Naukowcy z PW pracują nad bazą scenariuszy dla aut autonomicznych

Zespół pod kierunkiem prof. dr. hab. inż. Roberta Nowaka realizuje projekt DARTS-PL, którego celem jest opracowanie krajowej bazy scenariuszy testowych dla pojazdów autonomicznych (AV). Uwzględnia on warunki drogowe charakterystyczne dla Polski. Projekt realizowany jest w konsorcjum naukowym Instytutu Transportu Samochodowego (Lider) z jednostką wiodącą na PW - Instytutem Informatyki na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych.  

Celem projektu jest opracowanie autorskiej bazy scenariuszy testowych dla pojazdów autonomicznych (AV), uwzględniających warunki drogowe charakterystyczne dla Polski. Baza będzie stanowić podstawę do testowania systemów percepcji pojazdów L3-L5 wg SAE J3016 i zostanie udostępniona zainteresowanym podmiotom na zasadzie non-profit, tak by wzmacniać potencjał polskiej gospodarki. Ogólnodostępna baza umożliwi projektowanie, tworzenie oraz ewaluację systemów percepcji pojazdów na różnych poziomach automatyzacji. Innowacyjność projektu wynika z charakteru danych referencyjnych odznaczających się dużą różnorodnością i wysokim poziomem detali. Baza będzie zawierać dane dostarczone przez różne sensory: IMU, GPS, kamery, radary, lidary. 

Dane te po odpowiedniej obróbce zostaną poddane adnotacji. W procesie tworzenia adnotacji danych oraz badania ich jakości zostaną wykorzystane algorytmy sztucznej inteligencji oraz zaawansowane metody obróbki danych cyfrowych, m.in. fuzja danych, automatyczna detekcja i śledzenie obiektów oraz algorytmy aktywnego uczenia. Odcinki testowe zostaną dobrane ze szczególnym uwzględnieniem scenerii charakterystycznych dla Polski, w tym miejsc o dużej wypadkowości. Baza będzie zawierać odcinki dróg wszystkich klas i kategorii. 

– Przeprowadzone badania terenowe uwzględnią różne warunki drogowe, np. korki, wypadki bądź roboty drogowe, w tym także przy ograniczonej widoczności np. mgła. Realizacja projektu dostarczy narzędzie niezbędne do wdrażania AV, a rezultaty pozwolą nadać kształt polityce rozwojowej kraju w tym zakresie. Projekt DARTS wpisuje się w liczne strategie rozwojowe np. krajowe inteligentne specjalizacje(KIS10) i stanowi odpowiedź na zapotrzebowanie społeczno-gospodarcze, umożliwiając polskiej gospodarce wpisać się w nowe trendy technologiczne i uniknąć pułapek rozwojowych – mówi prof. Robert Nowak z Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych. – Ja zajmuję się wytwarzaniem oprogramowania, tutaj jest to potok, który dane z sensorów – kamer, lidarów, radarów – przekształci na odpowiednie formaty, zadba o spójność danych, następnie umożliwi automatyczną detekcję obiektów, poprawę takich automatycznych detekcji przez eksperta (człowieka), całość udostępni dla użytkowników, np. na potrzeby trenowania modeli uczenia maszynowego.

Baza DARTS-PL jest przeznaczona dla inżynierów, techników i firm zajmujących się problemami sterowania pojazdami zautomatyzowanymi. Stanowi unikatowy zbiór nagrań rzeczywistych sytuacji drogowych zarejestrowanych w Polsce – zawiera specjalnie wybrane odcinki dróg pozwalające na odwzorowanie szerokiego spektrum scenariuszy uwzględniających charakterystyczną dla Polski infrastrukturę i organizację ruchu drogowego. Nagrania prowadzone są na wybranych odcinkach dróg i skrzyżowaniach w różnych rejonach Polski. Odcinki wybrano na podstawie dwóch kryteriów: wysokiej kondensacji wypadków (na podstawie przeprowadzonych analiz wyznaczono 9 powiatów w których określono odcinki charakteryzujące się wysokimi wskaźnikami wypadkowości w ostatnich latach) oraz reprezentacji charakterystycznych rozwiązań inżynieryjnych (odcinki zawierające obiekty inżynieryjne i/lub metody oznakowania, które są wykorzystywane na terenie Polski, w tym oznakowanie tuneli, przejazdów kolejowo-drogowych różnych klas, ciągów rowerowych itp.). 

 – Konsorcjantem jest Instytut Transportu Samochodowego. Konsorcjant dostarcza pojazd, sprzęt, czyli sensory i komputer do rejestracji danych z sensorów zamontowany na pojeździe oraz dostarcza dane surowe – wybiera trasy, jeździ, nagrywa. Najwięcej godzin będzie wymagała korekta adnotacji automatycznych przez eksperta-człowieka ze względu na ilość danych, czyli 24 klatki na sekundę, nagrania 20 sekundowe, w nagraniu kilkanaście sensorów: kamery, lidary, radary i inne, 800 scenariuszy – podkreśla prof. Nowak. – Wyzwaniem jest to dostarczenie adnotacji wysokiej jakości, co wiąże się z odpowiednim zestawem pomiarowym, synchronizacją, automatyzacją procesu adnotacji przez algorytmy detekcji oparte o uczenie maszynowe i wizję maszynową.

W bazie zarejestrowano naturalny ruch drogowy spotykany w tych miejscach, z dbałością o zachowanie różnorodności klas obecnych w nagraniach obiektów. Dodatkowo do scenariuszy zarejestrowanych w wybranych lokalizacjach, baza DARTS-PL oferuje także specjalny zbiór nagrań zawierających obiekty i sytuacje, które mogą stanowić wyzwanie dla klasycznych algorytmów klasyfikacji obiektów. Celem utworzenia bazy DARTS-PL jest zwiększenie dostępności wysokiej jakości danych do wykorzystania w pracach naukowych i rozwojowych. Może zostać zastosowana zarówno jako element rozwoju metod detekcji i klasyfikacji obiektów w zbiorach danych, jak i rozwoju algorytmów planowania ruchu i sterowania pojazdów zautomatyzowanych. Rozwiązaniem zainteresowane jest Ministerstwo Infrastruktury - do standaryzowania procesu certyfikacji, a także firmy tworzące systemy percepcji autonomicznych pojazdów do testowania ich rozwiązań.

Projekt  potrwa do czerwca 2027 r. Pierwsza jego faza zakończy się w listopadzie 2025 r. – efektem będzie dostarczenie zestawu pomiarowego (pojazd + sensory), potoku do adnotacji (tym zajmuje się PW) i potwierdzenie, że wszystko działa poprawnie na kilku scenariuszach. Faza druga to nagrywanie i wykonywanie adnotacji, a ostatni etap to udostępnienie bazy użytkownikom. 

Projekt DARTS-PL został sfinansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach umowy nr GOSPOSTRATEG-VIII/0001/2022. Podmiotem nadzorującym wykonanie projektu jest Ministerstwo Infrastruktury – Departament Strategii Transportu.