Такая система обойдется как минимум в 5 раз дешевле и позволит электромобилю быстро и с высокой точностью ориентироваться в пространстве вне зависимости от погодных условий, причем его энергопотребление снизится на 18%.
Ученым Южно-Уральского госуниверситета удалось интегрировать систему технического зрения и автоматизацию управления электротранспортом в единую систему, что не только повысило безопасность движения, но и оптимизировало использование энергии таким автомобилем.
При помощи программы Matlab Simulink, с применением сверточной нейросети исследователи разработали эффективную математическую модель и алгоритмы анализа изображения, которое передается со светочувствительных сенсоров для ориентации объекта в окружающем пространстве.
На основе системы технического зрения создана также математическая модель и алгоритмы системы управления прототипом электрического беспилотного болида. Оптимизация обрабатывающих процессов позволила ученым снизить энергопотребление транспорта на 18,7%. Отмечается, что полученная модель демонстрирует высокую надежность и соответствует всем требованиям энергоэффективности электромобилей.
«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, – рассказал разработчик, магистарант направления мехатроники и робототехники ЮУрГУ Артем Рауэр. – В нашем проекте реализован гибридный подход для беспрерывного и беспрепятственного планирования траектории движения автомобиля, что гарантирует нахождение им пути. Созданная нами матмодель успешно прошла проверку соответствия стандартам, продемонстрировала свою работоспособность и имеет перспективы для дальнейшего развития».
Среди преимуществ новой системы управления – ее уменьшенная как минимум в 5 раз стоимость за счет использования камер с сохранением функционала измерения расстояний, так как не используются дорогостоящие лазерные измерители расстояния (лидары) стоимостью от 200 тыс. до нескольких миллионов рублей.
На фоне аналогов система челябинских разработчиков выделяется также работой по принципу фокусного зрения, позволяющего в высоком разрешении обрабатывать только узкую зону вокруг наблюдаемого объекта (подобно человеческому направленному взгляду), – это 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.
В процессе совершенствования проекта исследователи занимаются повышением точности распознавания объектов за счет увеличения обучающей выборки, а также внедрения продвинутых методов расширения данных.
Получение гранта на реализацию проекта позволит исследователям перейти к созданию бета-версии (предварительной версии продукта) для комплексного испытания системы на реальном прототипе беспилотного болида в различных дорожных сценариях и климатических условиях.
Проект челябинских ученых обладает коммерческим потенциалом в сегментах автономного транспорта и интеллектуальных транспортных систем. Внедрение разработки заинтересует производителей электромобилей и специальной техники, руководителей городских инфраструктурных проектов и специализированных гоночных серий.
Екатерина Больных