«Высшая инженерная школа» (ВИШ) открылась в Российском университете транспорта в 2021 году. Студенты школы — лидеры изменений, активные профессионалы, создающие динамичную, технологичную бизнес-экосистему. Это специалисты, которые нацелены на генерацию инновационных идей, совершенствование продуктов, процессов и технологий. Уже сегодня студенты ВИШ разрабатывают уникальные проекты.
Интегрированная парковка с зарядкой для электросамокатов
На фоне стремительного роста популярности кикшеринга в столице Ева Якушева предложила концепцию городской парковочной станции нового поколения — с функцией зарядки для электросамокатов и электровелосипедов.
Согласно данным Департамента транспорта Москвы, в 2024 году число поездок на электросамокатах превысило 35 миллионов, что на 22% больше по сравнению с предыдущим годом. Однако наряду с ростом числа пользователей участились и жалобы на хаотичную парковку транспорта: устройства нередко скапливаются у станций метро, бизнес-центров и торговых площадей, блокируют проходы, падают, создают визуальный шум и негативно влияют на облик города. Кроме того, текущая система технического обслуживания самокатов, в том числе замены аккумуляторов, требует значительных затрат: «речарджеры» вынуждены вручную собирать и обслуживать устройства по всему городу.
Предложенная Якушевой концепция представляет собой модульную парковочную станцию с функцией беспроводной зарядки, дополненную малыми архитектурными формами — урной, скамейкой и опорой уличного освещения. Вся инфраструктура выполнена в едином минималистичном стиле и органично вписывается в городскую среду. По словам автора, проект нацелен не только на повышение удобства использования микромобильного транспорта, но и на снижение нагрузки на городскую инфраструктуру и бюджет операторов.
Согласно расчетам, внедрение подобных станций может сократить количество беспорядочно припаркованных самокатов на 40–60%, уменьшить число повреждений на 30–35%, а также втрое ускорить процесс обслуживания и зарядки. Дополнительно станции решают проблему навигации и доступности: благодаря продуманной визуальной коммуникации и размещению в точках концентрации трафика — около транспортных хабов, вузов и деловых кластеров — пользователь сможет быстрее найти транспорт и припарковать его корректно.
«Парковочная станция — это не просто инфраструктура, а инструмент для упорядочивания города, экономии ресурсов и роста культуры использования микромобильного транспорта», — комментирует автор проекта.
Проект учитывает как технологические, так и эстетические аспекты. В основе концепции — сочетание индустриальной палитры и натуральных материалов, а также возможность масштабирования и адаптации к различным условиям городской застройки. Предусмотрена интеграция с умными городскими системами, включая мониторинг трафика, энергопотребления и технического состояния устройств.
Программно-аппаратный комплекс для контроля уплотнения грунта
Константин Леманский разработал программно-аппаратный комплекс, позволяющий в режиме реального времени контролировать качество уплотнения грунта при строительстве железных и автодорог.
Разработка призвана минимизировать затраты, сократить время и повысить качество строительства дорожной инфраструктуры. В её основе — решение одной из ключевых задач дорожного строительства: обеспечение необходимой плотности и равномерного уплотнения грунта, от чего напрямую зависит прочность и долговечность дорожного полотна.
Обычно оператор дорожного катка принимает решение о завершении уплотнения на основе визуального контроля и ощущения «гладкости» поверхности после нескольких проходов, после чего проводят штамповые полевые испытания плотности грунта. Из-за трудоёмкости и ограниченного числа точек контроля такие испытания не охватывают весь участок, оставляя зоны без объективной оценки. В итоге возможны участки недоуплотнённого, переуплотнённого или неравномерно уплотнённого грунта. Данная методика считается надёжной, но дорогостоящей и не подходит для оперативного контроля по всей площади.
Предложенный Константином Леманским комплекс позволяет собирать и анализировать данные о степени уплотнения непосредственно во время движения катка. Устройство крепится за вальцом и фиксирует деформацию грунта в следе катка. Эти данные передаются в программу, которая в режиме реального времени строит карту уплотнения и с помощью цветовой индикации подсказывает оператору, какие участки требуют дополнительной обработки, а где работа уже завершена.
В отличие от существующих на рынке систем, представленная разработка обладает рядом ключевых преимуществ. Она совместима с большинством моделей катков, включая не только вибрационные, и может быть установлена без вмешательства в конструкцию машины — монтаж и демонтаж устройства просты и не требуют специализированного обслуживания. В отличие от аналогов, измеряющих косвенные параметры, такие как уровень вибраций, эта система фиксирует прямую физическую деформацию грунта, что обеспечивает более точную оценку качества уплотнения. Кроме того, устройство полностью собрано из отечественных компонентов, что делает его независимым от импортных комплектующих и упрощает техническое сопровождение.
БПЛА с интеллектом
Итулин Максим разработал алгоритм, основанный на машинном обучении (ML) и технологиях искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет беспилотному летательному аппарату (БПЛА) автономно перемещаться по заданным маршрутам, избегая препятствия и адаптируя свой маршрут в режиме реального времени.
Сегодня БПЛА активно используются в самых разных сферах — как гражданских, так и оборонных. Их применяют для аэрофотосъёмки, мониторинге строительных и транспортных объектов, агропромышленных задач, а также в логистике — для экспресс-доставки товаров и медикаментов. В перспективе дроны могут сыграть ключевую роль в обслуживании удалённых и труднодоступных территорий, помогать спасателям в условиях ЧС и даже стать частью городской транспортной системы. Однако, для таких задач автономности требуются сложные системы, которые бы позволили БПЛА принимать обдуманные решения в меняющемся окружении.
Разработанный алгоритм использует данные с LiDAR, GPS и фронтальной камеры для анализа окружающей среды. Модель искусственного интеллекта распознаёт объекты в кадре и, например, оценивает расстояние до них, а алгоритм кластеризации DBSCAN обрабатывает данные с LiDAR, выделяя группы объектов в пространстве. Такая комбинация методов позволяет системе адаптироваться к постоянно меняющимся условиям: движущимся объектам, сложной геометрии пространства и неожиданным препятствиям. Благодаря этой разработке БПЛА способен автономно двигается в воздушном пространстве от точки А в точку Б избегая возможные объекты, при этом минимально корректируя заданный маршрут.
Алгоритм прошёл успешное тестирование в симуляционной среде GRID. В перспективе его можно интегрировать в реальные системы управления беспилотниками, применяемыми в логистике, мониторинге инфраструктуры, охране и других отраслях.
Измеритель снега — не имеющий аналогов в России
Максим Знаменский, Дмитрий Шилов, Василий Мискив и Даниил Смирнов спроектировали прототип уникального устройства, позволяющего автоматически измерять уровень снежного покрова при подготовке горнолыжных трасс. Аналогов этой технологии на российском рынке не существует.
Качество снежного покрытия — критически важный фактор как для спортсменов, так и для любителей активного отдыха. От ровности и плотности снега зависит не только комфорт, но и безопасность на трассе. Неровности, неравномерный слой снега или ледяные участки могут стать причиной серьёзных травм — особенно на соревнованиях, где риск возрастает в разы. Известны случаи, когда недостаточно подготовленная трасса приводила к срывам стартов и травмам профессиональных лыжников. Кроме того, состояние склонов напрямую влияет на имидж курорта, туристический поток и экономические показатели: высокое качество трассы означает больше посетителей и выше прибыль.
Сегодня обслуживание склонов осуществляется с помощью ратраков — специализированных машин на гусеничном ходу, которые выравнивают и уплотняют снег. Однако измерение уровня снежного покрова до сих пор чаще всего выполняется вручную: оператор сноу грумера останавливается, делает замеры в контрольных точках и на их основе принимает решения о дальнейшей работе. Это неточно, энергозатратно и не позволяет обеспечить равномерную обработку трассы. В мире существуют несколько моделей специализированных георадаров, которые могут автоматизировать этот процесс, но они либо не поставляются в Россию, либо стоят слишком дорого для массового внедрения.
Разработанный студентами ВИШ отечественный аналог решает эту проблему. Устройство основано на методе геодинамических измерений с использованием глобальных навигационных спутниковых систем и крепится к корпусу ратрака.
Система представляет собой комплекс аппаратно-программных средств, состоящий из ГНСС-приемника с поддержкой RTK, антенны ГНСС (глобальные навигационные спутниковые системы), сенсоров для измерения глубины снега и бортовой компьютер.
В режиме реального времени георадар передаёт на бортовой компьютер оператора точные данные о толщине снежного покрова, позволяя оперативно корректировать работу и экономить ресурсы.
Созданный прототип не только повышает эффективность подготовки трасс, но и значительно улучшает их безопасность. Разработка открывает новые возможности для российских горнолыжных курортов и может стать основой для импортонезависимого, масштабируемого технологического решения в сфере зимнего туризма.
Подготовлено по материалам PR ВИШ РУТ (МИИТ)
Создано при поддержке Минобрнауки РФ в рамках Десятилетия науки и технологий (ДНТ), объявленного Указом Президента Российской Федерации от 25 апреля 2022 г. № 231.
