Yandex在积雪道路AV导航方面取得进展

据外媒报道，俄罗斯科技公司Yandex表示，去年冬天，其自动驾驶和控制技术取得了重大突破。该公司的无人车队使用自动驾驶模式行驶了1000多万公里，主要在莫斯科，那里有许多不利的天气条件。自动驾驶汽车在恶劣的天气条件下面临许多挑战，例如能见度降低和路面平整。这些条件会产生不同的交通动态，从而影响车辆在行驶过程中的决策。自启动自动驾驶项目以来，Yandex从未走任何捷径，一直致力于创建一个可以在所有天气条件下运行的系统。

去年冬天，莫斯科出现了50年来最高的日降雪量。然而，尽管条件艰难，Yandex的自动驾驶汽车仍在继续接受测试。以下是冬季天气对无人驾驶技术的影响，以及确保无人车在大雪天气下良好运行的措施。从激光雷达点云中过滤雪和降雪的影响之一是降低能见度。由于一些激光雷达激光束被雪反射，它们无法到达目标。但Yandex的自动驾驶汽车每秒可以产生超过100万束光束，确保大量光束能够到达预定目标，即使其中一些光束被反射。通过添加神经网络从激光雷达点云中过滤雪，可以增强车辆周围物体和障碍物的可见性，从而提高激光雷达在下雪天气下的性能。冬季的排烟冷凝也会导致汽车排气和加热孔中形成冷凝云。在寒冷的天气里，强烈的凝结看起来就像激光雷达点云中的固体障碍物。这个问题也可以通过神经网络来解决。Yandex利用数百万公里的冬季驾驶数据训练神经网络来识别汽车尾气排放，然后将识别信息输入规划系统。因此，在制定行驶路线时，系统可能无法识别这些废气排放。这种方法可以帮助自动驾驶汽车在被大量排气和加热通风孔凝结的云雾包围时正常运行。以下视频显示了该系统如何检测和过滤来自激光雷达点云的废气。

在将视觉相机视图与激光雷达点云进行比较之后，过滤的激光雷达数据具有优势。即使行人站在排气管后面，该系统仍然可以检测到道路边缘的行人。但这对人类驾驶员来说是非常具有挑战性的。

除了大气方面的挑战外，交通规划也将在冬季带来道路方面的挑战。有时雪上可能覆盖着坚硬的冰，有时降雪量因路段或时段而异。因此，为了确保驾驶安全，自动驾驶系统必须能够适应不同的路况。解决这个问题的关键在于道路和汽车轮胎之间的摩擦系数。该系数由Yandex自动驾驶系统自动确定，并将影响汽车的所有决策。例如，该系统将根据道路状况确定其加速速度，从而做出是否立即变道或等待更长时间的适当决定。此外，该系统还具有制动功能，可连续确定与前方车辆的安全距离，并在遇到红绿灯时评估何时开始制动。天气条件也可以决定其他重要决策，如机动轨迹或最大安全速度。妥善处理所有这些细节不仅确保了在恶劣天气条件下的安全出行，还为周围乘客和其他司机提供了更愉快、更舒适的体验，这对人口稠密的城市尤为重要。下面的视频是莫斯科雪地路上的自动驾驶演示。局部大雪也会使景观难以区分，例如覆盖道路标线甚至道路边界。在一些街道上，尤其是那些用来储存积雪的街道上，积雪可能和建筑物一样大。去年冬天，Yandex的本地化技术证明了它的稳健性和可靠性。Yandex的自动化和更新地图系统使自动驾驶汽车能够实时适应城市变化。即使在更新地图之前，自动驾驶汽车也将是本地的……

d，在街道上无缝导航。由于Yandex的传感器融合技术可以结合激光雷达、惯性测量单元和里程表中的数据，因此车辆可以在打滑或制动条件下进行自我定位。下图显示了大雪前后白雪皑皑的街道。在冬季，一些挑战变得更加复杂。例如，道路维护设备的使用通常会显著增加。此外，雪堆会使街道变窄，减少可用停车位，增加非法平行停车的概率，并使正常的交通流量无法维持。当不耐烦的司机进入倒车车道以避免等待时，也可能造成交通拥堵和危险事故。当天气极冷时，行人也喜欢在回家或上班的路上走捷径，比如过马路。以下是大雪后典型的城市交通现象。Yandex旨在创造一种通用的自动驾驶技术，可以在世界各地的不同城市和国家安全使用。因此，公司必须在不断变化和具有挑战性的天气条件下测试这项技术。莫斯科四季气候恶劣，全年气候恶劣。通过在这里测试该系统，Yandex的自动驾驶技术在全球范围内都适用。

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