Туман — один из самых сложных факторов, с которыми сталкиваются робототехнические системы, особенно автономные автомобили, дроны и промышленные машины, работающие на открытом воздухе. Для человека туман снижает видимость, и даже при хорошем зрении мы теряем способность различать объекты на расстоянии. Для роботов ситуация аналогична, только вместо глаз у них — камеры, лидары, радары и другие сенсоры. Однако современные технологии позволяют машинам «видеть» даже тогда, когда человеческому глазу это недоступно.

Почему туман представляет особую сложность

Главная проблема тумана — в его физической природе. Он состоит из мельчайших капель воды, которые рассеивают свет и создают эффект «молочной пелены». Камеры, особенно оптические, страдают от сильного снижения контрастности: изображение становится размытым, детали — неразличимыми. Лидары, которые используют лазерные импульсы для измерения расстояния, тоже испытывают трудности. Свет, отражаясь от частиц влаги, возвращается обратно к сенсору, создавая ложные сигналы — «шум», который мешает определить, где находится реальный объект.

Для сравнения: в ясную погоду лидар может точно определить препятствия на расстоянии более 200 метров, а в плотном тумане его эффективная дальность может снизиться до 20–30 метров. Камеры теряют четкость уже при видимости менее 100 метров, а инфракрасные сенсоры «ослепляются» из-за рассеяния теплового излучения на каплях влаги. Именно поэтому инженеры разрабатывают гибридные системы, способные компенсировать недостатки одних датчиков за счет других.

Роль радара в условиях плохой видимости

Одним из самых надежных инструментов для работы в тумане является радар. В отличие от оптических систем, он использует радиоволны, которые почти не рассеиваются в водяной взвеси. Это позволяет радару «видеть» сквозь туман, дождь и пыль. Автомобильные радары миллиметрового диапазона (77 ГГц) способны точно определять расстояние до объектов и их скорость даже при нулевой видимости.

Однако у радара есть свои ограничения — он плохо различает форму и размеры объектов. Он может зафиксировать, что «что-то» находится впереди, но не всегда определить, пешеход это, дерево или металлический столб. Поэтому радары обычно работают в связке с другими сенсорами, формируя комплексную картину окружающего пространства.

Лидары нового поколения: борьба с ложными сигналами

Современные лидары всё чаще оснащаются алгоритмами компенсации рассеяния. В них используется адаптивная фильтрация сигнала — система анализирует отражённый импульс и вычисляет, какие данные вызваны каплями воды, а какие принадлежат реальным объектам. В некоторых случаях применяются лидары с переменной длиной волны: длинноволновой лазер менее подвержен рассеянию, что улучшает точность измерений в условиях тумана.

Кроме того, исследователи создают лидары с «временным окном» — они измеряют не только интенсивность, но и время возвращения импульса. Это позволяет системе отличить отражение от близкой капли влаги (возврат за наносекунды) от отражения от настоящего объекта (возврат за микросекунды).

Машинное зрение и нейросети в помощь сенсорам

Даже при наличии радаров и лидаров машинное зрение остаётся ключевым элементом восприятия. Нейросетевые алгоритмы сегодня умеют восстанавливать изображение, частично «очищая» его от эффекта тумана. Так называемые методы дефоггинга (dehazing) обучаются на огромных базах изображений «до» и «после» обработки, что позволяет нейросети реконструировать контуры и детали, невидимые невооружённым глазом.

Например, системы компьютерного зрения, используемые в автономных автомобилях, применяют свёрточные нейросети (CNN), которые анализируют световые паттерны и оттенки, чтобы определить скрытые границы объектов. Алгоритмы типа GAN (Generative Adversarial Network) могут создавать более четкие изображения, дополняя отсутствующие детали. Таким образом, камера в тумане перестаёт быть бесполезной: она становится источником данных для анализа контекста, который потом объединяется с информацией от радара и лидара.

Слияние данных: как роботы создают «единое зрение»

Самое важное в распознавании препятствий — не отдельный сенсор, а их взаимодействие. Современные роботы используют технологию, называемую сенсорным фьюжном (sensor fusion). Она объединяет сигналы от камер, лидаров, радаров и ультразвуковых датчиков в единую карту восприятия.

Например, если камера не видит объект из-за плотного тумана, но радар фиксирует отражение впереди, система сопоставляет данные и делает вывод, что препятствие действительно существует. Лидар может уточнить его положение и форму, а нейросеть — классифицировать тип объекта. Такой подход применяется в системах автономного вождения Waymo, Tesla и Baidu Apollo.

Перспективные технологии: от терагерцовых сенсоров до квантовых лидаров

Исследователи активно работают над созданием новых способов «видеть» сквозь туман. Одно из направлений — терагерцовые сенсоры, которые используют частоты между инфракрасным и микроволновым диапазоном. Эти волны практически не взаимодействуют с влагой, что делает их идеальными для навигации в экстремальных условиях.

Другой подход — квантовые лидары, использующие запутанные фотоны. Они способны улавливать отражения с чрезвычайно высокой точностью, даже если большая часть импульсов рассеивается. В теории такая технология позволит роботам безопасно ориентироваться даже в плотнейшем тумане или задымлении.

Заключение

Распознавание препятствий в тумане — одна из самых сложных задач для робототехники, требующая сочетания физических, инженерных и алгоритмических решений. Сегодняшние системы уже способны ориентироваться в условиях, где человек видит лишь белое облако, а завтрашние роботы смогут уверенно двигаться даже в полной непрозрачности, используя квантовые сенсоры, нейросети и самокорректирующие алгоритмы.