Ученые НИУ ВШЭ создали среду для моделирования подключенного и беспилотного транспорта

Разработка группы исследователей и студентов во главе с преподавателем департамента компьютерной инженерии МИЭМ ВШЭ Виталием Степанянцем, реализуемая в Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ под руководством Александра Романова и Александра Американова, впервые в мире позволяет одновременно учитывать детальное моделирование восприятия окружающей среды беспилотным транспортом и распространения сигналов подключенного транспорта. На сегодняшний день среда не имеет аналогов среди программ такого рода с открытым кодом.
Технологии беспилотного транспорта, позволяющие частично или полностью заменить водителя, в настоящее время уже применяются на дорогах. Следующий этап — разработка технологий подключенного транспорта, дающих транспортным средствам возможность обмениваться информацией между собой для корректного взаимодействия на дороге, обеспечения безопасности и скорости движения, в том числе без участия воспринимаемой человеком дорожной инфраструктуры, например светофоров.
Проект реализуется в рамках гранта РНФ «Разработка моделей систем совместного восприятия и совместного управления дорожным движением с помощью технологий подключенного и беспилотного транспорта». Руководитель — Александр Американов, доцент, ведущий научный сотрудник Учебной лаборатории САПР МИЭМ ВШЭ.
Для технологий подключенного и беспилотного транспорта по отдельности уже существуют инструменты для моделирования с высокой детализацией. Интеграция моделей двух групп технологий в единую систему автоматизированного проектирования, позволяющую изучать влияние оборудованных ими транспортных средств на макроскопические параметры транспортной системы, — задача, решение которой стоит перед передовыми инженерными школами мира.
Интегрированная среда моделирования подключенного и беспилотного транспорта CAVISE (Connected and Automated Vehicle Integrated Simulation Environment), разработанная научной группой Виталия Степанянца, позволяет объединить существующие общедоступные симуляторы (CARLA, SUMO, OMNeT++) и фреймворки (OpenCDA, Artery) за счет создания между ними интерфейсов для двухстороннего синхронизированного обмена результатами моделирования. Она впервые в мире позволяет одновременно учитывать детальное моделирование восприятия окружающей среды беспилотным транспортом и детальное моделирование распространения сигналов подключенного транспорта.
Сейчас научная группа подключенного транспорта дорабатывает интерфейс CAPI (CAVISE Application Programming Interface), позволяющий передавать данные между симуляторами, а также пользовательский интерфейс, который упрощает создание сценариев движения беспилотного транспорта. С помощью пользовательского интерфейса можно расположить объекты участников дорожного движения и инфраструктуры на интерактивной 3D-карте, задать характеристики и пути следования автомобилей, погоду. Это позволяет упростить процесс создания сценариев и сократить затраты времени для пользователей, в том числе на отработку сценариев.
Кроме того, исследователями разработан модуль для параллельного моделирования отдельных географических сцен в симуляторе CARLA.
Виталий Степанянц
«Итогом работ должны стать эксперименты, с помощью которых будет проведена оценка способности существующих сегодня моделей совместного восприятия управления улучшить безопасность и пропускную способность транспортных систем по сравнению с использованием обычного беспилотного транспорта, — говорит Виталий Степанянц. — Существующие модели совместного управления дорожным движением раньше тестировались только в идеальных условиях без потерь сигналов: предполагалась идеальная связь, где доставляется 100% сообщений от всех отправителей всем получателям. Мы же моделируем распространение сигналов с учетом окружающих препятствий и таким образом учитываем возможность потерь части (или всех) передаваемых сообщений в реальном сценарии».
Научная группа планирует разработать несколько важных инструментов: модель совместного восприятия, которая будет учитывать возможность потерь и задержек в передаче сигналов; датасет для обучения моделей совместного восприятия, который будет учитывать потери данных, передаваемых между участниками дорожного движения; модель совместного управления дорожным движением за счет доработки существующих моделей и переноса их в среду CAVISE, которая позволит учитывать машинное восприятие окружающей среды и потери при обмене данными.
В настоящее время идет активный набор в проекты группы Виталия Степанянца. Подробнее — по ссылке в телеграм-канале МИЭМ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.


