8 (800) 550 89 72 бесплатно по России
+7 (499) 685 80 00 звонки из других стран
Назад в каталог

Лабораторный комплекс "Беспилотный автомобиль"

Артикул: ВИТ-БСПАВ-01
Цена по запросу
Описание

В данном модуле решаются основные подзадачи навигации, встающие перед автомобильным транспортом беспилотного управления (например, беспилотный автобус) в открытом, преимущественно городском пространстве с рассеянным освещением (например, на улице): распознавание дорожных знаков, распознавание препятствий, дорожного направления, людей и т.п.
Данный аппаратно-программный комплекс содержит в своем составе специализированное программное обеспечение, а также виртуальный и физический макет моделируемой местности, в рамках которой осуществляется управление подвижным объектом. Имитируемая или синтезируемая модель местности и обстановки может содержать в себе типичные для населенных мест объекты для распознавания: модели зданий, машин, дорожных знаков, разметку, а также имитаторы подвижных пешеходов. Все эти элементы могут быть также воссозданы и в виртуальном окружении, для обучения системы в первых приближениях.
Функциональные характеристики:

  1. В качестве подвижного объекта выступает автономный роботизированный комплекс на подвижном основании, оснащенный оптическими камерами, а также дополнительными датчиками;

  2. Учебная система имеет открытый исходный код, что позволяет отработать различные сценарии и алгоритмы с окружением, приближенным реальному;

  3. Полученный алгоритмы и отработанные параметры затем могут быть перенесены на реальный модельный объект для проведения испытаний и калибровок;

  4. Виртуальный объект управления содержит эквивалентную имитацию физической камеры и предназначен для облегчения процесса калибровки алгоритмов, а также для безопасности испытаний объекта;

  5. Сигналы с виртуальной камеры могут быть интерпретированы внешним ПО как поток с реальной камеры и использованы в рамках решения задач навигации.

Также система может быть рассмотрена в качестве учебной площадки для отработки методов использования синтетической визуальной информации в задачах машинного обучения.

Читать далее