Ученые Южно-Уральского госуниверситета (ЮУрГУ, Челябинск) придумали, как обеспечить автомобиль более дешевым компьютерным зрением. Как URA.RU сообщили в пресс-службе вуза, разработка сэкономит до 18,7% энергии. «Система технического зрения для энергоэффективного управления электромобилем обойдется как минимум в пять раз дешевле. Модель позволит электромобилю быстро и с высокой точностью ориентироваться в пространстве вне зависимости от погодных условий», — рассказали в ЮУрГУ. Ученые интегрировали технологию компьютерного зрения и автоматизацию управления электротранспортом в единую систему. Подход обезопасил движение и оптимизировал энергопотребление. Для ориентации транспорта в окружающей среде ученые с помощью программы Matlab Simulink разработали математическую модель и алгоритмы анализа изображения. «Картинка» поступает от светочувствительных сенсоров. В ЮУрГУ использовали сверточную нейросеть, которая повысила качество обработки данных. «Мы создали образец системы управления электрическим болидом. Затем провели функциональные испытания, чтобы проверить ее работоспособность в различных сценариях: адаптивное управление скоростью с расчетом времени до столкновения, принятие решения о торможении или объезде препятствия», — рассказал URA.RU разработчик, магистрант направления мехатроники и робототехники ЮУрГУ Артем Рауэр. В своем проекте челябинцы реализовали гибридный подход для беспрерывного и беспрепятственного планирования траектории движения автомобиля. Максимально точное позиционирование объекта в пространстве достигнуто не только за счет данных GPS, но и с помощью обработки информации с камер. Причем скорость обработки возросла за счет фокуса на узкой зоне вокруг наблюдаемого объекта — подобно человеческому направленному взгляду.  Удешевить технологию удалось за счет отказа от применения лазерных лидаров ценой от 200 тысяч до нескольких миллионов рублей. Их работы взяли на себя камеры, позволяющие измерять расстояния. Разработка челябинских ученых имеет большой коммерческий потенциал и может заинтересовать как производителей электромобилей, так и проекты в сфере интеллектуальных транспортных систем. В дальнейшем получение гранта позволит перейти к созданию бета-версии системы и ее испытания на реальном прототипе в различных условиях.