Молодой подмосковный ученый создает уникальный автопилот для наземного транспорта

РИАМО - 15 мар. Подмосковный ученый Ринат Садеков создает эффективную систему автопилотирования для наземного транспорта, основанную на видеосистеме, использующей информацию нейронных сетей, пишет в среду газета «Подмосковье сегодня».

«Лауреат губернаторской премии для молодых ученых, доктор технических наук Ринат Садеков – один из тех, кто включился в научную гонку по созданию интеллектуальных систем для пилотирования наземного транспорта. Изобретатель создает высокоточную навигационную систему, в основе которой – искусственный разум», - говорится в сообщении.

Как уточняется в материале, тренд на создание автопилотируемых систем появился еще в 2010 году, и до сих пор многие производители бьются над этой сложной задачей.

«Мы с коллегами используем видеосистему для интеллектуализации и автоматизации процесса вождения. Для того, чтобы ориентироваться в пространстве и, скажем, остановить автомобиль в необходимом месте, человек использует зрение. Разрабатываемая нами навигационная система на основе видеоинформации выполняет аналогичные функции. Таким образом, она может стать базой для автопилотов наземного транспорта», - отметил Садеков.

По его словам, подобные системы работают на основе многоуровневых нейронных сетей, которые сначала обучают конкретным функциям, а потом используют. Во время «тренировки» сети на вход подаются различные изображения, а на выход алгоритма подставляются заранее сформированные решения. Таким образом, алгоритм, подобно человеку, выстраивает свою модель поведения, чтобы при определенных исходных данных формировать результат. В итоге система получает способность анализировать изображения: определять дорожные знаки, столбы, разметки, тоннели и прочее, информация о положении которых используется для высокоточной навигации.

«Для автопилотов нужны навигационные системы, которые обеспечивают точность в десятки сантиметров. Именно такими качествами мы наделяем навигационную систему, позволяя ей обрабатывать видеоинформацию. Конечно, мы не отказываемся и от другой потенциально полезной информации: скорости объекта, углов его ориентации и так далее», - пояснил ученый.

Подобная разработка может использоваться в любых транспортных системах, будь то автомобиль, автобус, трамвай, поезд. Пока бизнес присматривается к этому новому направлению, уточняется в публикации.

«Мы считаем, что некоторые частные решения уже сейчас могут быть внедрены на транспорте, передвигающемся по закрытым территориям: складам, паркам, карьерам. В настоящее время одна из наших главных целей – рельсовый транспорт. Хочу отметить, что в региональном правительстве уже выразили заинтересованность в нашей разработке для проекта легкого метро», - заключил Садеков.