Как Яндекс учит роботакси понимать Москву

Москва состоит из множества разных сред внутри одного мегаполиса — исторический центр не похож на спальный район, а тот, в свою очередь, устроен иначе, чем новая магистральная застройка. У каждой — своя логика движения, своя плотность, свои правила. Машина, которая уверенно едет по одному району, оказывается в совершенно новых условиях уже в соседнем.

Чтобы показать, с чем реально сталкивается роботакси при подготовке к запуску, был снят один непрерывный проезд без монтажа и склеек через четыре района Москвы — Очаково‑Матвеевское, Хамовники, Ясенево и Марьино. Полное видео и ролик с ключевыми моментами — ниже.

Каждый район Москвы — как отдельный город

Исторический центр, спальные районы 1970‑х, новая магистральная застройка и районы с ограниченным числом выездов — у каждого из них своя логика движения. Разметка, плотность перекрёстков, поведение пешеходов и то, как устроены развязки, — всё разное. Система, которая уверенно ведёт машину по широкому проспекту, должна точно так же уверенно чувствовать себя в узком переулке с припаркованными машинами по обеим сторонам.

Исторический центр — это узкие улицы, набережные с бегунами и велосипедистами прямо у проезжей части, нерегулируемые перекрёстки, где нужно уступать другим участникам. Здесь включается городской режим работы роботакси: он рассчитан именно на короткие дистанции, высокую плотность агентов вокруг машины и непредсказуемое поведение пешеходов и велосипедистов.

Отдельная история — редкие сценарии. В историческом районе почти каждая ситуация немного нетиповая: то заужение из‑за ремонта, то пешеход выходит не там, где обычно. Яндекс обучает модель восприятия не на всех записанных командой поездках, а в первую очередь на тех, где несколько параллельно обученных моделей расходятся во мнениях — то есть там, где системе действительно сложно. Каждая новая сложная сцена из, например, Хамовников, становится не разовым эпизодом, а полноценным и полезным материалом для обучения модели.

Район Очаково‑Матвеевской кардинально отличается. Новые развязки, дублёры, трафик, который выезжает на магистраль с прилегающих территорий, — машине нужно видеть и просчитывать ситуацию заранее, а не реагировать в последний момент. Скорость потока здесь тоже другая: на отдельных участках ограничение — уже 90 км/ч вместо привычных в городе 60, а значит, и времени на принятие решения меньше. На магистралях дальность восприятия увеличивается до 325 метров, и радары быстро считывают скорость машин, которые сливаются в общий поток.

Еще один пример — район Ясенево, который спроектирован в 1970‑х как самодостаточный жилой массив: широкие проспекты, но всего одна развязка с МКАД и нетиповая геометрия перекрёстков — развороты, полукруговые движения, разгонные полосы. Трафик здесь спокойнее, чем в центре, но манёвры отличаются своей геометрией. Такие нестандартные схемы движения Яндекс заранее проигрывает в симуляции, что позволяет не просто отработать манёвр, а понять, что случилось бы, выбери машина другую траекторию.

Совсем другой сценарий можно увидеть в Марьино — в город ведут всего несколько крупных артерий, поэтому трафик здесь стягивается в плотный поток на немногих направлениях, а внутри района — круговые движения и много самокатчиков и курьеров. Это снова тот же городской режим, но с акцентом на распознавание — сигналов, знаков, приоритета в ситуациях, где разметка и знаки могут расходиться в показаниях (в таких случаях знак имеет приоритет).

Как готовится машина до выезда на маршрут

За четырьмя районами стоит общая инфраструктура подготовки. Сверхточные HD‑карты, симуляции миллионов дорожных ситуаций, сенсорсет и общая модель, обученная на миллионах километров реальных поездок. Каждый новый километр для Яндекса — это данные, которые улучшают систему для всего флота во всех районах сразу, а не только в том, где был проезд.

Что в итоге

Этим проездом Яндекс хочет показать лишь один из срезов той работы, которая стоит за уверенной и автономной ездой по городу. Каждый отработанный тип городской среды — переулки в историческом центре, новые развязки, закрытая планировка спальных районов, концентрированный трафик — делает технологию точнее и безопаснее не только в конкретном районе, а во всей системе целиком. Накапливая опыт в разных средах, Яндекс повышает качество роботакси на каждом километре — в Москве и не только.