На своих алгоритмах

Ученые МФТИ и инженеры МАДИ создали полный стек технологий для беспилотной «Газели»

Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ совместно с инженерами из МАДИ разработали систему навигации и управления для беспилотного электрического грузовика GAZelle e-NN. Технология позволяет автомобилю автономно передвигаться и перевозить грузы в реальных условиях. Эффективность системы подтверждена победой в профильном конкурсе Up Great «Пятый уровень».

Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ совместно с инженерами из МАДИ разработали систему навигации и управления для беспилотного электрического грузовика GAZelle e-NN

Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ совместно с инженерами из МАДИ разработали систему навигации и управления для беспилотного электрического грузовика GAZelle e-NN

Фото: Пресс-служба МФТИ

Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ совместно с инженерами из МАДИ разработали систему навигации и управления для беспилотного электрического грузовика GAZelle e-NN

Фото: Пресс-служба МФТИ

Система представляет собой комплекс аппаратных и программных решений, включая алгоритмы распознавания препятствий, построения карт местности и управления электромобилем. Технология ориентирована на доставку грузов на закрытых территориях и промышленных площадках.

«Наша система построена на непрерывном анализе данных с лидаров, камер и системы спутниковой навигации GNSS+RTK. Это позволяет в реальном времени строить точную цифровую модель окружения, находить препятствия, прогнозировать траекторию и корректировать маршрут, что и является основой полноценного автономного вождения»,— объясняет Дмитрий Юдин, заведующий лабораторией интеллектуального транспорта Центра когнитивного моделирования МФТИ.

Беспилотный 
электрический грузовик GAZelle e-NN

Беспилотный электрический грузовик GAZelle e-NN

Фото: Предоставлено пресс-службой МФТИ

Беспилотный электрический грузовик GAZelle e-NN

Фото: Предоставлено пресс-службой МФТИ

Для создания автономной платформы инженеры из МАДИ модернизировали конструкцию электромобиля: установили электрический усилитель руля, блок управления тяговым двигателем с рекуперацией энергии, а также модули управления тормозной системой. Все элементы объединили в единую электронную систему, обеспечивающую движение без участия водителя. Команда из МФТИ разработала систему быстрого и надежного распознавания препятствий по данным лидара, реализовала метод построения трехмерной карты местности и локализации автомобиля в случае пропадания сигнала спутниковой навигации.

«Для нас беспилотная “Газель” — это не просто испытательный образец, а полноценная исследовательская платформа. На ней проверяются алгоритмы нейросетевого компьютерного зрения, принятия решений и планирования движения, которые впоследствии могут использоваться в других робототехнических системах. Мы добились того, что ключевые элементы автономного вождения — локализация, построение карты, анализ обстановки — работают на собственных алгоритмах с необходимой стабильностью и точностью. Это важный шаг к инженерной независимости в сфере автономного транспорта»,— комментирует руководитель Центра когнитивного моделирования Института ИИ МФТИ Александр Панов.

Беспилотный 
электрический грузовик GAZelle e-NN

Беспилотный электрический грузовик GAZelle e-NN

Фото: Предоставлено пресс-службой МФТИ

Беспилотный электрический грузовик GAZelle e-NN

Фото: Предоставлено пресс-службой МФТИ

Надежность и эффективность системы подтверждены на финальных испытаниях конкурса Up Great «Пятый уровень». На территории особой экономической зоны «Алабуга» беспилотная GAZelle e-NN преодолела в автономном режиме до 120 км, успешно доставив груз массой 625 кг (грузовой контейнер АУК-0,625) со средней скоростью более 17 км/ч, выполнив при этом три заезда в терминалы.

Разработка — часть стратегии МФТИ по созданию конкурентоспособных отечественных технологий автономного транспорта. Опыт, полученный в ходе проекта, закладывает основу для будущих коммерческих решений в области беспилотной логистики.

Подготовила пресс-служба МФТИ