Новости робототехники

УлГТУ стал абсолютным победителем «РобоКросс-2026»

УлГТУ стал абсолютным победителем «РобоКросс-2026»
УлГТУ стал абсолютным победителем «РобоКросс-2026»

1c25de69fefa89980eb5ec510e049aff 3f5aa241af79c77d5e624dc9c30976cc

Команды Ульяновского государственного технического университета завоевали первые и призовые места на полевых испытаниях беспилотных транспортных средств «РобоКросс-2026». Абсолютным победителем фестиваля стала команда RoboLife.Buggy, объединившая студентов и сотрудников факультета информационных систем и технологий и машиностроительного факультета УлГТУ. Всего в составе четырех команд УлГТУ было два аспиранта УлГТУ, 4 студента машиностроительного факультета и 10 студентов ФИСТ, руководитель команд – декан ФИСТ.

Испытания проходили с 6 по 11 июля на полигоне Нижегородского автомобильного завода в посёлке Берёзовая Пойма Нижегородской области. «РобоКросс» проводится при поддержке Фонда «Вольное Дело» Олега Дерипаска и при поддержке Нижегородского автомобильного завода. В 2026 году программа включала четыре направления: «Трасса», «Дюна», «Универсал» и «Алгоритмы». Всего в соревнованиях участвовало 10 команд из таких инженерных вузов вузов как МГТУ им. Н.Э. Баумана (г. Москва), НГТУ им. Р.Е. Алексеева (Арзамасский филиал), КГТУ им. В.А. Дегтярева (г. Ковров, Владимирская область) и др.

Беспилотный багги — от рамы до системы автономного управления

Для участия в направлении «Дюна» команда RoboLife.Buggy фактически с нуля создала беспилотный автомобиль повышенной проходимости. Студенты и сотрудники УлГТУ спроектировали и изготовили раму и подвеску машины, провели расчёты её кинематики в программном комплексе Lotus Suspension Analysis, разработали систему управления аккумуляторной батареей и инвертором, электронные блоки управления электроусилителем руля и тормозной системой.

Специалисты ФИСТ разработали программное обеспечение автономной навигации и управления автомобилем. Во время финальных заездов багги самостоятельно преодолел трассу по сильно пересечённой песчаной местности и набрал максимально возможное количество зачётных баллов. По итогам испытаний RoboLife.Buggy была признана абсолютным победителем направления «Дюна».

«Соболь NN» за несколько месяцев превратили в беспилотник

Ещё одним значимым результатом стало успешное выступление команды RoboLife.Sobol. Зимой 2026 года Горьковский автозавод передал УлГТУ полноприводный автомобиль «Соболь NN 4?4», который студентам и сотрудникам университета предстояло переоборудовать для автономного движения (https://ulpressa.ru/2026/01/25/robototehniki-ulgtu-peredelayut-podarennyj-sobol-v-bespilotnik/?utm_source=chatgpt.com).

За несколько месяцев участники проекта разработали и установили механизмы управления педалями, тормозной системой и рулевым управлением, изготовили электронные блоки, написали прошивки и интегрировали программно-аппаратные компоненты в единую систему.

Новый беспилотник занял третье место в направлении «Трасса», третье место в направлении «Дюна» и первое место в направлении «Универсал», где учитывались результаты автомобиля как на загородной трассе, так и на сильно пересечённой местности.

Новая система управления для «ГАЗели NEXT»

Команда RoboLife.Cargo представила новую систему автономного управления автомобилем «ГАЗель NEXT». Решение основано на оригинальном методе построения трёхмерной карты окружающего пространства, а также модифицированных алгоритмах поиска пути A* и Reeds–Shepp.

Система позволяет определять доступную для движения область, находить препятствия и строить безопасную траекторию движения автомобиля. По итогам испытаний команда УлГТУ стала победителем специальной номинации «Отважное целеполагание».

Первокурсники ФИСТ заняли второе место в направлении «Алгоритмы»

В состав команды RoboLife.Algo вошли три студента первого курса ФИСТ, обучающиеся по направлениям «Информатика и вычислительная техника» и «Программная инженерия».

Участникам необходимо было обработать запись облака точек, полученную во время движения автомобиля по территории предприятия, определить границы проезжей части и препятствие, а затем построить безопасную траекторию объезда с возвращением машины в свою полосу. Работать требовалось непосредственно на полигоне, без доступа к интернету и внешним информационным ресурсам.

Первокурсники УлГТУ успешно справились с заданием и заняли второе место. Этот результат особенно важен: студенты включаются в реальные инженерные проекты уже в начале обучения и работают над задачами, близкими к тем, которые решают разработчики современных систем автономного транспорта.

Обучение через реальные инженерные проекты

На протяжении недели участники жили в палаточном лагере на территории полигона, проводили испытания, анализировали результаты заездов и дорабатывали технику. Фактически за несколько дней команды прошли полный цикл инженерной работы — от поиска неисправностей и корректировки алгоритмов до повторных испытаний решений на реальных автомобилях.

Участие в «РобоКроссе» показывает, что подготовка инженера сегодня находится на стыке нескольких направлений. Для создания беспилотного автомобиля необходимы знания программирования, искусственного интеллекта и компьютерного зрения, электроники и микропроцессорной техники, конструирования, автомобилестроения и теории автоматического управления.

Именно поэтому совместная работа факультета информационных систем и технологий и машиностроительного факультета даёт такой результат: программисты, электронщики и конструкторы работают не над учебным макетом, а над полноценной машиной, которая должна самостоятельно двигаться в сложных условиях.

Для абитуриентов поступление на ФИСТ или машиностроительный факультет УлГТУ — это возможность уже во время обучения войти в инженерную команду, работать с реальной автомобильной техникой и промышленными партнёрами, участвовать в соревнованиях и научно-технических проектах. Такой опыт позволяет сформировать профессиональное портфолио и получить компетенции, необходимые для работы в области робототехники, искусственного интеллекта, систем управления производством, автомобильной электроники, промышленной автоматизации и разработки автономного транспорта. #

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: ulpressa.ru

Источник: ai-news.ru

Оцените материал:

Поделиться
Понравилась статья? Расскажите другим
ВКонтакте
Читайте также
Архив рубрики ~Лента новостей~ Feral Wolf атаковала российские компании через уязвимости корпоративного ПО Архив рубрики ~Лента новостей~ OneRail использует искусственный интеллект Nvidia для оптимизации доставки «последней мили» в режиме реального времени. Архив рубрики ~Лента новостей~ ТОП-50 скиллов для ИИ-агентов (9 млн звезд на GitHub, 22 млн установок). Забирайте бесплатно в одной таблице Архив рубрики ~Лента новостей~ Перехват протокола BGP, заражающий сети, вызван целой чередой нелепых ошибок, которые совсем не смешны. Архив рубрики ~Лента новостей~ Компания Meta платит за возможность подсмотреть, как вы используете их новейшую модель искусственного интеллекта. Архив рубрики ~Лента новостей~ Важный этап в коннектомике: картирование всего мозга самца плодовой мухи. Архив рубрики ~Лента новостей~ «ИКС Холдинг» вложит 35 млрд рублей в производство сложных полупроводников на Дальнем Востоке Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Как ИИ перестраивает разработку, инфраструктуру и продукты — 5 сентября… Архив рубрики ~Лента новостей~ Компания NVIDIA приобретет Hugging Face за 12,93 млрд долларов. Архив рубрики ~Лента новостей~ ИИ-агенты для бизнеса: как автоматизировать отчёты и работу в CRM без разработки Архив рубрики ~Лента новостей~ Мы проверили обещанные Nvidia 15x на DFlash: получилось 2,3x Архив рубрики ~Лента новостей~ [Перевод] Как возникает жизнь там, где почти нет света? Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Проверяем файлы на следы Claude — Anthropic запустили отдельный чекер…. Архив рубрики ~Лента новостей~ Признаки ограничения белка и аминокислот при старении и долголетии: научный обзор (Knopf & Lamming, 2026) Архив рубрики ~Лента новостей~ Feral Wolf атаковала российские компании через уязвимости корпоративного ПО Архив рубрики ~Лента новостей~ OneRail использует искусственный интеллект Nvidia для оптимизации доставки «последней мили» в режиме реального времени. Архив рубрики ~Лента новостей~ ТОП-50 скиллов для ИИ-агентов (9 млн звезд на GitHub, 22 млн установок). Забирайте бесплатно в одной таблице Архив рубрики ~Лента новостей~ Перехват протокола BGP, заражающий сети, вызван целой чередой нелепых ошибок, которые совсем не смешны. Архив рубрики ~Лента новостей~ Компания Meta платит за возможность подсмотреть, как вы используете их новейшую модель искусственного интеллекта. Архив рубрики ~Лента новостей~ Важный этап в коннектомике: картирование всего мозга самца плодовой мухи. Архив рубрики ~Лента новостей~ «ИКС Холдинг» вложит 35 млрд рублей в производство сложных полупроводников на Дальнем Востоке Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Как ИИ перестраивает разработку, инфраструктуру и продукты — 5 сентября… Архив рубрики ~Лента новостей~ Компания NVIDIA приобретет Hugging Face за 12,93 млрд долларов. Архив рубрики ~Лента новостей~ ИИ-агенты для бизнеса: как автоматизировать отчёты и работу в CRM без разработки Архив рубрики ~Лента новостей~ Мы проверили обещанные Nvidia 15x на DFlash: получилось 2,3x Архив рубрики ~Лента новостей~ [Перевод] Как возникает жизнь там, где почти нет света? Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Проверяем файлы на следы Claude — Anthropic запустили отдельный чекер…. Архив рубрики ~Лента новостей~ Признаки ограничения белка и аминокислот при старении и долголетии: научный обзор (Knopf & Lamming, 2026)

Оставить комментарий