«ЭвоКарго» обновила нейросеть для навигации беспилотников в сложных погодных условиях

Компания «ЭвоКарго» анонсировала обновление программного стека для своих беспилотных грузовиков, сфокусировавшись на повышении стабильности навигации в неблагоприятных погодных условиях. Основная цель апдейта — минимизировать влияние факторов внешней среды, таких как туман, снегопады или проливные дожди, на точность работы системы восприятия автопилота.

Технические особенности обновления нейросети

Программное решение оптимизирует алгоритмы обработки данных, поступающих с лидаров. В условиях сильных осадков датчики часто фиксируют «шум» — атмосферные помехи, которые система может ошибочно интерпретировать как физические объекты. Обновленная нейросетевая модель использует методы фильтрации, позволяющие эффективнее отделять реальные препятствия от снега, водяного пара или пыли.Если говорить проще, автопилот учится игнорировать помехи в облаке точек, что предотвращает ложные срабатывания тормозной системы или некорректную прокладку маршрута. Обучение модели проходило на специфических датасетах, собранных на промышленных площадках. В обучающую выборку вошли данные, отражающие работу транспорта в экстремальных условиях: от плотных выхлопных облаков до песчаных бурь и ливней. По словам представителей компании, специализированная архитектура нейросети была спроектирована именно под задачи промышленной логистики, где универсальные алгоритмы зачастую показывают низкую эффективность из-за специфических помех.

Практическая применимость решения

На практике это значит, что автономный транспорт компании расширяет горизонты эксплуатации, сохраняя работоспособность там, где стандартные системы восприятия могли требовать перехода на ручное управление или остановки. Разработчики делают акцент на узкопрофильном обучении системы на собственных данных беспилотников, которые уже задействованы в реальных логистических операциях.Технология уже развернута на беспилотных платформах, работающих на объектах крупных ритейлеров и промышленных гигантов. В текущий список эксплуатантов входят «Сибур», «Евраз», Wildberries, «Азбука вкуса», «Спортмастер», «Детский мир» и Spar. Внедрение подобных алгоритмов позволяет компании оптимизировать работу автономных логистических цепочек, снижая зависимость от метеорологических факторов.