Разработчик «ЭвоКарго» выпустил обновленную ИИ-модель для навигации беспилотных грузовиков в сложных погодных условиях
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.
