САФУ создает ИИ для предсказуемого движения автономных вездеходов в Арктике
25.08.2026
Доцент кафедры информационных технологий Высшей школы информационных технологий и автоматизированных систем САФУ, руководитель Центра искусственного интеллекта и анализа больших данных САФУ, кандидат технических наук, Ирина Васендина представила результаты разработки концептуальной модели программно-аппаратного комплекса для автономных вездеходов в ходе IV Форума "Арктика – Регионы".
Ключевой вызов внедрения беспилотной техники на Севере заключается не в механике, а в интеллектуальном управлении. Стандартные алгоритмы, разработанные для городской инфраструктуры, теряют эффективность при потере сигнала ГНСС, обледенении оптических датчиков, тумане или на деформируемом грунте. Основной системный риск в таких условиях – это непредсказуемое поведение автономной системы при деградации входных данных.
Ученые САФУ предлагают принципиально иной, сценарно-ориентированный подход. На основе семи универсальных микросценариев использования сформированы строгие технические требования, которые декомпозированы в архитектуру из 11 взаимосвязанных подсистем. Главный принцип разработки: надежность в Арктике – это не идеальная работа в тепличных условиях, а предсказуемость поведения и гарантированное безопасное управление при любых сбоях.
В докладе были представлены конкретные технологические заделы Центра ИИиАБД. Разработан адаптивный алгоритм управления на базе обучения с подкреплением, использующий механизм предиктивной оценки траектории. Система просчитывает вектор движения на 20-50 метров вперед и корректирует курс до возникновения реальной угрозы, переходя от реактивного к стратегическому поведению. В ходе тестирования в симуляционной среде, моделирующей приарктические условия, алгоритм продемонстрировал 85 процентов успешных заездов. При этом система действовала исключительно на основе данных лидара и одометрии, без опоры на спутниковую навигацию или камеры.
Практическая ценность разработки заключается в возможности формирования реалистичных технических заданий для заказчиков. Это позволяет бизнесу и государственным структурам оценивать предложения вендоров по объективным критериям надежности, избегать дорогостоящих ошибок при закупке непроверенных решений и переходить от маркетинговых обещаний к инженерным фактам. Модульная архитектура комплекса также позволяет дооснащать существующий парк вездеходной техники, что радикально снижает совокупную стоимость владения.
Исследования проводятся в кооперации с предприятиями реального сектора, включая технологического партнера ООО "ЗВЕЗДА". Следующим этапом работы станет валидация концептуальной модели на реальных производственных данных и телеметрии, что позволит преодолеть разрыв между симуляцией и реальностью и перейти к натурным испытаниям на полигонах Архангельской области.
Исследование проводится в рамках НИР "Разработка программно-аппаратного комплекса автономного передвижения вездеходов в сложных природно-климатических условиях на основе технологий искусственного интеллекта".
Источник: Пресс-служба САФУ
Ключевой вызов внедрения беспилотной техники на Севере заключается не в механике, а в интеллектуальном управлении. Стандартные алгоритмы, разработанные для городской инфраструктуры, теряют эффективность при потере сигнала ГНСС, обледенении оптических датчиков, тумане или на деформируемом грунте. Основной системный риск в таких условиях – это непредсказуемое поведение автономной системы при деградации входных данных.
Ученые САФУ предлагают принципиально иной, сценарно-ориентированный подход. На основе семи универсальных микросценариев использования сформированы строгие технические требования, которые декомпозированы в архитектуру из 11 взаимосвязанных подсистем. Главный принцип разработки: надежность в Арктике – это не идеальная работа в тепличных условиях, а предсказуемость поведения и гарантированное безопасное управление при любых сбоях.
В докладе были представлены конкретные технологические заделы Центра ИИиАБД. Разработан адаптивный алгоритм управления на базе обучения с подкреплением, использующий механизм предиктивной оценки траектории. Система просчитывает вектор движения на 20-50 метров вперед и корректирует курс до возникновения реальной угрозы, переходя от реактивного к стратегическому поведению. В ходе тестирования в симуляционной среде, моделирующей приарктические условия, алгоритм продемонстрировал 85 процентов успешных заездов. При этом система действовала исключительно на основе данных лидара и одометрии, без опоры на спутниковую навигацию или камеры.
Практическая ценность разработки заключается в возможности формирования реалистичных технических заданий для заказчиков. Это позволяет бизнесу и государственным структурам оценивать предложения вендоров по объективным критериям надежности, избегать дорогостоящих ошибок при закупке непроверенных решений и переходить от маркетинговых обещаний к инженерным фактам. Модульная архитектура комплекса также позволяет дооснащать существующий парк вездеходной техники, что радикально снижает совокупную стоимость владения.
Исследования проводятся в кооперации с предприятиями реального сектора, включая технологического партнера ООО "ЗВЕЗДА". Следующим этапом работы станет валидация концептуальной модели на реальных производственных данных и телеметрии, что позволит преодолеть разрыв между симуляцией и реальностью и перейти к натурным испытаниям на полигонах Архангельской области.
Исследование проводится в рамках НИР "Разработка программно-аппаратного комплекса автономного передвижения вездеходов в сложных природно-климатических условиях на основе технологий искусственного интеллекта".
Источник: Пресс-служба САФУ