Александр Иванов (ведущий разработчик в группе локализации) на Я Железо 2024 рассказал о том как решается задача локализации (определения положения) автономных автомобилей и роботов в компании Яндекс.
Набор используемых датчиков вполне стандартный:
- система спутниковой навигации (GNSS — Global Navigation Satellite System),
- Лидар (Light Detection and Ranging),
- IMU (inertial measurement unit),
- Одометрия.
Приводятся главные проблемы, связанные с использованием данных систем по-отдельности и способ объединения данных (Sensor fusion) с использованием EKF (Extended Kalman Filter).
Основные актуальные сложности локализации:
GNSS — отсутствующий/искажённый сигнал,
Лидарная карта — двоения (стен, земли), самоподобная местность (шоссе), устаревание данных (сезонные эффекты (сугробы), стройки (заборы)), динамика (люди, машины, голуби), «подземные города» (возникают, например, из-за ошибок GPS), отражения.
Решения: построения карт локаций без GNSS, для локализации машин на шоссе используется выявление особых признаков.
По теме