Az önvezető autók is az ELTE-n tanulnak

Lezárult az ELTE Informatikai Kar és a Robert Bosch Kft. második alkalommal megrendezett közös hallgatói versenye, amelynek fókuszában a gépjárművek lokalizációja állt. A megmérettetést azért hívták életre, hogy a hallgatók izgalmas, valós iparági problémákat feszegető feladatokon dolgozzanak az önvezető autók témakörében, elmélyítve ezzel tudásukat, és megismerve a fejlesztések legújabb irányait. 

Az idei versenyen egy olyan algoritmust kellett megtervezniük, amely LIDAR 3D pontfelhő, valamint kameraképek alapján képes meghatározni egy jármű helyzetét Budapest utcáin. A verseny győztesei megosztott helyezéssel Matók Milán és Szeiler Pál lettek, mivel algoritmusuk hiba nélkül működött. A második helyen Sallai Martin, míg a harmadik helyen Poór Máté végzett. 

 

„A Bosch-nál az önvezető autózás szinte összes területén folynak kutatások és fejlesztések. A Parking Osztályon belül van egy izgalmas termékünk, a HomeZone, amely az önvezető funkcióra tanítható be lakókörnyezetünk bizonyos részén: képes észlelni azt a területet, ahonnan az autó már emberi beavatkozás nélkül haza tud navigálni. A sofőr kiszáll, az autó pedig beparkol helyette a garázsba. Ehhez az autónak folyamatosan meg kell határoznia a lokációját, ami viszonylag egyszerű feladatnak tűnik. Ám az adott szituációban, napszakban és évszakban rögzített környezet folyamatosan változik, ősszel hullanak a falevelek, télen hó van, de még a kukák is máshogyan helyezkednek el az út mentén. Ezeket az apró változásokat az autónak is ugyanúgy fel kell ismernie, mint az embernek” – fogalmazott Pozsegovics Péter, a Robert Bosch Kft. System Development Parking Osztály vezető mérnöke. 

 

 

A hallgatóknak az ősszel kiírt feladatban pontosan egy ilyen helyzetet kellett megoldaniuk, hiszen a GPS sem működik mindenkor és mindenhol, ilyenkor a helymeghatározás csak egyéb szenzorokkal lehetséges. A versenyzők heteken keresztül kapták a feladathoz kapcsolódó tanító adatbázisokat, a Budapest utcáin különböző időpontban felvett videó- és LIDAR képfelvételeket. A verseny másik érdekessége az volt, hogy a hallgatók teljesen szabad kezet kaptak a programozási nyelv és a fejlesztői eszközök kiválasztásában. 

 

''Nagyon izgalmas megoldásokat adtak be hallgatóink, nagyon büszke vagyok az ELTE IK diákjaira – értékelte a pályaműveket Hajder Levente, az ELTE IK tudományos főmunkatársa, a Geometric Computer Vision Kutatócsoport vezetője. – Volt, aki a gépi tanulást választotta, és mélyhálós elemzéssel oldotta meg a feladatot, de volt olyan hallgató is, aki a számítógépes látáson alapuló módszerrel a LIDAR 3D-os pontfelhőket fűzte össze, amivel gyakorlatilag elkészítette az utcák 3D-s modelljét. Ez nagyon látványos eredményt hozott, amelyet az egyetemi oktatásban is hasznosíthatunk." 

 

A hallgatók az elkészült szoftvereket a Bosch Budapest Innovációs Kampuszán tartott rendezvényen mutatták be, ahol a helyszínen megkapott adatcsomag beépítésével kellett programjaikat lefuttatni. Ezt követően eredményeiket előadás formájában prezentálták az ELTE és a Bosch munkatársainak. 

 

"A megoldásokat mi is érdekesnek találtuk, hiszen a Bosch-nak megvannak a saját technikái az ilyen problémák kezelésére. Izgalmas volt látni, hogy a hallgatók milyen eszközökhöz nyúlnak. Örömmel ismertük el a győztesek munkáját, hiszen a Robert Bosch Kft. elkötelezett a tehetséggondozásban, a fiatal tehetséges informatikus és mérnök hallgatók támogatásában, szakmai fejlődésük segítésében" – hangsúlyozta Pozsegovics Péter. 

 

A rendkívül jó hangulatú esemény az ünnepélyes díjátadót követően különleges tesztvezetéssel zárult, ahol a Bosch betekintést engedett az ELTE kutatói és hallgatói számára az éppen aktuális fejlesztéseikbe az önvezető autózás területén. 

 

A verseny az Informatikai Kar és a Robert Bosch Kft. hosszú évekre visszanyúló együttműködésének egyik újabb állomását jelenti a 2018-ban indított autonómrendszer-informatikus mesterszak, a mesterséges intelligencia mesterképzési specializáció, illetve a Mesterséges Intelligencia Ipari Tanszék megalakulása után. 

 
 
 

Kapcsolódó cikkek

 

Belépés

 

 

Regisztráció