Система определения типа дорожного покрытия и дорожных условий

Актуальность
Современные транспортные системы и технологии автономного вождения требуют точного и своевременного определения характеристик дорожного покрытия и условий движения. Разработка и внедрение систем автоматического мониторинга дорожного покрытия актуальны по нескольким ключевым причинам: 1. Безопасность дорожного движения Состояние дорожного покрытия (гладкость, наличие выбоин, обледенение, мокрый асфальт) напрямую влияет на управляемость автомобиля и тормозной путь. Системы предупреждения о скользкой дороге или неровностях помогают водителям и автономным системам адаптировать скорость и стиль вождения. 2. Эффективность автономного транспорта Беспилотные автомобили нуждаются в точных данных о дорожных условиях для корректного планирования траектории и принятия решений. Датчики и алгоритмы, анализирующие покрытие, позволяют избегать опасных участков и минимизировать износ шин. 3. Экономия топлива и экология Неровное или мягкое покрытие увеличивает сопротивление качению, что приводит к перерасходу топлива. Системы, предупреждающие о неоптимальных дорожных условиях, помогают выбирать маршруты с меньшим расходом энергии. 4. Интеграция с интеллектуальными транспортными системами Данные о дорожных условиях могут передаваться в облачные сервисы для формирования динамических карт и предупреждения других участников движения. Возможность адаптивного управления светофорами и дорожными знаками в зависимости от погодных условий.
Проблема
На данный момент, системы определения типа дорожного покрытия и дорожных условий работают на основе данных с камер, которые имеют ряд существенных ограничений: 1. Зависимость от освещения и погодных условий. Плохая видимость в темноте, тумане, сильном дожде или снегопаде. Блики от мокрого асфальта или фар встречных автомобилей. Тени и перепады яркости усложняют детектирование дефектов. 2. Ограниченная точность при оценке текстуры покрытия. Камеры хорошо распознают крупные дефекты (выбоины, трещины), но плохо определяют микрошероховатость, влияющую на сцепление. Сложно отличить тонкий слой льда от мокрого асфальта только по изображению. 3. Высокие вычислительные затраты. Обработка видео в реальном времени требует мощных GPU, что увеличивает стоимость системы. Алгоритмы сегментации и классификации могут давать задержки. Добавление акустического анализа позволяет компенсировать слабые стороны камер и повысить надежность системы. 1. Определение типа покрытия по шуму качения Разные дорожные поверхности (асфальт, гравий, брусчатка) создают характерные акустические паттерны. Лед и снег значительно изменяют спектр шума шин. 2. Обнаружение микронеровностей и дефектов Удары колес о выбоины и трещины генерируют кратковременные импульсные сигналы. Вибрации и резонансные частоты кузова могут указывать на степень изношенности дороги. 3. Оценка сцепления (коэффициента трения) Звук скольжения при пробуксовке колес (например, на льду) имеет характерные гармоники.
Цель
Создание гибридной системы мониторинга дорожных условий, объединяющей компьютерное зрение и акустический анализ для повышения точности, надежности и всепогодности детектирования состояния дорожного покрытия.
Задачи
1. Реализация алгоритмов компьютерного зрения Детектирование и классификация типов дорожного покрытия (асфальт, гравий, лед, снег, мокрая поверхность). Обнаружение дефектов (выбоины, трещины, неровности) с помощью нейросетевых моделей (YOLO, U-Net, ResNet). Оптимизация работы в реальном времени с учетом ограничений бортовых вычислителей. 2. Разработка методов акустического анализа Запись и обработка звуковых сигналов от взаимодействия шин с дорожным покрытием. Спектральный анализ (FFT, MFCC) для выделения признаков разных типов покрытий. Классификация звуковых паттернов с использованием машинного обучения (SVM, Random Forest, CNN). 3. Синтез мультимодальных данных Разработка алгоритмов комплексирования данных (объединение данных камер и микрофонов). Повышение точности оценки дорожных условий за счет взаимной коррекции ошибок. 4. Создание прототипа системы Интеграция камер, микрофонов и акселерометров в единую аппаратную платформу. Разработка ПО для обработки данных в реальном времени (Python/C++, ROS, TensorFlow Lite). Тестирование на реальных дорогах в различных погодных условиях. 5. Валидация и оптимизация Сравнение точности гибридной системы с чисто визуальными методами. Оценка энергопотребления и быстродействия на embedded-устройствах (Jetson Nano, Raspberry Pi).
Результат
Ожидаемые результаты Гибридная система, превосходящая по точности и надежности решения на основе камер. Открытый датасет с аудио- и видеозаписями дорожных покрытий для исследований. Прототип программно-аппаратного комплекса.
Партнёры проекта
Huawei
***