До конца маршрута осталось 50 метров: кто учит роботов-доставщиков передвигаться по городу

«По трудовому договору мы просто картографы. Наверное, официального термина „робокартограф“ нет. Его, скорее, можно считать самоназванием, выделяющим ветвь в профессии, связанную с созданием именно карт для автономного транспорта», — говорит Анна Созонтова, руководитель группы картографии автономного флота в «Яндексе».

Анна работает в компании с 2023 года. Она заинтересовалась картографией на первом курсе географического факультета МГУ. Это направление совмещает два ее любимых школьных предмета — географию и математику. Поэтому со второго курса Анна пошла на кафедру картографии и геоинформатики, где окончила бакалавриат, магистратуру, аспирантуру и проработала некоторое время ведущим инженером. А после устроилась в «Яндекс» и теперь руководит командой из 25 человек, которые создают для роботов-доставщиков специальные карты.

«Технологию автономного вождения в „Яндексе“ начали разрабатывать в 2017 году, а к 2019-му транспорт проехал уже первый миллион километров», — отмечает руководитель службы систем управления автономным флотом Андрей Кочуров. По его словам, сейчас эта цифра выросла уже до 32 млн километров. За это время картографы компании построили более 350 квадратных километров робокарт. Их постоянно актуализируют и дополняют, чтобы люди встречали доставщиков в новых местах.

После учебы в МФТИ Андрей два года проработал в Институте вычислительной математики, а потом «ушел в бизнес». Работал и в стартапах, и в крупных компаниях. В том числе проработал 12 лет в рекламном направлении в «Яндексе». А спустя несколько лет вернулся работать в команду картографии и теперь занимается разработкой карт для роботов-доставщиков.

Сами роботы-доставщики уже стали героями соцсетей. Они кажутся милыми и вызывают у прохожих желание помочь. Например, зимой пользователи часто публикуют видео, на которых дети и взрослые смахивают с роботов снег, выталкивают их из сугробов и помогают справиться со сложными маршрутами. Анна называет их малышами, хотя они весят 70 килограммов.

«Мне кажется, это особенность нашего менталитета — желание позаботиться о маленьком существе. Например, совсем недавно я наблюдала, как регулировщик помогал роботу закончить переход дороги, когда уже загорелся красный, а тот еще не успел добраться до тротуара. Не уверена, что во всех частях планеты роботов-доставщиков будут так же переводить через дорогу и доставать из сугробов».

Несмотря на то что у роботов много датчиков и сенсоров для сканирования окружающего мира, основные маршруты они строят с помощью карт. Во время движения доставщик всегда сверяется с маршрутом, а датчики помогают не столкнуться с людьми и переехать дорогу в правильном месте.

Доставщики не используют данные GPS или спутниковой системы ГЛОНАСС, обычные карты для таких поездок тоже не подходят. Им крайне важна точность: если граница тротуара будет проведена ошибочно, робот может съехать с бордюра или упасть. Еще карты должны быть актуальными, чтобы доставщик не заблудился и не нарушил ПДД из‑за внезапных ремонтных работ, замены светофоров или изменения разметки.

Перед рабочей сменой робот-доставщик загружает лидарную и векторную карты, отличающиеся очень высокой точностью и актуальностью данных. Как раз их составляют и заранее проверяют картографы.

Лидарная карта состоит из облака точек. Еще до выхода доставщиков на маршрут их собирает специальный робот. Карта формируется так: во время движения дальномер посылает лазерные импульсы вокруг себя, они сталкиваются с объектами, которые окружают робота, отражаются от них и возвращаются обратно. После этого датчик понимает расстояние до каждого объекта и формирует лидарное облако — из точек, в которых отразился луч. Получается 3D-карта улиц.

Лидарная карта позволяет роботу-доставщику ориентироваться в пространстве. Во время поездки он сопоставляет облако точек из загруженной версии с облаком, которое он в текущий момент снимает лидаром. Если все сходится, значит, он едет в правильном направлении и может справиться с маршрутом.

Вторая, векторная, карта состоит из более понятных людям объектов. На ней отмечены в том числе тротуары, пешеходные переходы и светофоры. Это позволяет роботу построить маршрут от ресторана до точки доставки, а также проехать его быстро и безопасно.

На одни карты робот не ориентируется. Например, он вряд ли упадет в открытый люк, которого не было при составлении маршрута, — его выручат датчики и камеры. Скорее всего, обнаружив перед собой дыру, робот позовет на помощь человека, который удаленно подключится к нему и поможет объехать препятствие.

«Роботы не могут передвигаться без карт — им нужно проложить маршрут до точки, куда они направляются. Иначе они не понимают, где они и где пункт назначения. В целом людям тоже нужна карта, чтобы добраться до нового места. А маршруты для старых они хранят у себя в голове.

Если робот не знает, куда ехать, он зовет человека — тот может провести его в нужное место, как в компьютерной игре, используя клавиши со стрелками на клавиатуре».

При подключении к роботу оператор получает изображение со всех его камер и оценивает обстановку. Затем, обнаружив препятствие, помогает его преодолеть. Если опасности нет, а робот решил перестраховаться и позвать на помощь, оператор просто попросит его продолжить маршрут и отключится.

Для запуска рободоставки в новом районе сначала проводят предварительное планирование. Так как у команды нет нужных карт в новой локации, туда отправляются картографы со специальными роботами и автомобилями, оснащенными оборудованием для записи.

Подключаются и другие подразделения: они ищут точки загрузки, парковки и технического обслуживания, подбирают места, где роботы будут останавливаться для выдачи заказов клиентам.

Первой создается лидарная карта. Перед выездом на ее запись специалисты, используя обычные карты, панорамы города и другие источники, удаленно планируют маршруты, по которым будут ездить роботы-картографы — на них установлена дополнительная сверхмощная антенна для составления карт.

Уже на этапе планирования появляются нюансы. Например, маршруты не должны проходить через высокие бордюры и лестницы. Роботы не смогут по ним проехать. Еще лучше избегать закрытых дворов. Робот-доставщик не способен нажать звонок, открыть калитку, договориться с охранником. Поэтому маршрут должен быть такой, чтобы робот без проблем доехал из одной точки в другую, где его уже встретит человек.

«При создании лидарной карты могут возникнуть сложности на территориях со стеклянными домами и тоннелями. В первом случае робот видит отраженную реальность и не всегда понимает, что это здание, а не продолжение улицы. А в туннелях с гладкими стенами он может потеряться и начать паниковать, потому что все вокруг одинаковое. Например, возле Белорусского вокзала есть туннель под Тверским путепроводом, где с роботами такое случается.

Некоторые нюансы местности сложно дешифрировать по геотиффам* и облакам точек. Например, если во время записи карты какие‑то автомобили припарковались на бордюре, определить границу тротуара потом будет проблематично.

После того как робот все записал, в работу включаются картографы. На основе данных они формируют лидарную карту, а потом — векторную.

«Картограф вносит метаинформацию об объектах: отмечает геометрию дороги и ограничения скорости, „расставляет“ светофоры и пешеходные переходы. Несмотря на то что робот все-таки пешеход, ему придется замедлиться, если он заедет на неровную поверхность — например, окажется на песке, а не на асфальте».

При записи иногда происходят забавные моменты. Например, робот-картограф умеет определять подвижные объекты, чтобы потом их можно было вырезать из облака точек. Но, когда записывали карту для пешеходной улицы Баумана в Казани, оказалось, что роботы не могут распознать голубей — а птиц там очень много. Из‑за этого на лидарной карте улицы теперь живут стаи голубей, и роботы считают их частью местности.

Пока в России роботы доставляют заказы только в Москве, Казани, Иннополисе, а также в Мурино в Ленобласти. Зима в этих городах разная. В некоторых хорошо убирают снег с тротуаров, и он не становится для роботов препятствием. А там, где высокие сугробы не редкость, они не смогут проехать даже с зимней резиной.

Одна из основных проблем зимой — то, что на лидар и камеры может намерзнуть лед или налипнуть мокрый грязный снег. Из‑за этого сильно снижается видимость, робот может перестать понимать, где находится, и потеряться. То же может случиться во время сильного снегопада. Тогда робот просто остановится и будет ждать помощи человека.

Если какие‑то маршруты становятся недоступными для проезда из‑за снега, то роботы всегда ищут альтернативные пути. Все-таки в одно и то же место обычно можно добраться по-разному.

Этой зимой компания запустит тестирование доставщиков в Новом Уренгое, чтобы сократить число застреваний в снегу и количество случаев, в которых потребуется вмешательство оператора. Специалисты будут внедрять алгоритмы определения пробуксовки, а также улучшать шины.

В «Яндексе» планируют нарисовать робокарту всей Москвы. Несмотря на развитие машинного обучения, в компании верят, что будущее робокартографии все равно будет невозможно без участия людей.

«Мы разрабатываем много инструментов, чтобы быстро и хорошо создавать карту. Но все равно нужен будет человек, чтобы отсмотреть сгенерированный результат и убедиться, что по нему можно ездить, не нарушая ПДД. После увеличения площади карт нам потребуется привлечь дополнительных картографов, чтобы поддерживать их в актуальном состоянии. Причем чем больше робокарт, тем больше нужно людей».