Российский разработчик беспилотных грузовиков «ЭвоКарго» представил новый релиз нейросети для автономного транспорта, направленный на повышение устойчивости навигации в сложных погодных условиях – в снег, туман и дождь. Технологическое решение расширяет сценарии эксплуатации автономного транспорта и уже применяется в коммерческих проектах.

Обновление усиливает возможности системы восприятия автопилота при работе в условиях повышенного уровня помех, характерных для сильных осадков и ограниченной видимости. Это повышает точность обработки лидарных данных и обеспечивает более устойчивую работу транспорта в различных погодных сценариях.

Обновленная ИИ-модель анализирует данные лидаров и позволяет точнее отделять реальные объекты от атмосферных помех – таких как снег, дождь, пыль или пар. Модель обучена на большом массиве данных, собранных на промышленных площадках и логистических объектах – от плотных выхлопных облаков до ливней и песчаных бурь.

«Большинство существующих решений ориентированы на универсальные сценарии эксплуатации, а специализированные нейросетевые модели встречаются редко. Мы разработали уникальную архитектуру, обученную на собственных данных из реальных промышленных внедрений. Это позволило повысить точность интерпретации лидарных данных и устойчивость работы автономного транспорта в сложных погодных условиях», – отметил генеральный директор «ЭвоКарго» Марсель Нигметзянов.

Технология уже внедряется в беспилотный транспорт компании, который используется на объектах крупных клиентов, включая «Сибур», «Евраз», Wildberries, «Азбука вкуса», «Спортмастер», «Детский мир», Spar и других.

Короткая ссылка