В ЛЭТИ научились автоматически настраивать колеса и камеры у беспилотных роботов с помощью “шахматных досок” и QR-кодов
Сегодня беспилотные колесные роботы различных типов внедряются во многих сферах жизни. Например, в разных городах мира идет тестирование беспилотных автомобилей, такси и курьеров доставки товаров. Поскольку предполагается, что в будущем число роботов в городах будет увеличиваться, то перед учеными возникают задачи по разработке алгоритмов, методов и систем, которые позволят таким машинам эффективно и безопасно для общества взаимодействовать друг с другом и окружающей средой. Для создания и отработки работы различных аспектов интеллектуальных систем для роботов в 2016 году в Массачусетском технологическом институте (США) был разработан проект Duckietown: это пространство, которое представляет собой уменьшенную модели реальной городской транспортной среды, которая включает в себя дороги с разметкой, транспортные средства, светофоры, дорожные знаки, беспилотных колесных роботов и уточек-пешеходов. Со временем проект стал международным, и свои модели городов для испытания беспилотников открылись в университетах разных стран. В 2021 году пространство Duckietown было открыто в СПбГЭТУ «ЛЭТИ». «Точное перемещение беспилотных роботов требует настройки камеры, от параметров которой зависит компьютерное зрение, а также калибровки ведущих колес, от которых зависят повороты и движение по прямой. Сегодня настройка этих параметров у роботов делается операторами вручную. Калибровка одного робота делается относительно быстро. Однако, если мы хотим запустить сразу несколько беспилотников, то нам потребуется много времени и операторов. Для решения этой проблемы мы разработали метод, который позволяет роботу самостоятельно и оперативно настроить камеру и колеса. Этот метод мы успешно отработали в нашем Duckietown», - рассказывает ассистент кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Антон Филатов. Эксперименты проводились на трехколесных роботах с колесной формулой 2:1, в которых ведущими являются передние два колеса (такие роботы применяются во всех Duckietown). Регулярная настройка оборудования у беспилотников перед их применением требуется, потому что в процессе массового производства камер и колес, полученные изделия неизбежно будут немного различаться. Эти небольшие погрешности приводят к тому, что колеса могут быть немного разного размера, а камеры станут делать незначительно различающиеся снимки. Без калибровки робота эти факторы могут приводить его к нарушению заданного движения и дезориентации в пространстве. Ученые ЛЭТИ разработали два последовательных этапа настройки камеры и колес, которые робот может выполнять самостоятельно. Сначала начинается калибровка камеры, которая осуществляется с помощью фотосъемки нескольких горизонтально расположенных шахматных досок с известными размерами квадратов. Робот делает серию снимков в процессе разворота на 360 градусов. С помощью математических расчетов вычисляются реальные расстояния между квадратами с учетом искажения картинки, который создает широкоугольный объектив камеры. Затем робот заезжает на небольшую площадку, на поверхности которой нанесена разметка, похожая по своей природе на QR-коды, которые выполняют роль координат. Первоначальное положение робота не имеет значения и может быть случайным. Для калибровки колес требуется несколько раз проехать вперед-назад по любому участку площадки, фиксируя на камеру QR-коды, через которые он проезжал. Эти действия позволяют рассчитать положение робота и степень отклонения при движении по прямой. После завершения этого алгоритма робот может самостоятельно приступать к выполнению задач. «По результатам испытаний по точности подход оказался сравним с ручными способами калибровки. Он может заменить человека при выполнении этой задачи. Это значит, что, с одной стороны, мы снижаем риски, связанные с человеческим фактором, а с другой, можем быстро и точно настраивать сразу несколько беспилотных роботов. При необходимости можно адаптировать предложенный метод не только для настройки камер небольших трехколесных роботов, но и для систем компьютерного зрения в полноразмерных беспилотных автомобилей», - поясняет Антон Филатов. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Applied Sciences.
Более 1500 студентов профильных колледжей и вузов, преподавателей и экспертов объединил 7 апреля в Москве просветительский марафон «Космос со Знанием».
Космос — бесконечное пространство для воплощения самых смелых идей и обретения новых знаний. В этом убедились участники фестивальной программы марафона «Космос со Знанием».
Как улыбка Гагарина стала символом международного сотрудничества и почему освоение космоса невозможно без диалога — об этом рассказала директор Департамента информации и печати МИД России, официальный представитель Министерства иностранных дел Российской Федерации Мария Захарова.
7 апреля генеральный директор госкорпорации «Роскосмос» Дмитрий Баканов и генеральный директор Общества «Знание» Максим Древаль дали старт просветительскому марафону «Космос со Знанием» — главному образовательному событию Недели космоса в России.
В Алтайском государственном аграрном университете прошел ежегодный традиционный конкурс профессионального мастерства среди студентов направления подготовки «Технология переработки сельскохозяйственной продукции».
Завтра, 8 апреля, стартует регистрация на офлайн-площадки Тотального диктанта. В Абакане ей станет ХГУ им. Н.Ф. Катанова. В этом году участники напишут одну из четырёх частей текста, созданного писателем, лауреатом премии «Большая книга» Алексеем Варламовым.
В медицинском колледже ХГУ состоялся традиционный конкурс профессионального мастерства среди выпускников «Лучший фельдшер – 2026». Его участниками стали старшекурсники отделения «Лечебное дело» Виктория Боргоякова, Олег Бурнаков, Айзана Монгуш, София Сербегешева и Екатерина Синицина.
Даниил Хвостов и Виктория Шейн из инженерно-технологического института Хакасского госуниверситета стали победителями регионального этапа студенческих 1С:Соревнований, в которых приняли более 6000 человек. Магистранты вуза представят республику в финале конкурса в Москве. Он пройдёт в Центре исследований, разработки и обучения 1С.
