Специалисты Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) разработали и запатентовали алгоритм, который позволяет автономному транспорту сохранять точную картину дорожного полотна даже на пересеченной местности. Технология решает одну из главных проблем беспилотного вождения - искажение данных при тряске кузова.

При движении по ухабам колебания автомобиля накладываются на реальный рельеф, из-за чего бортовой компьютер может принять тряску за яму. Алгоритм математически «высчитывает» крен, тангаж и вертикальные колебания, оставляя «чистую» 3D-карту поверхности.

Как сообщили в пресс-службе вуза, ключевое преимущество разработки перед зарубежными аналогами - механизм «динамического доверия».

«Если компьютерное зрение „видит“, что изображение стало нечётким, 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», - пояснила ведущий научный сотрудник департамента науки СКФУ, кандидат технических наук Диана Калита.

Кроме того, система учитывает историю движения, что позволяет программно возвращать данные камеры в нужную временную точку без использования внешней памяти. Это делает вычисления быстрее и точнее. В известных зарубежных патентах фильтры настроены статично, что приводит к сбоям в плохую погоду.

Технология адресована разработчикам систем автономного вождения и активной безопасности (ADAS).

Разработка СКФУ является частью масштабной программы по достижению технологического суверенитета России в сфере беспилотных систем.

Иллюстрация сгенерирована ИИ