпись на дорожном знаке или сигнал светофора. Лидар сканирует пространство с помощью лазерных лучей, которые отражаются от объектов и создают трехмерную картину окружающей среды. В отличие от камер, лидар не зависит от условий освещения, а также дает гораздо больше информации об объекте, чем радар. Лидар — самый важный и самый дорогой сенсор для беспилотных автомобилей.
Яндекс работает сразу над двумя типами лидаров. Первый лидар, с обзором 360 градусов, собирает информацию об объектах вокруг беспилотного автомобиля. Второй — твердотельный лидар. Он имеет угол обзора 120 градусов и может, например, использоваться для получения более детальных данных об объектах перед автомобилем.
Благодаря полному контролю над лидарами система беспилотного управления может на ходу изменять параметры сканирования, выбирая наиболее подходящие для разных дорожных сценариев и погодных условий. Например, можно сфокусироваться на отдельном объекте и издалека распознать, пешеход на дороге или велосипедист, получив высокоточную картинку даже на расстоянии 200 метров. Возможность детально настраивать параметры лидара особенно пригодится для езды в плотном городском трафике с большим количеством разных участников движения.
Лидары сторонних производителей анализируют и фильтруют данные на этапе сбора. Используя собственные лидары, мы получаем больше информации благодаря доступу к “сырым данным”, не прошедшим эту первичную обработку. Мы можем сами анализировать их, синхронизировать с данными с других сенсоров и лучше распознавать окружающие объекты. К тому же цены текущих прототипов уже вдвое ниже рыночной стоимости устройств, используемых для аналогичных задач. При переходе к массовому производству они станут ещё ниже и позволят нам сэкономить до 75% на стоимости сенсоров
— Дмитрий Полищук, руководитель направления беспилотных автомобилей Яндекса.
Помимо лидаров Яндекс тестирует также собственную камеру. Благодаря широкому динамическому диапазону, она одинаково хорошо видит ярко освещённые и затенённые объекты в одном кадре, а также быстро адаптируется при резкой смене освещения, например, при въезде в туннель или выезде с подземной парковки. Специальный тип матрицы позволяет ещё лучше распознавать мерцающие светодиодные огни других автомобилей и светофоров. Кроме того, камера создается для использования на беспилотном автомобиле и сможет стабильно работать в условиях агрессивной внешней среды.