Membrii unui consorțiu format din Volkswagen AG, Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca (UTCN), Universitatea Tehnică din Praga, ETH Zurich și IBM Research Zurich, au colaborat în proiectul „Automated Urban Parking and Driving – UP-Drive”, finanțat de Comisia Europeană, pentru a oferi o soluție conducerii autonome în mediul urban.
Consorțiul și-a propus să accelereze dezvoltarea conducerii autonome, să investigheze, să propună și să utilizeze soluții bazate pe noile evoluții din domeniul inteligenței artificiale (AI).
Arhitectura soluției propuse include un vehicul electric dotat cu senzorii și actuatorii necesari pentru controlul digital dezvoltat de Volkswagen, infrastructura de comunicație necesară includerii vehiculului într-un sistem de tip „cloud”, pentru întreținerea și utilizarea continuă a hărții detaliate a mediului, dezvoltat de IBM Zurich, modulul de percepție senzorială, ce are rolul de a furniza o descriere 3D a mediului, dezvoltat de UTCN, modulul de localizare și mapare continuă, dezvoltat de ETH Zurich, modulul de înțelegere a scenei, dezvoltat de UT Praga, și cel de planificare și navigare, dezvoltat de Volkswagen.
Credem că te-ar interesa și: Scrisoare deschisă recrutorilor
Responsabilitatea specifică a UTCN a fost percepția senzorială pentru crearea unei reprezentări 3D a mediului. Această reprezentare este folosită atât de modulele de localizare și înțelegere a scenei, cât și direct de modulul de planificare și navigare. Echipa de cercetare din UTCN a dezvoltat o soluție originală de percepție, cu caracteristici importante: calibrare de mare acuratețe, acoperire senzorială de CS DEPT IPPR RC 360 grade, acoperire senzorială redundantă cu senzori de tip camere color, RADAR-e și LiDAR-e, redundanță algoritmică, utilizarea metodelor de învățare profundă, pentru obținerea unor algoritmi mai robuști.
Noua ta carieră poate începe aici – locuri de muncă în toate domeniile, în toate județele
UTCN a contribuit și la definirea și implementarea unei reprezentări intermediare ale mediului prin fuziunea datelor geometrice furnizate de senzorii 3D cu informația semantică extrasă din imagini, pentru a se obține un nor de puncte 3D semantic. Această reprezentare permite implementarea unor soluții de detecție, clasificare și urmărire a obiectelor în spațiul 3D superioare calitativ soluțiilor bazate pe senzorii individuali sau soluțiilor bazate pe fuziunea detecțiilor senzorilor individuali.
O altă contribuție se referă la studiul, dezvoltarea și utilizarea metodelor de învățare profundă, cunoscute si sub numele de „Deep Learning”, pentru implementarea algoritmilor de segmentare semantică, detecție și clasificare a obiectelor în spațiul 2D, furnizând astfel informație semantică de calitate pentru asocierea cu informația geometrică furnizată de senzorii 3D. Proiectarea, implementarea, testarea, validarea și integrarea sistemului de percepție pe vehicul cu satisfacerea cerințelor de acuratețe și timp real au permis atingerea obiectivelor proiectului prin materializarea și experimentarea vehiculului autonom.
Vehiculul a fost prezentat public în noiembrie 2019, la Wolfsburg, în Germania. În articolul publicat pe site-ul propriu, Grupul Volkswagen cataloghează realizarea drept intrarea consorțiului în „The Champions League of Autonomous Driving”. Activitatea de cercetare a UTCN a fost desfășurată în Centrul de Cercetare pentru Procesare de Imagine și Recunoașterea Formelor, din Departamentul de Calculatoare al Facultății de Automatică și Calculatoare, sub îndrumarea Prof. Dr. Ing. Sergiu Nedevschi.
Echipa de cercetători a fost formată din Conf. Dr. Ing. Florin Oniga, Conf. Dr. Ing. Tiberiu Marița, Conf. Dr. Mat. Ioan Radu Peter, S.L. Dr. Ing. Ion Giosan, S.L. Dr. Ing. Robert Varga, Dr. Ing. Arthur Costea, Drd ing. Andra Petrovai, Drd ing. Horațiu Florea, Drd. Ing. Vlad Miclea, Drd. Ing. Mircea Mureșan, masterand ing. Zelia Blaga și masterand ing. Selma Goga.