Олег Буличев

Ментор
Олег Викторович Буличев — кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института искусственного интеллекта МФТИ, сотрудник Центра когнитивного моделирования МФТИ и доцент кафедры робототехники Университета Иннополис

Работает на стыке мобильной робототехники, автономной навигации, компьютерного зрения, SLAM и машинного обучения

Контакты
bulichev.ov@mipt.ru
https://t.me/Lupasic

Проект
Ментор предлагает студентам, а при желании, и аспирантам, присоединиться к двум исследовательским направлениям. Каждый проект можно начать с готовых данных и baseline, а затем развить в самостоятельную проверяемую гипотезу.

Проект 1 TerraCognitaSLAM
Навигация без спутникового сигнала
В проекте исследуется объединение георадара, RGB-D, IMU и других сенсоров для оценки траектории робота и построения карты там, где GPS недоступен: под деревьями, в плотной застройке, при глушении сигнала и в подземных пространствах.

Возможные задачи:

• получить устойчивые признаки из георадара;
• учитывать доверие к измерениям разных сенсоров;
• локализоваться по повторным проездам;
• строить подповерхностную карту;
• искать и восстанавливать форму объектов под землёй.

Для работы доступны мобильная платформа, георадар, камеры, компьютер для экспериментов и стартовый набор данных с GPR, RGB, depth и GPS ground truth.

Проект 2 Навигация в сильно изменяющихся средах
Пространственно-временной метрико-семантический SLAM

Робот работает в среде, где пешеходы, автомобили и временные объекты закрывают ориентиры, а подготовленная карта быстро устаревает. Цель проекта — локализоваться в текущей сцене и поддерживать карту, пригодную для следующего проезда.

Возможные задачи:

• определять ненадёжные измерения до того, как они исказят траекторию и карту;
• отделять динамические объекты от устойчивой структуры сцены;
• учитывать долгосрочные изменения среды;
• достраивать закрытые области карты;
• проверять методы на повторных проездах и контролируемых изменениях.

Комментарий
Список проектов на этом не заканчивается. При личном общении можно обсудить смежную задачу в мобильной робототехнике, компьютерном зрении или обработке сенсорных данных.

Научные интересы

• мобильная робототехника;
• автономная навигация;
• SLAM;
• визуальная и лидарная одометрия;
• компьютерное зрение;
• георадар и мультисенсорная обработка данных;
• машинное обучение для автономных систем;
• симуляция и валидация робототехнических систем.

Опыт ментора
Есть опыт сопровождения студентов до завершения бакалавриата и магистратуры Университета Иннополис. Опыт лидерства в коммерческих проектах помогает связывать исследовательскую задачу с понятным результатом: разбить большую проблему на проверяемые шаги, выбрать критерии качества и довести работу до итогового решения.

Проекты имеют учебно-научный характер. Для старта не обязателен прошлый опыт в SLAM или GPR, но потребуется готовность разбираться в материале, писать код и объяснять сделанный выбор.

Что нужно для старта

• математическая подготовка: линейная алгебра и теория вероятностей;
• понимание принципов машинного обучения;
• базовое владение Linux и Docker.

Будет плюсом опыт с ROS, симуляторами, сенсорными данными, нейросетевыми фреймворками или задачами SLAM.