Участникам необходимо было обработать запись облака точек, полученную во время движения... — 13 июля 2026 г. в 20:17:02.739

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.