УлГТУ взял верх на «РобоКросс‑2026»: багги, «Соболь» и алгоритмы покоряют полигон
Команда фактически с нуля создала багги повышенной проходимости
Ульяновский государственный технический университет громко заявил о себе на всероссийских испытаниях беспилотных транспортных средств. Четыре команды вуза привезли с полигона Нижегородского автозавода россыпь наград. Абсолютным победителем соревнований стала сборная RoboLife.Buggy — проект, где сошлись компетенции программистов, конструкторов и электронщиков.
Как ульяновцы собирали машину для бездорожья: детали победы в «Дюне»
Направление «Дюна» проверяло технику на прочность: трасса шла по сильно пересечённой песчаной местности. Здесь RoboLife.Buggy не просто прошла маршрут — она доказала, что способна работать как полноценный автономный транспорт.
Команда фактически с нуля создала багги повышенной проходимости. В ход пошли собственные инженерные решения:
спроектировали и изготовили раму и подвеску;
провели расчёты кинематики в Lotus Suspension Analysis;
разработали систему управления АКБ и инвертором;
собрали электронные блоки для электроусилителя руля и тормозов;
написали ПО для автономной навигации.
Финальный заезд стал точкой сборки всех компонентов. Машина самостоятельно преодолела сложный маршрут и набрала максимум баллов. Итог — абсолютное первенство в «Дюне».
«Соболь», «ГАЗель» и алгоритмы: разноплановые проекты УлГТУ
Успехи УлГТУ не ограничились одной машиной. Разные команды решали разные инженерные задачи — и везде показывали высокий уровень.
RoboLife.Sobol взяла за основу «Соболь NN 4×4» от Горьковского автозавода. За несколько месяцев студенты:
установили механизмы управления педалями, рулём и тормозами;
изготовили электронные блоки;
написали прошивки;
интегрировали компоненты в единую автономную систему.
Результат: третье место в «Трассе», третье — в «Дюне», первое — в «Универсале», где оценивали универсальность машины на разных типах местности.
Параллельно команда RoboLife.Cargo представила систему автономного управления для «ГАЗели NEXT». В основе — оригинальный метод построения 3D‑карты пространства и доработанные алгоритмы A* и Reeds–Shepp. Система умеет определять свободную зону, замечать препятствия и строить безопасную траекторию. За этот подход команда получила победу в спецноминации «Отважное целеполагание».
Первокурсники в деле: алгоритм за пределами интернета
Особенно показательным стал результат RoboLife.Algo — команды из трёх первокурсников. Перед ними поставили задачу без доступа к сети:
обработать облако точек с маршрута;
выделить границы проезжей части и препятствия;
построить траекторию объезда и вернуть машину в полосу.
Студенты справились и заняли второе место. Это не просто хороший результат — это маркер системы подготовки в УлГТУ: уже на первом курсе ребята включаются в реальные инженерные проекты и решают задачи уровня индустрии.
Один из участников, Владислав Михайлов, рассказал, как выглядела неделя на полигоне: «Мы жили в палаточном лагере, тестировали технику, разбирали ошибки, правили алгоритмы и снова запускали машины. За эти дни прошли полный цикл инженерной работы — от поиска неисправностей до повторных испытаний на реальных авто».
Что даёт такой опыт: компетенции, портфолио, индустрия
Декан факультета информационных систем и технологий, руководитель команд Кирилл Святов подчёркивает междисциплинарность профессии: сегодня инженер беспилотного транспорта должен владеть сразу несколькими областями — от программирования и ИИ до конструирования и теории управления. Именно синергия факультетов даёт сильный результат: студенты работают не над учебным макетом, а над машиной, которая реально движется в сложных условиях.
Практика на соревнованиях формирует у студентов востребованные навыки: робототехника, искусственный интеллект, системы управления, автомобильная электроника, промышленная автоматизация. Такой опыт сразу ложится в профессиональное портфолио и становится конкурентным преимуществом при выходе на рынок.
