Ходовая часть

#технологии: 💻В Петербурге создали алгоритм для улучшения навигации беспилотного транспорта Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" разработали алгоритм, улучшающий навигацию беспилотного транспорта в сложных условиях. Он сохраняет высокую точность при плохом освещении и когда часть дороги скрыта от сенсоров транспортом или элементами инфраструктуры. Как уточнили в университете, программа сегментации проезжей части беспилотного транспортного средства представляет собой систему, обрабатывающую мультимодальные данные – показания лидаров, стереокамер и инерциальных сенсоров. Она реализует двухэтапный алгоритм построения семантической карты дорожного пространства в реальном времени. Система обучалась на 24 тыс. изображений дорожных сцен и достигла высокой точности распознавания. Для анализа используется информация от двух лидаров, стереокамеры и инерциальных датчиков, которые вместе формируют трехмерное изображение пространства вокруг транспортного средства. Главное отличие разработки от аналогов – интеграция данных различных сенсоров уже на уровне первичной обработки, что снижает накопленную ошибку и повышает отказоустойчивость системы. Уточняется, что беспилотные транспортные системы становятся все более привычной частью городской среды. Чтобы они могли безопасно ориентироваться, им необходимо точно определять границы проезжей части даже при плохом освещении, дожде или когда часть дороги скрыта другими объектами. Ошибки в сегментации дорожного пространства приводят к сбоям в системах помощи водителю (ADAS) и создают риски для безопасности движения. Испытания новой системы показали снижение количества ложных срабатываний систем ADAS на 23% и повышение точности определения границ проезжей части на 35%. @undercarriage