Разработка AI-системы для транспорта и беспилотных систем

Разработка AI-системы для транспорта и беспилотных систем

Автономный транспорт — одно из наиболее капиталоёмких и технически сложных применений AI. Стек технологий охватывает компьютерное зрение, планирование траектории, принятие решений в режиме реального времени и системы безопасности. Промышленные беспилотники (карьерные самосвалы, портовые AGV, склады) уже в серийной эксплуатации.

Стек автономного вождения

Perception (восприятие)

Сенсорный массив: LiDAR, камеры, radar, ultrasonic. Каждый сенсор имеет свои достоинства и слабости:

Fusion Architecture:

import numpy as np
import torch
from torch import nn

class SensorFusionNetwork(nn.Module):
    """
    Ранняя/поздняя fusion: LiDAR point cloud + camera image → 3D detection
    Реализация: PointPillars (быстрее PointNet для LiDAR) + ResNet для камеры
    """
    def __init__(self, n_classes=10):
        super().__init__()

        # LiDAR branch: PointPillars → BEV feature map
        self.pillar_vfe = PillarVFE(in_channels=9, out_channels=64)
        self.lidar_backbone = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(),
        )

        # Camera branch: ResNet50 backbone → projection to BEV
        self.camera_backbone = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
        self.cam_to_bev = CamToBEVProjection(intrinsics=None)

        # Fusion
        self.fusion_conv = nn.Conv2d(512, 256, 1)

        # Detection head
        self.det_head = AnchorFreeDetectionHead(n_classes=n_classes)

    def forward(self, lidar_pillars, camera_imgs, lidar_indices):
        # LiDAR
        lidar_features = self.pillar_vfe(lidar_pillars)
        bev_lidar = self.scatter_to_bev(lidar_features, lidar_indices)
        lidar_out = self.lidar_backbone(bev_lidar)

        # Camera → BEV
        cam_features = self.camera_backbone.layer3(camera_imgs)
        bev_cam = self.cam_to_bev(cam_features)

        # Concat & fuse
        fused = torch.cat([lidar_out, bev_cam], dim=1)
        fused = self.fusion_conv(fused)

        return self.det_head(fused)

Semantic Segmentation:

BEV (Bird's Eye View) сегментация: каждый воксель/пиксель — класс (дорога, пешеход, машина, разметка). Для городской среды: SegFormer-B5, для автострады — более лёгкие архитектуры с 99+ fps.

Prediction (предсказание поведения)

Детектировать объект — половина задачи. Важнее предсказать: куда он движется следующие 3–5 секунд.

Social Force Model + LSTM:

Пешеходы взаимодействуют социально: избегают столкновений, следуют за группами. Social LSTM захватывает эти взаимодействия через пулирование скрытых состояний соседних агентов.

Transformer-based trajectory prediction:

Wayformer, MotionTransformer: attention по всем агентам и map-элементам → multi-modal вероятностный прогноз траекторий (6 гипотез × их вероятности).

Planning & Control

Path Planning:

• Глобальный: A* или Dijkstra по HD-карте (Here HD Live Map, TomTom AutoStream)
• Локальный: Lattice Planner или MPC с obstacle avoidance в горизонте 5–10 сек
• Frenet Frame: планирование в системе координат вдоль/поперёк дороги

MPC Controller:

class VehicleMPC:
    """
    Model Predictive Control для управления транспортным средством.
    State: [x, y, yaw, v], Control: [steering, acceleration]
    """
    def __init__(self, dt=0.1, horizon=20):
        self.dt = dt
        self.N = horizon

    def bicycle_model(self, state, control, L=2.7):
        """Кинематическая велосипедная модель ТС"""
        x, y, yaw, v = state
        delta, a = control  # угол поворота руля, ускорение

        x_new = x + v * np.cos(yaw) * self.dt
        y_new = y + v * np.sin(yaw) * self.dt
        yaw_new = yaw + v / L * np.tan(delta) * self.dt
        v_new = v + a * self.dt

        return np.array([x_new, y_new, yaw_new, np.clip(v_new, 0, 30)])

Промышленные применения

Карьерные самосвалы (Autonomous Haul System):

• Komatsu FrontRunner, Caterpillar MineStar: в серийной эксплуатации с 2013 года
• Основной сенсор: GPS RTK + LiDAR + radar
• Производительность: +15% vs. пилотируемые (нет усталости, оптимальные скорости)

Портовые AGV (Automated Guided Vehicles):

• Терминалы Rotterdam, Hamburg: 100% AGV для перемещения контейнеров
• Навигация: QR-коды на полу + LiDAR
• Throughput: +20–25% плотности укладки при той же площади

Склады (AMR — Autonomous Mobile Robots):

• Geek+, 6 River Systems, Fetch Robotics
• ROS 2 (Robot Operating System) как middleware
• Динамическое планирование маршрутов: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

Safety & Certification

Functional Safety (ISO 26262 / SOTIF ISO 21448):

• ASIL D: наивысший уровень для критических систем управления
• Redundancy: дублирование ECU, аварийный тормоз
• Formal verification: критические алгоритмы верифицируются формальными методами

Срок разработки: 12–24 месяца для полного стека автономного ТС; промышленные AGV/роботы-6–12 месяцев.