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:
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.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»
В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.
В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований
Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.
Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению
Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.