Систему технического зрения для управления беспилотным электроавтомобилем придумали в ЮУрГУ

Разработка в пять раз дешевле аналогов

Ученые Южно-Уральского госуниверситета (ЮУрГУ) разработали систему технического зрения для энергоэффективного управления электромобилем. Такая система обойдется как минимум в пять раз дешевле и позволит электромобилю быстро и с высокой точностью ориентироваться в пространстве вне зависимости от погодных условий, причем его энергопотребление снизится на 18%. Об этом сообщает правительство Челябинской области со ссылкой на пресс-службу вуза.

Исследователи при помощи программы Matlab Simulink и с применением сверточной нейросети разработали эффективную математическую модель и алгоритмы анализа изображения, которое передается со светочувствительных сенсоров для ориентации объекта в окружающем пространстве. На основе системы технического зрения они также создали математическую модель и алгоритмы системы управления прототипом электрического беспилотного болида. Оптимизация обрабатывающих процессов позволила снизить энергопотребление транспорта на 18,7%.

«Мы создали образец системы управления электрическим болидом и провели функциональные испытания, чтобы проверить ее работоспособность в различных сценариях: адаптивное управление скоростью с расчетом времени до столкновения, принятие решения к торможению или объезду препятствия», – пояснил разработчик, магистрант направления мехатроники и робототехники ЮУрГУ Артем Рауэр.

По его словам, модель успешно прошла проверку и имеет перспективы для развития.

Новая система управления в пять раз дешевле аналогов за счет использования камер с сохранением функционала измерения расстояний. Также в ней не используются дорогостоящие лазерные измерители расстояния (лидары) стоимостью от 200 тыс. до нескольких миллионов рублей

На фоне аналогов система разработка выделяется также работой по принципу фокусного зрения, позволяющего в высоком разрешении обрабатывать только узкую зону вокруг наблюдаемого объекта (подобно человеческому направленному взгляду), что дает возможность снизить нагрузку на вычислительные мощности системы и увеличить скорость обработки информации.

Максимально точное позиционирование объекта в пространстве достигается, помимо GPS, путем обработки информации с камер. Такой подход позволил исследователям минимизировать погрешности в определении пространственного положения электромобиля.