Новое слово в тестировании: симулятор NavioSim
В то время как в России обсуждаются правовые аспекты автономного транспорта, технологии беспилотников активно развиваются. Ранее сообщалось о старте коммерческого использования беспилотных грузовиков на трассе М-11, а также о многих экспериментах с беспилотными такси от компании Navio. В последнее время была презентована новая разработка — фотореалистичный симулятор NavioSim, который призван помочь в развитии беспилотного транспорта.
Современные беспилотные автомобили строятся на четырех компонентах: системы восприятия окружающего мира (камеры, радары, лидары), модули геолокации, управляющие механизмы и сложные алгоритмы, управляющие поведением автомобиля.
Программное обеспечение является наиболее сложной составляющей, так как до сих пор создаваемые алгоритмы разрабатываются вручную, что ограничивает возможности учёта всех возможных дорожных сценариев. Этот вызов обозначается понятием "длинного хвоста". В ответ на него Navio использует генеративный ИИ GenAI с VLA-моделями, объединяющими восприятие, прогнозирование и принятие решений. Однако значительное количество дорожных ситуаций остается незакрытыми.
Чтобы восполнить пробелы в обучении ИИ, был создан новый фотореалистичный симулятор NavioSim. Он предоставляет возможность моделирования потенциальных дорожных сценариев в виртуальной среде с продвинутой детализацией, что позволяет значительно улучшить процесс разработки ИИ. Simulators могут воспроизводить различные сценарии в разных климатических и временных условиях, создавая безграничные возможности для тестирования.
Система NavioSim делится на три уровня тестирования: SIL (Software-in-the-Loop) для анализа работы алгоритмов; HIL (Hardware-in-the-Loop) для диагностики взаимодействия ПО и аппаратуры; и VIL (Vehicle-in-the-Loop), позволяющий имитировать сложные дорожные ситуации на специальных полигонах.
Данные для симуляции могут быть получены как из реальных поездок, так и создаваться в графических редакторах. Ожидается, что появление NavioSim значительно ускорит процесс адаптации беспилотных автомобилей к российским дорогам. Алгоритмы и программное обеспечение продолжают развиваться, и также идет работа над аппаратными решениями, включая системы очистки камер, которые помогут улучшить стабильность работы автономных транспортных средств.