Віртуальна лабораторія AI

Симулятор навчання автономного міського авто

Ця сторінка демонструє, як у контрольованому 3D-середовищі тренується модель машинного навчання для безпечного руху в місті: від генерації даних і розмітки до валідації, стрес-тестів та аналізу ризиків.

Запустити демо Переглянути pipeline

Що саме моделює симулятор

Платформа відтворює живе міське середовище з динамічними учасниками руху, різною погодою, сенсорним шумом та аномальними подіями.

Сенсорний шар

Lidar, камери, IMU та GPS генерують синхронізований потік даних з контрольованим шумом, пропусками та затримками.

Поведінка агентів

Пішоходи, велосипедисти, автобуси й екстрені служби мають сценарні профілі поведінки, включно з рідкісними небезпечними маневрами.

Реалістична фізика

Тертя, гальмівний шлях, якість покриття, оглядовість і світло доби впливають на складність прийняття рішень моделлю.

Цикл навчання моделі

Симулятор працює як замкнений pipeline: модель навчається, тестується, а потім автоматично отримує нові сценарії для покриття слабких зон.

1. Генерація

Створення тисяч сцен з різним трафіком, погодою, освітленням і поведінкою агентів.

2. Розмітка

Автоматична 3D/2D розмітка об'єктів, lane-lines, зон ризику та прогнозованих траєкторій.

3. Навчання

Поєднання supervised + RL: модель вчиться від демонстрацій і дооптимізується за винагородами безпеки.

4. Валідація

Перевірка на hidden-сценаріях: небезпечні перехрестя, сліпі зони, раптові перешкоди.

5. Аудит

Метрики fairness, стійкість до шуму, explainability логів і порогові safety-обмеження.

Інтерактивний міні-симулятор

Змінюйте умови середовища та дивіться, як це впливає на якість моделі, ризик аварій та час навчання.

Якість політики керування74%
Ризик аварій22%
Стабільність сенсорного стеку81%
Оцінка часу навчання41 год

Технічний стек моделі

Рішення побудоване модульно: perception, prediction, planning та control працюють як окремі, але узгоджені блоки.

PerceptionCNN + BEV encoder
PredictionTrajectory transformer
PlanningRisk-aware RL policy
ControlMPC + safety shield

Глибше про архітектуру симулятора

Повноцінний стенд складається не лише з моделі керування. Це набір сервісів, які створюють сценарії, відстежують експерименти, перевіряють ризики та готують звіти для команди безпеки.

Scenario Engine

Генерує дорожні сцени на основі шаблонів, випадкових параметрів і бібліотеки критичних подій, щоб не втрачати рідкісні ситуації.

Training Orchestrator

Керує чергами запуску, версіями моделей, логами та автоматичним early-stop, якщо якість падає або ризик різко росте.

Safety Gate

Порівнює нову модель із базовою за критичними метриками та блокує промоушен у staging, якщо є хоч один регрес безпеки.

Analytics Hub

Збирає explainability-графи, теплові карти помилок і зрізи за погодою, регіоном, часом доби та типом учасника руху.

Дані, розмітка та контроль якості

Якість симулятора визначається не лише моделлю, а й дисципліною даних: чистота джерел, баланс класів, повнота edge-cases і регулярний аудит.

Які набори даних використовуються

  • Urban Core: центральні перехрестя з високою щільністю трафіку та великою кількістю пішоходів.
  • Night & Rain: нічні сцени з бликами, мокрим покриттям і поганою видимістю.
  • Edge Cases: раптові перешкоди, некоректна розмітка доріг, аварійні маневри сусідніх авто.
  • Safety Replay: відтворення інцидентів для перевірки виправлень моделі.

Каталог критичних сценаріїв

Найбільшу цінність симулятор дає там, де реальні тести небезпечні або занадто дорогі. Нижче приклади ситуацій, які проганяються щодня.

Нерегульований перехід

Пішохід різко змінює швидкість на дощовій дорозі. Модель має обрати безпечне гальмування без різкого маневру в сусідню смугу.

Сліпа зона вантажівки

Великий транспорт перекриває огляд. Симулятор перевіряє, чи система знижує швидкість і збільшує дистанцію до відновлення видимості.

Раптове відкриття дверей

Авто на узбіччі відкриває двері в потік. Оцінюється час реакції та правильний вибір між гальмуванням і м'яким об'їздом.

Помилковий сигнал світлофора

Камера отримує частково перекритий кадр. Алгоритм має підтвердити стан світлофора з кількох кадрів, не приймаючи поспішне рішення.

Екстрена служба позаду

Швидка допомога наближається на високій швидкості. Перевіряється логіка пріоритетного пропуску й побудова безпечного маневру.

Складне кільце

Три злиття потоків, велика щільність руху, високий шум сенсорів. Модель повинна уникнути блокування траєкторії інших учасників.

Безпека, етика та відповідальність

Симулятор не замінює реальні тести повністю, але радикально знижує ризик і вартість ранніх етапів. Критично важливі рішення завжди проходять багаторівневу перевірку.

Прозорість рішень

Кожен крок планувальника логуються: що модель «бачила», яку траєкторію обрала і чому.

Зменшення упереджень

Балансування демографічних та поведінкових сценаріїв, щоб уникнути системної дискримінації.

Fail-safe механізми

За невизначеності система переходить у обережний режим або ініціює безпечну зупинку.

Результати симуляції та план розвитку

Умовні показники нижче демонструють, як команда приймає рішення про готовність релізу: не лише по середній якості, а й по стабільності на складних підмножинах даних.

Зведена таблиця метрик

Метрика Поточна Ціль
Policy Success Rate 92.4% > 95%
Critical Collision Rate 0.8% < 0.5%
Reaction Time (p95) 410 мс < 350 мс
Night Robustness 84% > 90%
Rain + Noise Stability 81% > 88%

Міні-глосарій термінів

Блок для швидкої орієнтації тих, хто тільки входить у тему симуляції та навчання автономних систем.

Domain Randomization

Метод, де під час генерації сцен змінюються текстури, освітлення, погодні умови та шум сенсорів, щоб модель краще узагальнювала на реальний світ.

Policy

Функція, що перетворює сприйнятий стан середовища на дію: гальмування, прискорення, поворот, зміна смуги або очікування.

Reward Shaping

Налаштування функції винагороди у reinforcement learning, щоб модель оптимізувала не лише швидкість, а й безпеку, плавність та передбачуваність.

Safety Envelope

Набір обмежень, який не дозволяє політиці виконувати потенційно небезпечні дії, навіть якщо вони виглядають оптимальними локально.

Поширені запитання

Чи можна навчити модель лише у симуляторі?

Ні. Симуляція суттєво прискорює і здешевлює розробку, але фінальна валідація у реальному світі обов'язкова.

Які метрики найважливіші для релізу?

Collision rate, реакція на edge-cases, стабільність сенсорного сприйняття та відтворюваність результатів між версіями моделі.

Як симулятор допомагає в командній роботі?

Інженери ML, безпеки та продукту працюють із єдиним сценарним каталогом, бачать однакові логи та швидко перевіряють гіпотези.