В Северо-Кавказском федеральном университете разработали и запатентовали способ, который позволяет беспилотному автомобилю сохранять точную картину дорожной поверхности даже в условиях бездорожья. Алгоритм математически «вычитает» тряску, крен и тангаж кузова из данных сенсоров.
Как отмечают исследователи, в известных зарубежных патентах сглаживающий фильтр настроен статично, что становится проблемой в плохих погодных условиях. Разработчики СКФУ же связали физическую модель подвески с метриками уверенности нейросетей.
Ведущий научный сотрудник департамента науки СКФУ, доцент кафедры математического моделирования факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н. И. Червякова, кандидат технических наук Диана Калита пояснила:
«Если компьютерное зрение «видит», что изображение стало нечетким, или семантическая сегментация дороги начинает давать сбои, фильтр Калмана автоматически снижает вес оптических данных и переключается на инерциальные датчики. Машина начинает «чувствовать» дорогу физически, пока «глаза» не очистятся. Кроме того, наш алгоритм хранит и учитывает параметры движения в предыдущие моменты времени. Это позволяет математически строго возвращать данные камеры в нужную временную точку внутри одного цикла вычислений, без внешней буферизации. Система работает быстрее и точнее».
Напомним, СКФУ запустил международную школу туризма в Таджикистане.
