Алгоритм помогает беспилотным автомобилям «чувствовать» дорогу

Учёные Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) разработали способ, который позволяет беспилотному автомобилю сохранять точную картину дорожной поверхности даже в условиях бездорожья.

Разработанный в Северо-Кавказском федеральном университете алгоритм компенсирует в данных сенсоров влияние тряски, крена и тангажа кузова, оставляя чистую картину дорожной поверхности. Это важно для построения точного 3D-профиля дороги и безопасного управления.

Ключевое отличие решения от зарубежных аналогов — так называемое «динамическое доверие»: разработчики связали физическую модель подвески с метриками уверенности нейросетей. Если компьютерное зрение фиксирует нечёткое изображение или возникают сбои семантической сегментации дороги, фильтр Калмана автоматически снижает вес оптических данных и переключается на инерциальные датчики.

Алгоритм также хранит и учитывает параметры движения в предыдущие моменты времени — это позволяет соотносить данные камеры с параметрами движения автомобиля в соответствующий момент времени внутри одного цикла вычислений без внешней буферизации. По словам разработчиков, система работает быстрее и точнее аналогов, где сглаживающий фильтр настроен статично.

Решение адресовано разработчикам систем автономного вождения, адаптивного круиз-контроля и активной безопасности.

Источник: СКФУ