Blog

W ramach realizacji projektu DARTS-PL, Instytut Transportu Samochodowego jest odpowiedzialny za metodologię doboru miejsc pomiarów (także z uwzględnieniem wypadkowości, na podstawie baz danych o wypadkach gromadzonych od 1990 r. przez Polskie Obserwatorium Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego), wykonanie pomiarów, wybór scenariuszy i dostarczenie kompleksowych metadanych, a także za promocję projektu. Do zadań Politechniki Warszawskiej należą: przetwarzanie danych zarejestrowanych scenariuszy, filtracja i fuzja danych, wykonanie algorytmów pół-automatycznego generowania adnotacji, adnotacja scenariuszy oraz przygotowanie infrastruktury i oprogramowania do rozpowszechniania bazy scenariuszy.

Po uroczystym otwarciu seminarium, w pierwszej prezentacji pt. „Mapowanie przestrzenne drogi z użyciem zestawu pomiarowego w pojeździe badawczym DARTS-PL” autorzy – dr inż. Mikołaj Kruszewski, Anna Niedzicka oraz mgr inż. Aleksandra Rodak z Instytutu Transportu Samochodowego przybliżyli metodologię wyboru odcinków, rodzaje metadanych w projekcie DARTS-PL, różnorodność sensoryczną zestawu pomiarowego oraz układ sensorów na stanowisku DARTS-PL.

W ramach realizacji projektu, docelowo będzie wybranych 100 odcinków w całej Polsce (aktualna mapa punktów pomiarowych: https://darts-database.com/pl/mapa-punktow-pomiarowych/). Przejazd po każdym odcinku będzie zarejestrowany 8 razy – w 4 różnych porach roku oraz zarówno w nocy, jak i w ciągu dnia, aby referencyjnie tę samą trasę można było sprawdzić w różnych warunkach pogodowych, w zależności od oświetlenia, na różnych rodzajach dróg, w różnych warunkach ruchu drogowego (z udziałem różnych rodzajów pojazdów, pieszych, osób na wózkach inwalidzkich, zwierząt). Część z odcinków została wybrana ze względu na poziom bezpieczeństwa – w wyniku badań miejsc o dużej wypadkowości na drogach (na podstawie danych Komendy Głównej Policji, Polskich Kolei Państwowych i Polskiego Obserwatorium Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego), a część odcinków wybrano ze względu na różnorodność infrastrukturalną. Baza będzie także stanowiła doskonałe narzędzie do prowadzenia badań pod względem rozwoju i weryfikacji działania algorytmów detekcji znaków drogowych. Początkowo planowano zmapowanie około 12 km dróg, ale na obecnym etapie prac zauważono konieczność wydłużenia odcinków pomiarowych. Przyjęta wcześniej długość scenariusza narzucona przez zamawiającego miała wynosić nie więcej niż 10 sekund. Okazało się jednak, że przejazd w rzeczywistym ruchu drogowym zajmie więcej czasu, również z uwagi na fazy rozpoczęcia i zakończenia scenariusza. Scenariusze zawarte w bazie będą opatrzone bogatym zbiorem metadanych, które umożliwią ich filtrowanie wśród dostępnych zasobów. W obecnym zestawie sensorów zastosowanych na potrzeby realizacji projektu umieszczono 4 lidary (w różnej konfiguracji, różnych typów, do różnych zastosowań), 7 kamer, 6 radarów, 1 moduł IMU-GPS-RTK i 1 kamerę termowizyjną. Każdy z tych czujników dostarcza innego rodzaju danych. Nagrania zamieszczone w bazie DARTS-PL umożliwią sprawdzenie w ilu scenariuszach poszczególne czujniki okazały się przydatne. Ograniczona użyteczność konkretnego czujnika nie oznacza jednak niepowodzenia badań, lecz może oznaczać, że dane pozyskiwane z takiego urządzenia mogą być przydatne na potrzeby ochrony przed wypadkiem w bardzo konkretnych sytuacjach.

Autorem kolejnego wystąpienia, pt.: „Adnotacja danych w projekcie DARTS-PL: potok wykorzystujący modele uczenia maszynowego oraz informacje od ekspertów” był dr inż. Krystian Radlak z Politechniki Warszawskiej. Koncepcja zaproponowana przez Politechnikę Warszawską, ma na celu automatyzację procesu adnotowania danych, aby jak najbardziej zmniejszyć zaangażowanie człowieka w prace związane z czasochłonnym rozpoznawaniem zarejestrowanych obiektów. Przyjęto założenie, aby na wstępnym etapie adnotowania danych wykorzystywać automatyczne algorytmy uczenia maszynowego, które dokonają wstępnej adnotacji. Następnie planowane jest wykorzystanie oprogramowania do wizualizacji, by za jego pośrednictwem osoba zajmująca się adnotacją, zatwierdziła lub skorygowała adnotację. Dr Radlak zwrócił uwagę na konieczność wypracowania rozwiązania problemu z niepoprawną detekcją obrysów obiektów. Jest ona głównie konsekwencją niepoprawnie zdefiniowanych zasad nakładania obrysów w formie prostopadłościanów dla danych 3D oraz obrysów prostokątnych w przypadku danych występujących w formacie 2D, np. uwzględnianie lub pomijanie znaczenia lusterek w pojazdach.

Problem z adnotacją jest istotny przede wszystkim z uwagi na wysokie koszty ręcznego opracowania danych. Obecnie cena pojedynczej adnotacji jednego obiektu to średnio około 14 centów USD za jeden obiekt. Średnio w jednej klatce lidarowej znajduje się około 20-70 danych pojazdów. Czas adnotacji pojedynczego obiektu 3D to średnio 23 sekundy. Adnotacja pojedynczej klatki w sekwencji to średnio 40 minut. Wykorzystanie algorytmów pozwoliłoby na przyśpieszenie adnotacji. Obecna skuteczność detekcji obiektów wynosi około 80% na danych lidarowych, 20% danych wymaga korekcji człowieka. Prowadzone są obecnie prace nad poprawą skuteczności detekcji, aby zminimalizować manualną pracę adnotatorów.

W prezentacji wskazano także na konieczność dostosowania prac do standardów bezpieczeństwa przewidzianych dla pojazdów autonomicznych oraz dla algorytmów sztucznej inteligencji, gdzie szeroko są poruszane takie tematy, m.in. wskazania jak powinno się przygotowywać bazy danych, aby były zgodne ze standardami bezpieczeństwa i aby mogły być wykorzystywane na potrzeby branży motoryzacyjnej (ASPICE 4.0, SUP.11, ISO 8800).

Gościem specjalnym wydarzenia był Pan Wojciech Konieczny, Prezes firmy Envibra Sp. z o.o., który w prezentacji pt. „ENVIBRA – Projekty od kuchni” przedstawił początki powstania firmy, w szczególności zwracając uwagę na osoby, które były zaangażowane w jej powstanie oraz zespół osób, dzięki któremu firma się rozwija. W wystąpieniu przybliżone zostały dotychczasowe działania firmy oraz omówiono przykłady zrealizowanych projektów. Firma Envibra projektuje i wykonuje specjalistyczne stanowiska badawcze min. do testów bezpieczeństwa biernego, testów systemów napędowych, testów siedzisk, testów układów sterowania, badań wibracyjnych lub zmęczeniowych, testów bateryjnych. Firma dostarcza zaawansowane technologicznie rozwiązania, z których korzystają laboratoria, wyższe uczelnie oraz ośrodki akademickie.

Pan Sebastian Graboń oraz Pan Mikołaj Małecki z firmy Dewesoft Polska zaprezentowali „Innowacyjne narzędzia pomiarowe Dewesoft”. Firma Dewesoft to czołowy producent urządzeń umożliwiających pomiary i analizę danych oraz rejestrację danych z różnych rodzajów czujników, a także producent różnego rodzaju oprogramowania. Podczas wystąpienia przedstawione zostały szczegóły techniczne i szerokie możliwości badawcze dostarczanych przez firmę produktów.

Ostatnim punktem seminarium była prezentacja pojazdu, będąca częścią Dewesoft Tech DAYS 2025. Uczestnicy wydarzenia wzięli udział w pokazie możliwości mobilnego laboratorium – pojazdu pomiarowego firmy Dewesoft. Pokaz został poprowadzony przez inżynierów odpowiedzialnych za budową zestawu pomiarowego w BMW Demo Car. W środku pojazdu zamontowano np. analizator mocy pojazdu oraz komputer przemysłowy, który umożliwia zarejestrowanie danych, m.in. z czujnika ciśnienia cylindra oraz czujnika wału korbowego oraz wielu innych czujników. Możliwa jest także analiza działania systemów zautomatyzowanej jazdy zamontowanych w pojeździe. System jest podłączony do modułu bateryjnego który jest zintegrowany z systemem zasilania pojazdu.

Podczas IV Seminarium DARTS-PL, mgr inż. Aleksandra Rodak (Instytut Transportu Samochodowego), pełniąca rolę moderatora spotkania, zaprosiła uczestników do udziału w Konferencji AV-POLAND, która odbędzie się 12 czerwca 2025 r. w siedzibie Instytutu Transportu Samochodowego.

Projekt DARTS – Baza danych testowych dla pojazdów autonomicznych (ang. Database of Autonomous vehicles Road Testing Scenarios) jest finansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach umowy nr GOSPOSTRATEG-VIII/0001/2022