Details

Работа посвящена разработке программных сервисов для автоматизированной верификации систем компьютерного зрения беспилотного железнодорожного транспорта на данных железнодорожного симулятора. Работа выполнена на базе АО «НИИАС» в рамках проекта «Цифровой Полигон» по созданию системы для тестирования бортового программного обеспечения беспилотных локомотивов. Созданная платформа является распределённой микросервисной системой, обеспечивающей полный цикл TestOps для блока обнаружения препятствий (БОП). На языке C++20 создан сервис конвертации данных, связывающий бортовое ПО БОП по протоколу ZCM с симулятором по протоколу TCP. На языке Go разработан сервис вычисления метрик качества детекции (Precision, Recall, IoU, mAP, Distance Error) с синхронизацией ground truth и predictions по временным меткам и гарантией однократной обработки. Результаты хранятся в Redis, ClickHouse, VictoriaMetrics и отображаются в Grafana. Сквозная инфраструктурная задержка составила 15-40 мс при потоке сенсорных данных до 10 Гбит/с. Платформа внедрена в АО «НИИАС» и встроена в CI/CD-процессы для регулярной валидации новых версий бортового ПО БОП.

The work addresses the development of software services for automated verification of computer vision systems in unmanned railway vehicles, using data from a railway simulator. The work was carried out at JSC NIIAS as part of the Digital Polygon project to build a system for testing the onboard software of unmanned locomotives. The resulting platform is a distributed microservice system covering the full TestOps cycle for the obstacle detection module (ODM). A data converter service was built in C++20, bridging the ODM onboard software via ZCM and the simulator via TCP. A metric computation service was developed in Go, calculating detection quality metrics (Precision, Recall, IoU, mAP, Distance Error) with timestamp-based synchronization of ground truth and predictions and exactly-once processing guarantees. Results are stored in Redis, ClickHouse, and VictoriaMetrics, and visualized in Grafana. End-to-end infrastructure latency measured 15-40 ms at a sensor data throughput of up to 10 Gbit/s. The platform is deployed at JSC NIIAS and integrated into CI/CD pipelines for regular validation of new ODM onboard software releases.