search icon

Автономные транспортные системы

Рынки НТИ: Автонет Рынки НТИ: Автонет
III уровень РСОШ III уровень РСОШ
100 баллов к ЕГЭ 100 баллов к ЕГЭ
Рынки НТИ: Автонет Рынки НТИ: Автонет
III уровень РСОШ III уровень РСОШ
100 баллов к ЕГЭ 100 баллов к ЕГЭ
Информатика Физика
  • Финал. Предметный тур
    27 февраля — 27 февраля
    2021
  • Финал. Командная задача
    5 марта — 12 марта
    2021

Расписание

Внимание! Финал пройдет в распределенном формате. Даты финала изменены: 05.03; 09.03−12.03

Беспилотный автомобиль, квадрокоптер, огромный (почти 100 м2!) роботизированный полигон городской среды, все объекты которого связаны в единую сеть!
Профиль “Автономные транспортные системы” посвящён применению технологий искусственного интеллекта в реальных задачах беспилотного транспорта.

На нашем профиле вам предстоит:

  • Применять компьютерное зрение и детектировать объекты городской среды
  • Обучать нейронные сети и распознавать образы
  • Программировать беспилотный автомобль и квадрокоптер для того, чтобы доставлять груз от фабрики до покупателя в автономном режиме

Главное, для чего стоит идти на профиль АТС, — научиться.

Мы рады всем, кому интересно погружаться в задачи беспилотного транспорта и специально для вас создали супер-подробные онлайн-курсы по нашим задачам.

Автономные транспортные системы

С одной стороны, подготовка к профилю АТС — это не «вошли и вышли: приключение на 15 минут». Вас ждёт настоящая работа. С другой, мы гарантируем: в результате этой работы вы станете полноценными экспертами в компьютерном зрении и научитесь применять технологии искусственного интеллекта в своих проектах.

А самое главное: будет интересно. Вливайтесь! ;))

Автономные транспортные системы

Возможности, которые открывает участие в профиле:

  • Подготовка к World Skills, World Robot Olympiad, Innopolis Open Robotics, PROfest, РобоТраффик, Робофинист
  • Практическое погружение в специальности «инженер беспилотного автомобиля», «эксплуатация беспилотных авиационных систем»
  • Обучение работе с OpenCV и алгоритмами компьютерного зрения
  • Обучение алгоритмам Indoor навигации БПЛА
  • Подготовка к участию во всех ключевых соревнованиях по беспилотным автомобилям и программированию коптеров, в том числе и зарубежным
  • Стажировки в компаниях, связанных с производством БПЛА.

ОБОРУДОВАНИЕ

Финальные испытания по профилю проходят с использованием:
беспилотных автомобилей АЙКАР производства ООО «Академия Высоких Технологий»
квадрокоптеров Пионер Макс производства ГК «ГЕОСКАН»
— установки для сортировки грузов производства Московского политехнического университета.

Этапы соревнований

Финал. Предметный тур

На этом этапе участникам предстоит решать задачи по физике и информатике.

Этап пройдет в распределенном формате.

Финал. Командная задача

В рамках финальной задачи мы предлагаем создать и наполнить жизнью автономную транспортную систему, моделирующую знаменитый Amazon Delivery Hub:

  • ​​Автономная фабрика производит товар и загружает его в беспилотный автомобиль
  • ​​Беспилотный автомобиль движется по полигону, соблюдая правила дорожного движения и корректно реагируя на объекты городской среды: пешеходов, светофоры и дорожные знаки. груз соблюдая правила дорожного движения, строит оптимальный маршрут и привозит груз на распределительный хаб
  • ​​Распределительный хаб забирает груз из кузова беспилотного автомобиля, проводит его автоматизированную сортировку на ленте конвейера и подаёт на квадрокоптер
  • ​​Коптер в режиме автономного полёта доставляет груз по адресу назначения и улетает на дозаправку.

Численность команды и роли

Состав команда — 4 человека:

  • Программист беспилотного автомобиля — работа с компьютерным зрением
  • Программист квадрокоптера — работа с управлением и навигацией квадрокоптера
  • Программист интерфейсов — работа с сервером управления роботизированным городом
  • Инженер — решение задач захвата и передачи груза всеми акторами финальной задачи

Материалы подготовки

Разработчики

background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image
background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image background image