Роботы Яндекса стали быстрее ориентироваться в городском потоке
Яндекс обновил систему управления роботами-доставщиками. Теперь маршрут и траекторию движения помогает рассчитывать нейросеть на архитектуре трансформера — той же технологии, которая используется в современных ИИ-моделях.
Новая система лучше предсказывает поведение людей и транспорта вокруг робота. Благодаря этому доставщики быстрее реагируют на нестандартные ситуации, увереннее двигаются в плотном потоке и реже останавливаются без необходимости.
По данным компании, после внедрения нейросетевого планировщика скорость доставки выросла примерно на 10%.
Почему старых алгоритмов стало недостаточно
Раньше роботы строили маршрут по набору заранее прописанных правил. Такой подход работал стабильно, но в реальном городе всё слишком хаотично.
Пешеход может резко остановиться или сменить направление. Самокатчик — выехать из-за угла. Велосипедист — объехать толпу по неожиданной траектории.
Из-за этого робот часто выбирал максимально осторожное поведение: замедлялся и ждал, пока путь полностью освободится.
Нейросетевой планировщик действует иначе. Он оценивает движение объектов вокруг и пытается продолжать движение без лишних остановок, при этом не мешая людям даже на загруженных тротуарах.
Роботы начали предупреждать о себе звуком
У роботов Яндекса уже есть светящийся флажок — он расположен примерно на уровне глаз взрослого человека и помогает замечать устройство издалека.
Теперь появился и звуковой сигнал. Он включается только в ситуациях, когда важно предупредить окружающих о приближении робота.
В компании подчёркивают, что это не аналог автомобильного клаксона. Сигнал сделали мягким и ненавязчивым — скорее уведомлением о присутствии рядом автономного устройства.
Два планировщика одновременно
Полностью от старой системы Яндекс не отказался.
Сейчас нейросетевой и алгоритмический планировщики работают параллельно. Каждый предлагает свой вариант маршрута, после чего система выбирает наиболее безопасную и эффективную траекторию.
Такой подход снижает риск ошибок. По данным компании, под управлением нейросети роботы сейчас проводят около 80% времени поездки.
Обучение длиной в четыре тысячи лет
Новая модель обучается в виртуальном симуляторе, где роботы проходят огромное количество дорожных сценариев.
В симуляции можно быстро воспроизводить ситуации, которые редко встречаются в обычной эксплуатации: резкие манёвры, плотные потоки людей, неожиданные препятствия.
Суммарное время таких виртуальных поездок уже превысило 4000 лет. В Яндексе шутят, что если бы обучение началось в древности, роботы стартовали бы ещё во времена Месопотамии.
Как роботы ориентируются без интернета
Для движения роботы используют данные с камер, лидаров и ультразвуковых датчиков.
Все вычисления происходят прямо на борту устройства. Даже если связь пропадёт, робот продолжит движение по маршруту и сможет безопасно объехать препятствие.
Дополнительные ультразвуковые датчики помогают быстро реагировать на объекты, которые внезапно появляются перед роботом.