Для беспилотников Яндекса разработаны новые типы сенсоров и лидаров

Яндекс разработал лидар и камеру для системы управления беспилотным автомобилем, сообщают Ведомости.

В декабре 2019 года компания протестировала беспилотники, оборудованные новыми устройствами. Лидары и сенсоры дают точные и подробные сведения о ситуации на дороге. В частности, радар способен распознать объект на расстоянии до 300 метров и определить скорость движения. Камера «узнает» тип предмета, распознает дорожный знак, но зависит от характера погоды. В свою очередь лидар не зависит от освещенности дороги, как камера, и дает более подробную информацию об объекте, чем радар.

В «Яндексе» намерены собирать два типа лидаров: электромеханический, с углом обзора 360 градусов, и твердотельный (неподвижный), с углом обзора 120 градусов. Для своих лидаров компания будет закупать из-за рубежа только микросхемы, а все остальные элементы произведет самостоятельно.

Проблема в том, что лидар является дорогостоящим оборудованием. Для сравнения – цена беспилотного автомобиля составляет от 5,7 до 6,5 млн. рублей, порядка 90 000 долларов. Из них свыше 60 000 долларов стоят системы беспилотного управления, на долю лидаров приходится 40 тысяч долларов. Стоимость приборов может варьироваться от 10 000 долларов и выше. На каждый автомобиль «Яндекса» устанавливают по четыре сенсора разной стоимости.

Компания приобретает оборудование у американской Velodyne. Собственные разработки компании позволят снизить расходы на лидары на 75%. Высокая стоимость устройств обусловлена сложностью технологий и тем, что в мире всего несколько компаний занимаются разработками такого уровня. Помимо Velodyne свои технологии есть у китайского производителя Hesai, а также у Waymo (беспилотного подразделения Google).

Между тем отечественный разработчик систем беспилотного управления транспортом Cognitive Technologies отказался от лидаров. В компании создали собственное решение, 4D-радары. Они обеспечивают эффективное сканирование ситуации на дороге. Лидар в свою очередь работает в оптическом диапазоне. В сложных погодных условиях, в сильный ливень, снегопад они не всегда могут быть эффективны. Кроме того, лидары могут быть чувствительны и к вибрациям на неровной дороге и выдать неверные данные.