Как распределить товары на конвейере, если часть товаров подходит для автоматической сортировки, а другую часть нужно направлять по отдельному маршруту? Эту задачу решала команда студентов и выпускников ШАДа на хакатоне OzonTech — и заняла второе место в треке «Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров».
Ребята разработали Smart Sort и проверили решение в цифровом двойнике — виртуальной модели конвейерной системы. Работа началась в июле с отборочного этапа, а весь август команда дорабатывала проект для финала.
Как устроено решение ⬇️
Камеры глубины, лидары и классические алгоритмы компьютерного зрения помогают оценивать геометрию товаров. От неё зависит дальнейший маршрут: например, негабаритные и круглые предметы не должны попадать в основную сортировочную машину.
Команда построила платформу для моделирования конвейерных схем и провела эксперименты на 30 цифровых двойниках. В выбранной конфигурации система:
🔵 распределяет поток товаров по двум веткам
🔵 направляет сложные случаи на ручной разбор
🔵 отслеживает заторы и нештатные ситуации
Для проверки сценариев работы и обучения сотрудников предусмотрели VR-демо.
Здесь интересен сам подход: прежде чем собирать физическую систему, можно сравнить варианты конвейера в симуляции и проверить, как они справляются с разными ситуациями.
Кто работал над Smart Sort
— Андрей Спиридонов — 🎓 выпускник ШАДа, главный преподаватель курса AI for Robotics
— Илья Латышев — 🎓 выпускник ШАДа, соавтор статьи, принятой на Interspeech 2026
— Илья Мотовилов — студент второго курса ШАДа, специализация Physical AI
— Михаил Крапчатов, Екатерина Волкова и Андрей Ишутин — 🎓 выпускники ШАДа
Поздравляем команду с крутейшим результатом 💪
Ваш ШАД 🎓
#выпускники #ai4robotics