Опубликовано: 07.10.2026 | Источник: CNews (новости)

Автономный транспорт в ВКР: архитектура, метрики и обоснование стека

27 марта 2026 года компания Navio, разрабатывающая автономные автомобили, арендовала около 700 кв. м в бизнес-центре Icon на улице Марата, 69–71 в Петербурге. Сделку сопровождала Bright Rich | CORFAC International. Сама по себе новость выглядит как рубрика «недвижимость», но для выпускника ИТ-направления это сигнал куда интереснее: R&D-команда автономного транспорта переходит из режима «маленький прототип» в режим «несколько десятков инженеров, общий стенд отладки и общий конвейер данных». Именно на этом переходе ломаются самодельные архитектуры, и именно здесь появляется пространство для сильной, защищаемой дипломной работы.

Ниже разберём, какие темы ВКР здесь вырастают, как привязать статью к аналитической, проектной и экспериментальной главам, какие метрики защищать перед комиссией и где обычно спотыкаются студенты.

Три темы ВКР, которые опираются на этот кейс

Тема 1. Архитектура бортового вычислительного комплекса для высокоавтоматизированного ТС

Актуальность. Расширение офиса Navio до 700 кв. м прямо указывает на рост инженерной команды: прототип перестаёт быть «одной машиной одного разработчика», появляется потребность в единых интерфейсах между модулями восприятия, планирования и управления.

• Цель: спроектировать модульную архитектуру бортового ПО с явным разделением задач между вычислителем транспортного средства и облачной инфраструктурой.
• Задачи: описать ODD (Operational Design Domain) для целевого сценария; сравнить middleware по задержке и детерминизму; спроектировать схему синхронизации сенсоров; рассчитать бюджет задержек сквозного конвейера.
• Структура: Глава 1 — обзор уровней автоматизации SAE и архитектурных подходов; Глава 2 — проектирование компонентной и deployment-схемы; Глава 3 — нагрузочные замеры и оценка соответствия требованиям.

Тема 2. Стенд сценарного тестирования в симуляторе для отработки городских маршрутов

Актуальность. Чем больше инженеров в команде, тем дороже живой выезд. Компании, подобные Navio, переносят основную массу проверок в симуляцию и на записи реальных прогонов.

• Цель: построить стенд воспроизводимого сценарного тестирования с измеримым покрытием.
• Задачи: сформировать библиотеку сценариев (перекрёстки, пешеходы, слияние потоков); настроить запуск в CARLA или Gazebo; автоматизировать сбор видео- и телеметрических артефактов; ввести метрику покрытия сценариев.
• Структура: Глава 1 — анализ подходов к верификации автономных систем; Глава 2 — архитектура стенда и CI-интеграция; Глава 3 — эксперименты, воспроизводимость, оценка RTO/RPO стенда.

Тема 3. Оценка качества распределённого ПО транспортного средства по ISO/IEC 25010

Актуальность. Рост команды означает рост числа микросервисов и релизов. Без формальной модели качества спор «стало лучше» превращается в спор о вкусах.

• Цель: разработать методику количественной оценки качества бортового и облачного ПО.
• Задачи: выбрать характеристики качества по ISO/IEC 25010; задать метрики и целевые пороги; собрать телеметрию через OpenTelemetry; провести замеры до и после оптимизации.
• Структура: Глава 1 — стандарты качества и метрик; Глава 2 — проектирование системы сбора метрик; Глава 3 — анализ результатов и экономическая оценка внедрения.

Аналитическая глава: сравнение решений и обоснование стека

Здесь статья используется как аргумент зрелости предметной области. Формулировка для введения: «Выход компаний-разработчиков автономного транспорта на масштаб офисных и стендовых мощностей подтверждает переход от лабораторных прототипов к промышленной отладке, что повышает требования к типовым архитектурным решениям».

Дальше — сравнительная таблица. Комиссия любит обоснованный выбор, а не «взял, потому что модно».

Отдельным подпунктом стоит узаконить инфраструктурную часть: сбор данных с парка машин, разметка, обучение моделей и CI/CD почти всегда живут в Kubernetes. Именно это стоит расписать, когда в тексте появляется отсылка к масштабированию команды.

Проектная часть: схемы, алгоритмы, интеграция

Минимальный набор диаграмм, который делает вторую главу полноценной:

• диаграмма компонентов: датчики → синхронизация → восприятие → прогноз → планирование → управление;
• диаграмма развёртывания: бортовой вычислитель, телеметрия, облачный кластер сбора и обучения;
• sequence-диаграмма обработки одного кадра с временными метками на каждом шаге.

Оформление — по ГОСТ 19.701-90 для схем и ГОСТ 34.602-89 для технического задания. Не пренебрегайте: это самый быстрый способ потерять баллы на нормоконтроле.

# Пример фиксации бюджета задержек в конфиге стенда
pipeline:
  lidar_preprocess:  { budget_ms: 12, p99_ms: 18 }
  fusion:            { budget_ms: 25, p99_ms: 35 }
  planning:          { budget_ms: 40, p99_ms: 60 }
  control:           { budget_ms: 10, p99_ms: 15 }
  total_e2e:         { budget_ms: 90, p99_ms: 120 }

Такой фрагмент хорошо смотрится в приложении: он показывает, что вы мыслите не «модулями вообще», а измеримыми ограничениями.

Тестирование и метрики: чем защищать результаты

Метрики удобно свести в одну таблицу и повторять её в выводах по главе. Ниже — рабочий набор для автономного транспорта и сопутствующей облачной части.

Нагрузочное тестирование облачной части удобно делать через k6 или Locust, а бортовую — воспроизведением записанных прогонов. Данные для замеров берите из своих экспериментов, а публичные наборы вроде nuScenes или KITTI используйте как референс для сравнения с аналогами.

Чему вы научитесь на такой теме

• переводить отраслевую новость в обоснование актуальности, а не в декоративную цитату;
• сравнивать middleware и инфраструктурные решения по измеримым критериям;
• строить схемы развёртывания и защиты временных бюджетов конвейера;
• собирать телеметрию через OpenTelemetry и визуализировать её в Grafana;
• оформлять ТЗ и проектную документацию так, чтобы нормоконтроль прошёл без переделок.

Частые вопросы студентов

Источник: Разработчик автономных автомобилей арендовал офис в центре Петербурга (опубликовано 2026-03-27)