Российские инженеры показали логику принятия решений ИИ в беспилотных грузовиках
Разработка визуализирует процесс анализа дорожной ситуации искусственным интеллектом беспилотного транспорта.
Российские инженеры создали систему, которая в реальном времени отображает, как искусственный интеллект беспилотного грузовика анализирует дорожную обстановку. Технология преобразует данные нейросети в цветные маркеры и траектории, объясняя логику принятия решений.
Система отображает три уровня информации. Первый слой с точностью 94% выделяет пешеходов, автомобили и дорожные знаки. Второй прогнозирует траектории движения объектов на 5 секунд вперёд. Третий показывает оценку ИИ рисков столкновения, выделяя опасные зоны красным цветом.
Решение обрабатывает данные с 12 камер и 4 лидаров с задержкой не более 0,2 секунды. Сейчас разработчики тестируют систему на грузовиках КамАЗ на закрытых полигонах и готовятся к дорожным испытаниям.
Проект получил грант 120 млн рублей от Фонда перспективных исследований. Над ним работают 17 специалистов по компьютерному зрению и машинному обучению. До конца года команда планирует повысить точность распознавания спецтехники и животных до 97%.
Эксперты отмечают, что такая визуализация поможет ускорить сертификацию автономного транспорта, так как регуляторы смогут проверять не только решения ИИ, но и процесс их формирования. Технологию уже адаптируют для дронов и промышленных роботов.
