Навигационная система 4GNSS ОС-203 на соревновании БПТС "Зимний город"!

Недавно мы уже рассказывали о разработке и тестировании нашего комплексированного решения навигации ГНСС+ИНС на основе двухантенного приемника 4GNSS ОС-203.

Так вот, друзья, 27 февраля 2019 года нам удалось испытать эту навигационную систему на беспилотном автомобиле! Только представьте, «Зимний город» с его экстремальными условиями, серьезные соперники, призовой фонд 175 миллионов рублей… а наша система навигации прямо в беспилотном электробусе команды НГТУ (Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева)!

«Зимний город» - это первый в своем роде конкурс БПТС (беспилотных транспортных средств) в России. Всего было заявлено 8 испытаний, имитирующих реальные условия дорожного движения: пешеходов, пробки и неадекватных водителей. Задача беспилотника – распознать и предотвратить аварийную ситуацию на дороге. Естественно, за движение автомобилей отвечала их внутренняя система, присутствие человека внутри было недопустимо по правилам соревнования.

Беспилотный электробус команды НГТУ создан на основе автомобиля ГАЗель НЕКСТ. Его беспилотная часть - это мощнейший комплекс технических и программных средств, таких как бортовой вычислитель, лидары, радары, камеры, стереокамеры, ультразвуковые датчики, навигационная система и искусственные нейронные сети.

Навигационная система 4GNSS ОС-203 определяет точные координаты и курс автомобиля, позволяя двигаться по заранее заданной траектории с сантиметровой точностью.

По результатам квалификационных тестов беспилотный электробус команды НГТУ с нашей навигационной системой стал лидером соревнований и вышел в финал, набрав 7 баллов из 8 возможных! Мы, конечно, «болели» за свою команду и с нетерпением ждем финала «Зимнего города», который будет проходить в декабре 2019 года.

Кстати, на наши вопросы о БПТС ответил Тюгин Дмитрий Юрьевич, ведущий научный сотрудник института транспортных систем НГТУ им. Алексеева

— Дмитрий, как думаешь, когда беспилотные автомобили появятся на дорогах Москвы общего пользования?

— Беспилотники на дорогах Москвы общего пользования появятся в течение 5-10 лет. Уже в декабре 2018 был запущен проект по тестированию беспилотников на дорогах общего пользования (https://www.zr.ru/content/news/915090-c-1-dekabrya-v-moskve-i-tatarst/) Москвы и Татарстана.

Но я бы часть проблем связывал не только с готовностью технологии, а еще и с сохранностью дорогостоящего оборудования. С учетом того, что даже машины каршеринга нередко угоняют и разбирают на запчасти. Сейчас стоимость сенсоров и вычислительных блоков велика и сопоставима со стоимостью самой машины либо превышает её. Как только беспилотники пойдут в массы, то и стоимость сенсоров снизится.

— А как система ГНСС-навигации используется в вашем БПТС?

— Систему ГНСС-навигации мы используем в комплексе с инерциальной и ЛИДАРной навигационной системой. То есть данные с различных устройств обрабатываются математическими алгоритмами, чтобы получить точные координаты и курс.

Каждая система в отдельности имеет свои слабые и сильные стороны: инерциальная система не может обеспечить точное длительное абсолютное позиционирование, спутниковая навигация не работает в тоннелях и сложных застройках, для ЛИДАРной навигации необходима собранная заранее трехмерная карта местности, которая в случае последующего изменения увеличивает вероятность ошибки алгоритма локализации. Тем не менее, все три системы в комплексе дают устойчивое определение координат с точностью до нескольких сантиметров.

— Дмитрий, а зачем беспилотнику нейронные сети?

— Нейронные сети нужны беспилотнику для решения задачи распознавания образов. Также предпринимаются попытки использовать нейронные сети для принятия решений при беспилотном движении. Задача распознавания образов включает распознавание знаков, светофоров, разметки, автомобилей, пешеходов и других участников дорожного движения.

Что касается использования сетей для принятия решений, то в данный момент ведутся дискуссии на эту тему. Основная проблема связана с невозможностью предсказать, как поведет себя обученная нейронная сеть в незнакомых ситуациях, так как в отличие от алгоритмов написанных человеком обученная сеть не может быть проанализирована, то есть это черный ящик в некотором смысле.

— Какие впечатления от соревнования и дальнейшие планы?

— Впечатления от соревнований сугубо положительные, полигон оснащен всеми необходимыми элементами дорожной сцены, организаторы порадовали интересными заданиями, четким графиком проведения и справедливым судейством.

Дальнейшие планы - готовиться к финальным соревнованиям, которые пройдут в декабре 2019 года.

Команде НГТУ желаем дальнейших побед и благодарим за ответы!

Вам понравилась статья?