Autonomous navigation of a mobile robot in a simulated urban environment.
Keywords:
robotics, hackathon, OpenCV, YOLO, computer vision, road sign recognitionAbstract
The article presents the development and practical implementation of a mobile robot control algorithm for autonomous navigation in a simulated urban environment – as part of the "City Traffic" hackathon of the "RTK Cup Higher League" competition. The paper describes an integrated system combining computer vision methods (based on the YOLOv8 convolutional neural network) for recognizing road signs and markings, and route planning mechanisms (taking into account traffic regulations) based on data from heterogeneous sensors. Presents the robot's hardware architecture and software implementation in Python using the OpenCV and ROS libraries. Provides system performance parameters. Describes a component integration scheme: from sign detection by a neural network to the generation of movement control commands.
References
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.
