Fejlesztési projektek

A projektben tovább fejlesztésre és optimalizálásra kerül az ARNL keretein belül fejlesztett útfelület eltérést felismerő algoritmus. Az algoritmus saját tanítású neurálishálózat,  LiDAR és kamera fúzió használatával meghatározza a járművek elött található, a jármű sebessége szempontjából fontos útfelület eltéréseket. A készülő rendszer szükséges sebesség csökkentés esetén figyelmezteti a járművezetőt, illetve önvezető jármű esetén beavatkozó jelet generál a jármű vezérlésnek.

A Többnemzeti Képességfejlesztési Program (Multinational Capability Development Campaign, MCDC) Mesterséges Intelligencia Által Támogatott Szenzorfúzió projekt amely a HUN-REN SZTAKI (Magyar Kutatási Hálózat Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet), és az MH Haderőmodernizációs és Transzformációs Parancsnokság (MH HTP) és a HVK Képességfejlesztési Iroda közös szervezésében valósult meg.

A kollaboratív robot technológia (COBOT) lehetővé tette, hogy ember és robot egy közös munkatérben dolgozhasson együtt, azonban több szűk keresztmetszet is kialakul ezen technológia alkalmazása során. A biztonsági megállások összegzett ideje is ilyen, amikor a robotkarba épített érzékelő leállítja az előre tervezett mozgást, így késleltetést okoz. A PREHUROCO technológia képes csökkenteni ezen leállások kommulált idejét, így pénzt és időt tud megtakarítani a gyártócégek számára.

A projekt során a Gépi Érzékelés Kutatólaboratórium a 3B Hungária Kft. alvállalkozójaként műanyag hulladék szétválogatására alkalmas, ipari képfeldolgozó rendszer illesztését és beépítését végzi el a fejlesztett optikai hulladékválogató rendszerhez.

A projekt célja a kis kiterjedésű, változó környezetű vizes élőhelyek vizsgálata, melyek fontos részét képzik az ökoszisztémának és kiemelt a szerepük a biodiverzitás megőrzésében, mivel számos növény- és állatfajnak biztosítanak életteret.  Ezek az élőhelyek önmagukban kicsik, ám ökológiai jelentőségük miatt a feltérképezésük és védelmük fontos feladat. Ökológiai szempontból ezen életterek főszerepet játszanak Magyarország és a Kárpát-medence biodiverzitásának megőrzésében.

English abstract:

European Defence Agency Ad-Hoc Research and Technology Category B Project
2014/12-2017/12

Based on the APIS project, with extended goals: "To study, define, analyse a new system concept for implementing and demonstrating ISAR imaging capability in a plug-in multistatic array passive radar finalized to target recognition."

A konzorcium által kitűzött cél a városi környezetben is megbízhatóan működő, döntés támogató és terrorista tevékenységet előrejelző szenzor-fúziós rendszer létrehozása. A rendszer legfőbb feladata a veszélyt jelentő - területileg kiterjedt, de összehangolt - aktivitás észlelése és a veszélyeztetett infrastruktúra kijelölése. A prevenciós cél megvalósítása komplex feldolgozást és fejlett gépi intelligenciát igényel mely lehetővé teszi a szokványostól kismértékben eltérő eseménysorok közép és hosszú távú együttes, kontextusba helyezett analizálását.

Az i4D projekt célja az EEE és GMSZL kutatóegységek birtokában levő 3D és 4D rekonstrukciós, modellezési és vizualizációs kapacitás integrálása és minőségileg új szintre emelése, új alkalmazási lehetőségek feltárása. Az intézeti támogatással megvásárolt, álló vagy mozgó platformra is helyezkedő Velodyne LIDAR kamera segítségével az EEE tud statikus vagy dinamikus mélységtérképet (2.5D modellt) készíteni nagyobb kültéri színterekről. A GMSZL által intézeti támogatással létrehozott 4D Stúdió alkalmas mozgó emberek és más aktív szereplők dinamikus modellezésére.

Az új keresési megoldások kifejlesztése sok kísérletezést igényel, és az ezzel kapcsolatos tevékenységet kívánjuk egy e-science közösségi platformmal támogatni. A létrehozott megoldás keretet ad többféle keresési algoritmus egyidejű kipróbálására, kombinálására, valamint a tesztadatok megosztására. A platform részeként újfajta képkereső és szemantikus kereső is megvalósult.