Автономная навигация мобильного робота в условиях смоделированной городской среды
Ключевые слова:
робототехника, хакатон, OpenCV, YOLO, компьютерное зрение, распознавание дорожных знаковАннотация
Статья посвящена разработке и практической реализации алгоритма управления мобильным роботом для автономной навигации в условиях модели городской среды – в рамках хакатона «Движение по городу» соревнований «Кубок РТК Высшая лига». В работе описана интегрированная система, сочетающая методы компьютерного зрения (на базе свёрточной нейронной сети YOLOv8) для распознавания дорожных знаков и разметки, а также механизмы планирования маршрута (с учётом ПДД) на основе данных от разнородных датчиков. Представлена аппаратная архитектура робота и программная реализация на Python с использованием библиотек OpenCV и ROS. Приведены параметры производительности системы. Описана схема интеграции компонентов: от детекции знаков нейросетью до формирования команд управления движением.
Библиографические ссылки
Описание хакатона «Движение по городу» Международных молодёжных робототехнических соревнований «Кубок РТК Высшая лига». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cup.rtc.ru/cup_rtc/lp/doc/vl/ Hakaton_Gorod_V2025_1.pdf
Савицкая, И. В. Автономная навигация мобильного робота / И.В. Савицкая, А.П. Семёнова // Информатика и кибернетика. – 2025. – № 2 (40). – С. 28-34.
Голышевский, А.А. Распознавание дорожных знаков на видео с использованием Yolov5 // Сборник материалов конференции «XXVII Всероссийская студенческая научно-практическая конференция Нижневартовского государственного университета». – 2025. – С. 181-184.
Шульга, Т.Э. Распознавание дорожных знаков российского образца с использованием нейронных сетей / Т.Э. Шульга, Д.А. Солопекин // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2024. – № 2. – С. 85-95.
Распознавание и локализация дорожных знаков / В. В. Ковалев, Е. А. Масленникова, Д. М. Филатов, А. О. Федоркова // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2024. – Т. 1. – С. 246-249.
Ляшева, М.М. Сравнение моделей Yolov5, Yolov8 и Yolov11 для обнаружения автомобилей на кадрах видео-последовательности / М.М. Ляшева, М.П. Шлеймович // Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и использования: Материалы международной научно-практической конференции. – Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2025. – С. 1584-1588.
Roboflow: инструменты компьютерного зрения для разработчиков и организаций. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://roboflow.com/.
Компьютерное зрение с OpenCV и Python: практическое руководство [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.litres.ru/book/inzhener-33334081/komputernoe-zrenie-s-opencv-i-python-prakticheskoe-rukov-71881402.
