Робот «наблюдает» за дорогой: в ЛЭТИ создали систему для беспилотного транспорта
Петербургские ученые создали программу, позволяющую корректировать движение беспилотного транспорта, когда часть дороги скрыта от их сенсоров, при плохом освещении и в других сложных условиях.
ФОТО Полины АКИМОВОЙ
Беспилотные транспортные системы, число которых в последние годы растет, должны безопасно двигаться, не сбавляя скорости, при любом освещении и в любой обстановке. А для этого их нужно оснащать установками, способными точно определять границы проезжей части даже при плохом освещении и в сложных погодных условиях, отмечают специалисты. Если оборудование не в состоянии решать такие задачи, умело сегментируя дорожное пространство, это может привести к сбоям в работе бортовой системы. То есть создать риски для безопасности движения транспорта.
Сотрудники «ЛЭТИ» (Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета) предложили повысить надежность и точность восприятия дороги, используя систему интеллектуальной обработки данных трехмерного сканирования окружающей местности. Эти работы они проводили в рамках вузовской программы развития «Приоритет-2030».
Алгоритм сегментации дороги, предназначенной для движения по ней современных машин-беспилотников, ученые разработали, применяя новый подход к построению карты дорожного пространства в онлайн-режиме. Их система способна умело обрабатывать показания инерциальных сенсоров, стереокамер и лидаров (оборудования для дистанционного зондирования), пояснила Екатерина Масленникова, ассистент кафедры систем автоматического управления этого вуза. По ее словам, на первом этапе работы ученые «ЛЭТИ» применили методику, позволяющую приборам четко видеть поверхность дороги и отделять ее от окружающих объектов. Затем запустили программу, которая анализирует такие данные и объединяет объекты в зоны, где сенсоры отслеживают однородные участки дороги и знакомые им объекты. Причем гибкий алгоритм помогает программе перестраиваться с учетом большой плотности данных и устойчиво работать в условиях плохой видимости, на разных дистанциях и т. д.
Эту роботизированную систему сотрудники вуза обучали, закладывая в нее разные сценарии и 24 тысячи изображений дорожных сцен, добившись в итоге высокой точности распознавания объектов. Навигационная система формирует изображение окружающего пространства в трехмерном виде, используя данные, поступающие от двух лидаров, инерциальных датчиков и стереокамеры, устанавливаемых на беспилотных грузовиках (подобных тем, которые движутся на федеральной трассе М11 «Нева», соединяющей Петербург и Москву).
Отмечается, что разработка петербуржцев не похожа на существующие в мире аналоги. Прежде всего ее отличает то обстоятельство, что такая навигационная система интегрирует данные, поступающие от разных устройств, на уровне первичной обработки. А это в свою очередь снижает риск накопленных ошибок и повышает отказоустойчивость системы, продолжают специалисты. Новую систему, по их мнению, можно устанавливать не только в беспилотных автомобилях. Она перспективна и при использовании в интеллектуальной транспортной инфраструктуре, а также в роботах-погрузчиках и «умной» сельскохозяйственной технике.
Читайте также:
Миллиарды в новые проекты. Резиденты петербургской ОЭЗ продолжают развивать производство
Цифровые проекты Северной столицы одержали победу на всероссийском конкурсе «ПРОФ-IT»
Материал опубликован в газете «Санкт-Петербургские ведомости» № 233 (8055) от 12.12.2025 под заголовком «Робот «наблюдает» за дорогой».
Комментарии