Empleados del MIPT y científicos chinos han desarrollado un sistema de procesamiento de datos de radares 4D para drones. La tecnología, llamada RadarSFEMOS, es capaz de determinar con precisión la ubicación y el movimiento de objetos incluso en condiciones donde las cámaras y los LiDAR pierden eficacia: lluvia, nieve y niebla. En el futuro, se planea implementar el sistema en camiones no tripulados rusos y robotaxis urbanos, según informó el servicio de prensa de la universidad.
Los radares 4D son sensores de radar avanzados que determinan no solo la distancia, el azimut y el ángulo de elevación de un objeto, sino también su velocidad en la dirección radial (es decir, cuánto se acerca o se aleja). Esto los diferencia de los radares 2D y 3D clásicos y los hace especialmente útiles en condiciones de mala visibilidad, donde las cámaras y los LiDAR a menudo pierden la "visión".
RadarSFEMOS es un sistema de autoaprendizaje para radares 4D que limpia los datos del radar de interferencias y determina la dirección y la velocidad del movimiento de los objetos sin utilizar marcado adicional u odometría (es decir, datos sobre el movimiento del transporte del velocímetro o GPS). Para lograr una alta precisión, los científicos combinaron varios enfoques.
En primer lugar, el sistema utiliza un modelo de difusión de reducción de ruido que filtra los datos del radar en milisegundos, lo que aumenta la precisión de la percepción. En segundo lugar, un analizador transformador con una arquitectura adaptativa es capaz de reconocer objetos incluso con una densidad de datos extremadamente baja: solo 5 a 10 puntos por metro cuadrado, mientras que los LiDAR requieren al menos 100 puntos en la misma área para una precisión comparable.
El algoritmo tiene en cuenta el movimiento del propio automóvil y lo excluye del análisis, dejando solo el movimiento de los objetos circundantes en los cálculos. Una ventaja adicional es la capacidad del radar 4D para medir la velocidad radial, es decir, la rapidez con la que un objeto se acerca o se aleja del automóvil. Esto permite distinguir con precisión los objetos estáticos y móviles, lo que garantiza una navegación más fiable.
La inteligencia artificial hace que el sistema sea realmente adaptativo: RadarSFEMOS no requiere marcado manual. A medida que acumula datos, aprende por sí mismo a distinguir el ruido del movimiento real y aumenta gradualmente la precisión del trabajo. Al mismo tiempo, el sistema analiza simultáneamente dos fotogramas consecutivos de datos de radar y clasifica los objetos como en movimiento o inmóviles.
Nuestro sistema determina el movimiento de los objetos alrededor del automóvil y los divide en móviles y estáticos, y lo hace en cualquier condición climática. Es como si el dron tuviera un sexto sentido. No es solo un artículo científico, el algoritmo ya está listo para funcionar en radares de producción, que son 50 veces más baratos que los LiDAR»
El desarrollo se probó en dos conjuntos de datos populares: View-of-Delft (VoD) y TJ4DRadSet. Los resultados mostraron que RadarSFEMOS reduce significativamente el número de falsos positivos en objetos "fantasma" y aumenta la precisión de la determinación de objetos reales hasta en un 89%.
En el futuro, los científicos planean adaptar el sistema a escenarios de movimiento más complejos y enseñarle a predecir las trayectorias de los objetos con aún mayor precisión. Esto allanará el camino para la creación de vehículos autónomos más seguros y fiables, capaces de orientarse con confianza en cualquier condición climática.
Lea más sobre el tema:
Se creó un nuevo modelo de infraestructura informática con IA en la Universidad Estatal de Moscú
