ТУСУР создает сервис построения маршрутов автономного транспорта

ТОМСК, 29 сен – РИА Томск. Студент Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) Алексей Грудцин занимается созданием адаптивной системы построения маршрутов для автономного транспорта. До конца года он планирует представить пробную версию веб-сервиса. Подробнее о проекте – в обзоре РИА Томск.Ранее сообщалось, что конкурс "Студенческий стартап" Платформы университетского технологического предпринимательства проводится Фондом содействия инновациям с 2022 года. В 2025 году гранты в размере 1 миллион рублей получили 2,5 тысячи бизнес-проектов студентов, ординаторов и аспирантов. В их числе 96 проектов томских вузов, из которых 21 проект – ТУСУРа.Алексей Грудцин учится на четвертом курсе факультета систем управления. Он создает адаптивную систему планирования маршрутов автономного транспорта. В 2025 году студент стал победителем конкурса "Студенческий стартап".Изначально проект появился на факультете как групповой: студенты разрабатывали метаэвристические алгоритмы и тестировали их."Мы создаем общую, базовую, довольно открытую систему для построения маршрутов с помощью метаэвристических алгоритмов. Плюсы в отличие от существующих аналогов: доступность и адаптивность под большинство существующих летательных аппаратов. Особенность метаэвристических алгоритмов в том, что они проявляют очень хорошую эффективность при решении многокритериальных задач", – рассказал собеседник агентства.Студент пояснил, что при движении автономного транспорта на пути могут возникнуть разнообразные препятствия – алгоритмы, лежащие в основе разрабатываемой ТУСУРом системы, самостоятельно принимают решение о перестроении маршрута."В нашей системе автономный объект может изменить свой путь в моменте. Допустим, усиливается ветер и сдувает его с маршрута, появляется непредвиденный объект, например, птица или, условно, какое-то здание, не отображенное на картах, запретные зоны, – наша система поменяет траекторию", – сказал Грудцин.Основные проблемы, на решение которых направлен проект: неэффективное планирование маршрутов для беспилотников увеличивает время и затраты в сельском хозяйстве, логистике и мониторинге, а из-за отсутствия гибких и автономных систем управления маршрутами требуется ручная корректировка.В два раза быстрееСтудент отметил, что в настоящий момент созданная система проходит тестирование на симуляторе. В нем она выстраивает наиболее оптимальный маршрут прохождения автономным объектом точек, в будущем планируется тестирование системы в реальных условиях. В симуляторе задаются вводные, такие как скорость ветра, различные препятствия.Работа системы будет выстраиваться на получении данных с автономного транспорта, в частности с камер и GPS-модулей. В системе потребуется только указать точки, которые нужно ему пройти.По словам студента, метаэвристический алгоритм позволяет значительно быстрее справляться с задачами построения маршрута при значительном количестве точек на карте. Другие методы могут дать более точный результат, но это займет значительно больше времени.Таким образом, метод, лежащий в основе системы, возможно, и не сможет найти наилучший маршрут, но точно попадет в 2% лучших решений и справится с задачей значительно быстрее."Разрабатываемая нами система может использоваться на автономных объектах не только в сельскохозяйственных работах, при тушении лесных пожаров и в спасательных миссиях, но и на других их наземных видах. Например, система может работать на складе. Создаваемая технология будет некоторым базисом, который можно использовать практически в любой сфере, дополняя необходимыми модулями", – рассказал студент.До конца года планируется сделать на основе разработанной системы веб-сервис, который сможет выстраивать маршрут автономного объекта: "Чтобы как раз-таки можно было визуализировать нынешнее положение объекта, задать ему какой-то маршрут, по которому он должен пролететь, и при возможности отследить".Полученные в рамках конкурса "Студенческий стартап" средства планируется потратить на приобретение дополнительных мощностей – симулятор, на котором происходит тестирование, требует больше оперативной памяти. Также на выигранные деньги планируется создание ООО."Если говорить о монетизации, то в настоящий момент рассматриваются несколько вариантов: или предоставление подписки на базовое программное обеспечение, или работа с конкретными заказчиками, адаптация и внедрение софта под их задачи", – рассказал студент.Грудцин пояснил, что в настоящий момент аналогов системы для построения маршрутов для представленных видов автономных объектов нет: существующие сервисы либо работают с конкретными типами автономных объектов (как DJI FlyHub), либо требуют от предприятий больших затрат. Большинство сервисов при этом не могут корректировать маршруты в режиме реального времени