Рассматривается проблема обнаружения динамических препятствий на карте за- нятости, полученной по данным системы технического зрения мобильной робототехниче- ской платформы. Целью работы является качественное улучшение алгоритма обнаруже- ния препятствий с помощью добавления фильтра частиц для выделения движущихся объ- ектов по данным карты. В исследовании решается задача корректного накопления данных в карте занятости и уменьшения задержки обновления информации в ячейках карты, по которым двигаются динамические объекты. Представленная в статье модификация фильтра частиц способна корректно работать с динамическими препятствиями в широ- ком диапазоне скоростей, устойчива к выбросам, вызванным в результате случайной гене- рации начальной скорости частиц, и предназначена для работы в реальных условиях в сре- де с большим количеством движущихся препятствий и в реальном масштабе времени. Разработана эвристика, которая уменьшает количество неправильных классификаций вокклюдированных зонах. Показано, что алгоритм обнаружения динамических объектов в карте занятости инвариантен к типу сенсоров, используемых в системе технического зрения, а также описана реализация, объединенная с накапливаемой картой препятствий. Алгоритм реализован и протестирован на борту автономной робототехнической плат- формы и на открытом наборе данных. В статье приведено сравнение с другими подходами к обнаружению динамических препятствий, а также рассчитаны метрики быстродейст- вия для всех анализируемых методов для вычислителей на базе GPU Nvidia RTX 3070 и GPU встроенного вычислителя Jetson AGX Xavier. Сформулированы перспективные направления дальнейших исследований по улучшению представленного подхода.
