Как сообщил руководитель российского коллектива, старший инженер-исследователь Центра развития робототехники Университета Иннополис, Илья Шимчик, первое место досталось китайской команде, обеспечившей точность распознавания 43,3%, россияне с 40,9% заняли второе место. Разрыв между результатами остальных участников составил около 1%.
Более 400 команд из разных стран мира представили на конкурсе свои разработки по распознаванию объектов для беспилотных автомобилей. В жюри входил директор по исследованиям Google Питер Норвиг и сооснователь калифорнийской компании Voyage — разработчика самоуправляемого такси, Оливер Кэмерон. Турнир Self-Driving Car Challenge, организованный американской образовательной платформой Udacity и китайским такси-сервисом Didi Chuxing, проходил в два этапа. Сначала система должна была определять положение машины в потоке других автомобилей, пользуясь данными с предоставленных видеофайлов, с лидаров (лазерных дальномеров) и радаров. На втором этапе алгоритм обучался распознаванию пешеходов.
По словам Ильи Шимчика, созданная в Университете Иннополис система объединяет множество алгоритмов. Каждую секунду автомобиль получает огромное количество данных с сенсоров. «Для анализа изображений мы использовали нейронные сети, а данные с лидара обрабатывали в параллельном режиме, используя вычисления на видеокартах, — пояснил разработчик. — Результат 40,9% означает, насколько точно мы можем подсчитать дистанцию до того или иного объекта, его размеры и ориентацию в пространстве. Для автономного автомобиля важно не только распознать наличие какого-либо препятствия на пути, но и точно вычислить его координаты и направление движения».
Старший инженер-исследователь Центра развития робототехники Университета Иннополис считает, что достигнутые результаты – точность распознавания 40,9%, на сегодняшний день весьма успешны, однако для внедрения этой разработки в массовое производство необходимо добиться большей скорости работы системы.