Эта разработка может стать серьезным прорывом для применения беспилотного транспорта. Дело в том, что сегодня для ориентации в пространстве он использует лидары и камеры, которые теряют "зрение" в ливень и снегопад. Что касается радаров, то хотя они видят сквозь непогоду, но сбиваются из-за большого количества шумов, артефактов и других факторов.
Ученые МФТИ разработали самообучающуюся систему RadarSFEMOS, которая не только за миллисекунды очищает данные от шума, но и определяет направление и скорость движения объектов в окружающей среде. Специальный анализатор способен идентифицировать объекты при экстремально низкой плотности данных - 5-10 точек на квадратный метр. Это в разы лучше, чем у традиционных систем. Благодаря внедрению искусственного интеллекта RadarSFEMOS не требует ручной разметки данных, а по ходу их накопления сама постепенно учится отличать шумы от реального движения и улучшает точность.
В тестах новой системы в несколько раз уменьшилось число ложных срабатываний на "фантомные" объекты, а точность определения их положения повысилось почти до 90%. "Алгоритм уже сегодня готов к работе на серийных радарах, которые в 50 раз дешевле лидаров", - говорит Степан Андреев, директор НТЦ телекоммуникаций МФТИ.