Разработка способна уменьшить погрешность определения местоположения с 734 метров до всего 22 метров, что открывает новые перспективы для беспилотных автомобилей, роботизированной доставки и поисково-спасательных операций.

Система получила название PEnG (Pose-Enhanced Geo-Localization). Ее принцип работы основывается на сочетании спутниковых и уличных изображений с использованием только визуальных данных. Это позволяет определять точное местоположение даже в средах со слабым или заблокированным сигналом GPS — в туннелях, плотно застроенных городах вроде Нью-Йорка или в отдаленных районах с плохим интернет-покрытием.

Аспирант кафедры искусственного интеллекта и компьютерного зрения Университета Суррея Тэвис Шор подчеркнул, что большинство современных систем навигации критически зависят от GPS, тогда как PEnG демонстрирует точность, которая ранее считалась недостижимой без спутниковых данных. Система работает в два этапа: сначала она ограничивает область поиска на уровне улицы, а дальше уточняет координаты с помощью оценки относительной позы, анализируя положение камеры и направление ее ориентации.

Особенностью технологии является возможность достигать высокой точности даже с помощью стандартных монокулярных камер, установленных в большинстве автомобилей. По словам руководителя проекта, доцента кафедры зрения роботов и автономных систем Саймона Хедфилда, это превращает обычную камеру в мощный инструмент навигации.

Сейчас команда сосредоточена на создании рабочего прототипа системы в рамках грантовой программы университета. Директор Центра зрения, речи и обработки сигналов Университета Суррея профессор Адриан Гилтон подчеркнул, что разработка отражает ориентированный на человека подход к искусственному интеллекту: она решает практические проблемы и создает основу для более надежных и устойчивых автономных систем.

Результаты исследования были опубликованы в открытом доступе в журнале IEEE Robotics and Automation Letters, что должно способствовать дальнейшим инновациям в сфере навигационных технологий.