← Назад Главная → Новости→ 14 октября 2021 г.
Аспирант МАИ Сергей Дяченко автоматизирует тестирование человеко-машинного интерфейса для гражданских самолётов Аспирант МАИ Сергей Дяченко автоматизирует тестирование человеко-машинного интерфейса для гражданских самолётов 14 октября 2021 г., AEX.RU – Аспирант кафедры 703 «Системное проектирование авиакомплексов» института №7 «Робототехнические и интеллектуальные системы» МАИ Сергей Дяченко работает над созданием комплекса автоматизации тестирования графической информации и звуковых предупреждений в рамках верификации систем индикации и сигнализации гражданских самолётов. Об этом сообщает пресс-служба МАИ. Помимо основных функций, данное средство может быть использовано для тестирования любых технических объектов, имеющих в составе системы человеко-машинного взаимодействия: самолёты военного и военно-транспортного назначения, вертолёты, космические корабли, автомобили, морские суда и другие. Кроме того, контур тестирования не ограничивался только этой задачей, а поставленные сроки для выполнения испытаний были сжатыми. Тогда коллектив задумался о разработке средства, которое позволило бы автоматизировать данный процесс. Вместе с Сергеем в качестве программистов и тестировщиков над проектом работают выпускники и студенты кафедры 703 МАИ, являющиеся сотрудниками филиала ПАО «Корпорация «Иркут» «Центр комплексирования»: Дмитрий Ильяшенко, Егор Мамкин, Артём Крыцин, Владислав Зуб и Иван Кордонский. В роли научного руководителя проекта выступает заведующий кафедрой 703 Евгений Неретин. "Мы провели анализ и выяснили, что достаточно оперативно данную задачу можно решить с помощью нейросетевых технологий. Взяли нейросеть Tesseract OCR от Google, нацеленную именно на задачу распознавания текста, обучили её на те шрифты, которые используются в кабине экипажа МС-21, и протестировали сперва на статических картинках с текстовыми сообщениями. Результат был весьма хорош – точность распознавания текста составила около 97%. Далее мы испытали нашу систему в боевых условиях на стенде, и здесь наша система также подтвердила свою работоспособность. В результате нам удалось сократить время для решения упомянутой ранее задачи до одной недели, а количество тестировщиков – до одного человека. После успешной реализации распознавания текста мы задумались об автоматизации тестирования произвольной графической информации и звуковых сообщений. Так цели нашего проекта расширились", – говорит Сергей. На текущий момент тестирование таких систем практически полностью автоматизировано: существует множество решений, позволяющих задавать и считывать параметры, передаваемые по кодовым линиям связи. Однако не всё так просто с системами человеко-машинного взаимодействия, которые формируют органолептическую информацию для восприятия со стороны пользователя (например, изображение, звук, тактильные сигналы). В силу сложности реализации комплексов для автоматизации тестирования данной информации на рынке подобные решения практически отсутствуют. При этом ручное тестирование изображений и звука занимает больше времени, а также может являться причиной ошибок, вызванных человеческим фактором. "Это выделяет нашу разработку среди конкурентов", – отмечает Сергей. В дальнейшем Сергей и его команда планируют доработать проект для реализации всех запланированных функций в надлежащем качестве и инициировать процесс квалификации разработанного программного средства. Это важный этап для возможности выхода на рынок и массового применения комплекса в промышленности. "Как было отмечено, принципы, лежащие в основе проекта, универсальны, поэтому разработанный комплекс может применяться для тестирования любых технических систем человеко-машинного взаимодействия, – говорит Сергей. – Адаптация под различные объекты зависит от конкретных проектных решений по выдаче визуальной и звуковой информации, а также от необходимости учёта требований соответствующей нормативной документации". комментарии (0):
URL: http://www.aex.ru/news/2021/10/14/236494/ |