Лаборатория интеллектуального транспорта НКБ ВС
О Лаборатории
Лаборатория интеллектуального транспорта была создана в 2019 году в Московском Физико-Техническом Институте (МФТИ) по инициативе Научно-конструкторского бюро компьютерных систем (НКБ ВС). Вместе с Лабораторией когнитивных динамических систем она входит в состав Центра когнитивного моделирования МФТИ.
Лаборатория специализируется на разработке и создании встроенных интегрированных электронных систем управления для различных видов транспорта (включая беспилотные автомобили) и интеллектуальных систем обработки и синтеза изображений с использованием методов глубокого машинного обучения, технологий Big Data, виртуальной и дополненной реальности, автономной навигации и картографии (методы SLAM и другие).
Лаборатория специализируется на разработке и создании встроенных интегрированных электронных систем управления для различных видов транспорта (включая беспилотные автомобили) и интеллектуальных систем обработки и синтеза изображений с использованием методов глубокого машинного обучения, технологий Big Data, виртуальной и дополненной реальности, автономной навигации и картографии (методы SLAM и другие).
Дмитрий Юдин
Заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ - НКБ ВС
кандидат технических наук,
Доцент кафедры системных исследований МФТИ,
Старший научный сотрудник лаборатории когнитивных динамических систем
Научные исследования:
Техническое видение
Искусственный интеллект
Глубокое обучение
Робототехника
Профиль
Доцент кафедры системных исследований МФТИ,
Старший научный сотрудник лаборатории когнитивных динамических систем
Научные исследования:
Техническое видение
Искусственный интеллект
Глубокое обучение
Робототехника
Профиль
Основные темы исследований
связаны с разработкой математического и программного обеспечения интеллектуальных транспортных систем:
связаны с разработкой математического и программного обеспечения интеллектуальных транспортных систем:
- Бортовые системы мультимодального зрения;
- Системы построения карт и навигации;
- Автономные системы управления дорожным движением;
- Географические информационные системы;
- Человеко-машинные интерфейсы управления;
- Виртуальное компьютерное моделирование и симуляционные среды для обучения и тестирования алгоритмов очувствления, навигации и управления;
- Интегрированные бортовые системы информации и управления.
Используемые инструменты
Разработка программного обеспечения осуществляется с использованием языков программирования Python и C++, библиотек NVidia Cuda и TensorRT, операционной системы роботов ROS1/2, Docker.
Многие проекты связаны с интеграцией во встраиваемые системы, в частности с использованием NVidia Jetson Orin, Xavier, TX2 и Nano.
PyTorch используется в качестве базовых программных платформ для исследования алгоритмов глубокого обучения.
Разработка программного обеспечения осуществляется с использованием языков программирования Python и C++, библиотек NVidia Cuda и TensorRT, операционной системы роботов ROS1/2, Docker.
Многие проекты связаны с интеграцией во встраиваемые системы, в частности с использованием NVidia Jetson Orin, Xavier, TX2 и Nano.
PyTorch используется в качестве базовых программных платформ для исследования алгоритмов глубокого обучения.
Направления исследований и разработок
Партнеры
Некоторые активности
Контакты
Email: yudin.da@mipt.ru
141701, Московская облаcть,
г. Долгопрудный, Институтский пер., 9.
141701, Московская облаcть,
г. Долгопрудный, Институтский пер., 9.