Яндекс представил технологию MADrive для генерации дорожных ситуаций — зачем это нужно
Компания Яндекс анонсировала технологию MADrive, а также открыла доступ к набору данных MAD-Cars, предназначенному для создания фотореалистичных виртуальных дорожных сцен. Такая инициатива должна позволить разработчикам по всему миру моделировать нестандартные и потенциально опасные дорожные ситуации для повышения надёжности систем автономного вождения.
MADrive представляет собой инструмент генерации виртуальной дорожной сцены, в которой реальные автомобили заменяются точными 3D-моделями. Алгоритм подбирает цифровые копии таким образом, чтобы они максимально соответствовали оригинальным машинам по габаритам, форме и цвету, а затем интегрирует их в сцену с учётом перспективы, глубины пространства и источников освещения. В результате получается обычное видео с дорожным движением, которое выглядит как настоящее и подходит для обучения беспилотных алгоритмов. Новая технология Яндекса не просто воспроизводит трафик. С её помощью можно менять траекторию движения транспорта, добавлять резкие манёвры, внезапные торможения, обгоны и другие сложные сценарии, которые достаточно сложно или опасно воссоздавать в реальности.
В основе MADrive лежит MAD-Cars — один из крупнейших открытых наборов обезличенных видеозаписей автомобилей, снятых в реальных условиях с различных ракурсов. Датасет включает порядка 70 тысяч видеороликов, охватывающих более 150 марок и моделей машин. В компании отметили, что традиционные подходы страдают дефицитом вариативных данных, в то время как MADrive позволяет создавать новые дорожные сцены, которые выглядят очень реалистично. Это позволяет безопасно тестировать сценарии, которые невозможно воспроизвести на обычных дорогах.
Во время экспериментов технология продемонстрировала более высокое качество по сравнению с существующими методами визуальной реконструкции, особенно в задачах генерации альтернативных сценариев и продолжений дорожных сцен, а не простого повторения исходного видео. Результаты исследований опубликованы на Хабре. В дальнейшем Яндекс планирует расширить базу автомобилей и усовершенствовать модели освещения, чтобы виртуальные сцены стали ещё ближе к реальным условиям дорожного движения.
