Объектом исследования в данной работе являются современные методы компьютерного зрения и поиска препятствий. Целью данной работы является исследование возможностей компьютерного зрения и машинного обучения в задачах определения препятствий и , в частности, при совместном использовании лидара и видеокамеры. Результатом данной работы является алгоритм обработки и комплексирования данных видеокамеры и лидара. Результаты данной работы будут являться частью системы автопилотирования железнодорожного состава. Также возможно использование алгоритма на других видах транспорта.

The object of research in this paper are modern methods of computer vision and search for obstacles. The purpose of this work is to study the capabilities of computer vision and machine learning in the problems of determining obstacles and, in particular, when sharing a lidar and a video camera. The result of this work is the algorithm for processing and complexing the data of the video camera and lidar. The results of this work will be part of the train autopilot system. It is also possible to use the algorithm on other modes of transport.