27 февраля 2019 года в Центре испытаний НАМИ (пос. Автополигон, г. Дмитров, Московская область) состоялись первые квалификационные испытания беспилотных автомобилей в зимних и экстремальных условиях в рамках технологического конкурса Up Great «Зимний город».
Беспилотный электробус, созданный в Нижегородском государственном техническом университете им. Р.Е. Алексеева при поддержке ООО «Объединенный инженерный центр» ГАЗ в рамках реализации Стратегического проекта №4 Программы развития опорного вуза, а также при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (уникальный идентификатор проекта RFMEFI57717X0268), успешно прошел испытания и в настоящий момент уверенно лидирует в конкурсе «Зимний город».
Заявки на участие в соревнованиях, организованных РВК, Фондом «Сколково» и Агентством стратегических инициатив, подали 11 команд, в том числе команда НГТУ им. Р.Е. Алексеева. По результатам жеребьевки представители опорного вуза выступали в первый день квалификации.
Беспилотный автомобиль во время квалификации должен был правильно сориентироваться в различных ситуациях:
- остановиться перед красным сигналом светофора и продолжить движение после появления разрешающего сигнала;
- распознать и пропустить пешеходов, переходящих проезжую часть;
- своевременно остановиться перед водителем, нарушающим правила дорожного движения, и не допустить появление аварийной ситуации;
- сохраняя заданную дистанцию до впереди идущего автомобиля медленно двигаться в условиях, имитирующих дорожный затор (пробку);
- запарковаться в заданное место в ограниченном пространстве и др.
Во время квалификационных испытаний присутствие человека внутри беспилотника не допускается, т.е. все тесты должны быть пройдены в полностью автономном режиме. Беспилотник опорного вуза безупречно справился с семью тестами (из восьми возможных), что на данном этапе конкурса является лучшим результатом.
Квалификационные заезды на полигоне НАМИ закончатся в марте. Команды, успешно выполнившие тестовые задания, пройдут в финал, который запланирован на декабрь 2019 года. Победителем станет та команда, чей беспилотник преодолеет технологический барьер – 50 км по зимним дорогам - не более, чем за три часа, соблюдая правила дорожного движения. Заявленный призовой фонд конкурса составляет 175 миллионов рублей.
Команда НГТУ им. Р.Е. Алексеева, став первой командой в России, прошедшей квалификацию конкурса Up Great «Зимний город», приступила к подготовке к финальной части соревнования. Впереди многокилометровые тестовые заезды, доработка оригинальных алгоритмов, повышение стабильности работы интеллектуальных систем и прочие исследования, необходимые для доводки беспилотника.
Пожелаем команде Нижегородского государственного технического университета успехов в преодолении технологических барьеров. Будем ждать новых побед и достижений!
Напомним, что работа над созданием беспилотного электробуса на базе автомобиля ГАЗель НЕКСТ началась в НГТУ в 2017 году с участием ученых из нескольких институтов: ИТС, ИРИТ, ИНЭЛ. В команде политеха принимают участие молодые ученые, аспиранты, студенты. Тесная кооперация сотрудников университета с инженерами ГАЗ положительным образом способствовала эффективной работе по созданию прототипа первого отечественного беспилотного автобуса на базе электроплатформы.
Компонентный состав беспилотника представлен бортовым вычислителем, оснащенным системой автономного поддержания требуемого температурного режима, лидарами, радарами дальнего и ближнего действия, камерами, стереокамерой, ультразвуковыми датчиками, навигационной системой. Система может управлять основными элементами автомобиля - тяговым электродвигателем, тормозной системой, рулевой рейкой. Навигационная система позволяет получать точные координаты местоположения автомобиля в пространстве. При недостаточной точности или отсутствии навигационных данных система использует лидар, который собирает облако точек вокруг машины и передает его в программное обеспечение, где происходит определение препятствия в заданной области. Система технического зрения работает на основе искусственных нейронных сетей, для её корректной работы используются специальные базы с размеченными данными. Система анализирует видеопоток на наличие объектов дорожной сцены (пешеходов, автомобилей, дорожных знаков и светофоров), определяет расстояние до объекта и оценивает риск возможности столкновения.
