Что и почему Driveable Space

Управляемое пространство, также часто называемое свободным пространством, играет решающую роль в обеспечении безопасности автономного вождения. По сравнению с другими более известными задачами восприятия в автономном вождении, такими как обнаружение транспортных средств и определение полосы движения, управляемому пространству уделяется гораздо меньше внимания. Сегодня давайте подробнее рассмотрим эту критическую с точки зрения безопасности задачу восприятия.

Это серия блогов, состоящая из трех частей, о управляемом пространстве в автономном вождении. Сегодня мы поговорим о концепции управляемого пространства и типичном случае. Затем в следующих двух сообщениях блога мы рассмотрим различные методы управляемого пространства в академических кругах и текущие приложения в промышленности.

Фон

Управляемое пространство, как следует из названия, предназначено для определения площади, по которой можно объехать беспилотное транспортное средство (эго-автомобиль). Однако в академических и отраслевых кругах не существует единого стандарта для конкретного определения и охвата. Давайте взглянем на относительно распространенную сцену вождения и попробуем дать более четкое определение управляемого пространства.

Объем покрытия

Как показано на рисунке выше, толстые линии красного цвета обозначают физическую границу дороги (например, бордюр), а тонкие линии черного цвета представляют разметку на поверхности дороги (линии полос движения). Хотя большинство транспортных средств движутся внутри сплошной линии дорожной разметки, они также могут двигаться и останавливаться на обочине между сплошной линией разметки и границей дороги в случае чрезвычайной ситуации. Суть безопасного вождения заключается в том, что необходимо избегать физических границ дороги.

На дороге будут динамические объекты (активные участники движения, такие как транспортные средства и пешеходы) и статические объекты на дорожном покрытии. Динамические объекты можно разделить на известные типы и неизвестные типы. Известные типы динамических объектов, такие как обычные транспортные средства, пешеходы, велосипеды и мотоциклы, могут быть обнаружены с помощью сети обнаружения динамических объектов. Однако на дороге часто встречаются некоторые неизвестные типы динамических объектов, такие как менее распространенный трехколесный мотоцикл, сильно модифицированные транспортные средства и пешеходы на скутерах-сегвеях. Для безопасного вождения мы также должны избегать этих неизвестных динамических объектов (НМО).

Строго говоря, эти типы должны быть «менее широко известными», но для простоты мы называем их «неизвестными». То, что определяется как известное или неизвестное, относительно, в зависимости от эволюции данной системы восприятия.

Точно так же существуют известные и неизвестные типы статических объектов. Статические объекты известных типов счетны (вещи в терминологии паноптической сегментации) и имеют очевидные семантические признаки, такие как дорожные конусы. Для этих объектов обнаружение экземпляров может выполняться с использованием сети обнаружения объектов (например, YOLO, CenterNet и т. д.). Кроме того, будут также неизвестные типы статических объектов, начиная от дорожных знаков на земле и заканчивая искусственными или естественными дорожными препятствиями. Эти статические препятствия не являются исчисляемыми (вещами в терминологии паноптической сегментации) или не имеют четких категорий. Перевернутые транспортные средства также могут считаться статическими препятствиями неизвестного типа. Чтобы безопасно управлять автомобилем, мы также должны избегать этих неизвестных статических объектов (USO).

В заключение, нам необходимо определить физические границы дороги и неизвестные препятствия без четких семантических категорий для обеспечения безопасности движения. Обнаружение этих элементов входит в задачу восприятия управляемого пространства. Управляемое пространство устанавливается как вспомогательная задача для поддержки распознавания известных типов динамических и статических объектов, что является «запасной» задачей.

По общему признанию, это только одно разумное предложение относительно объема управляемого пространства среди многих других разумных альтернатив. Другой распространенной практикой является выделение обнаружения физических границ дороги в отдельную задачу восприятия.

Двойная резервная система

Управляемое пространство как перцептивная задача настраивается на резервное обнаружение препятствий с неясными семантическими категориями. Благодаря этому концептуальному отступлению в таксономии перцептивные задачи могут охватывать все типы элементов окружающей среды, необходимые для автономного вождения, взаимоисключающим коллективно-исчерпывающим (или MECE) способом.

Есть еще один запасной уровень, более практичный. Хотя задача динамического обнаружения объектов предназначена для обнаружения известных объектов с четкой семантикой, обнаружение часто будет пропущено из-за несовершенной производительности модели нейронной сети. В такие моменты нам нужно использовать управляемое пространство, чтобы скрыть пропущенное обнаружение.

Подводя итог, два уровня отката:

  • Неизвестные объекты или объекты, которые не могут быть семантически охвачены известными категориями динамических и статических объектов, будут семантически охвачены управляемым пространством.
  • Объекты, которые могут быть семантически охвачены известными категориями динамических и статических объектов, но фактически пропущены соответствующими задачами обнаружения, будут покрыты управляемым пространством.

Постобработка

Одной из областей, которая обычно не обсуждается в академических кругах, является постобработка, связанная с управляемым пространством. Этот шаг включает в себя тяжелые инженерные практики и, по общему признанию, не так привлекателен по сравнению с самой задачей нейронной сети. Тем не менее, мы увидим, почему этот шаг необходим и как он обычно делается.

Чтобы действовать как запасной вариант для семантической классификации, задача управляемого пространства должна работать в семантически-агностической схеме более низкого уровня. Только таким образом управляемая космическая задача может обнаружить транспортное средство типа препятствия, какой бы ни была его категория. Это означает, что прямой вывод этой задачи обрабатывает все препятствия без разбора. Это также означает, что неизбежно будет некоторое перекрытие между выводом управляемого пространства и выводом обнаружения динамических и статических объектов.

Это дублирование результатов обнаружения требует этапа постобработки для объединения выходных данных управляемого пространства с выходными данными обнаружения динамических и статических объектов. Для объектов, уже охваченных обнаружением динамических и статических объектов, вывод управляемого пространства будет подавляться и не будет передаваться нижестоящим потребителям восприятия.

Управляемое пространство является незаменимой системой безопасности для автономного вождения, и его самая большая польза заключается в том, что он действует как запасной вариант алгоритма. В будущих сообщениях блога мы представим основные направления исследований управляемого пространства в академических кругах, а затем представим приложения в промышленности. Мы также кратко обсудим, как управляемое пространство в автономном вождении может быть расширено до области общей робототехники.

Выводы

  • Одно разумное предложение о масштабах управляемого пространства охватывает физические границы дорог, неизвестные динамические объекты и неизвестные статические объекты.
  • Управляемое пространство — это двойная резервная система, закрывающая семантические пробелы, а также отлавливающая пропущенные обнаружения из других задач обнаружения объектов.
  • Управляемое пространство не заменяет динамическое восприятие объекта или обнаружение статического объекта. Это дополнение к этим задачам восприятия.

Рекомендации