Методологической и технологической основой для реализации проекта послужили:
● программирование микроконтроллеров семейства STM;
● модуль CAN для обмена информацией;
● сегментация изображения;
● локализация и построение карты;
● обнаружение пути – на основе карты занятости с обозначением препятствий, представленных в виде точек с учетом вероятностей ошибки измерения приборов;
● планирование пути – графовые алгоритмы.

Для изготовления некоторых деталей использована технология 3D-печати с предварительным проектированием и разработкой моделей средствами Autodesk Fusion 360. При выполнении проекта в качестве ключевого использован принцип автопилота, который помогает электросамокату передвигаться в пространстве по заданному маршруту.

Первый управляющий центр ПАК, реализованный на основе микроконтроллера STM32F103C8T6, обеспечивает управление коллекторными и шаговыми двигателями, линейным актуатором тормоза, поддерживает равновесие СИМ с помощью 9-ти осевого IMU-сенсора. Второй управляющий центр, реализованный на базе Nvidia Jetson Nano, обеспечивает планирование траектории движения СИМ путем нахождения препятствий в окружающей среде и прогнозирования их движения.

Разработка программной части ПАК выполнена с использованием языков Python и С++, совместно с фреймворком ROS2 Humble. Центральное место в программной реализации занимает обучение сверточной нейросети для обеспечения ориентирования СИМ в пространстве.

Общая схема функционирования разработанного ПАК состоит в следующем:
1. через программу пользовательского интерфейса задается пункт назначения, к которому должен переместиться электросамокат;
2. с использованием графовых алгоритмов выполняется поиск кратчайшего пути;
3. в процессе движения считываются данные с лидара и камеры и отмечаются препятствия на карте занятости;
4. по намеченной карте найденный путь корректируется с учетом условий внешней среды;
5. данные новой траектории движения передаются по CAN-шине на микроконтроллер STM32;
6. в свою очередь, микроконтроллер следует пути и поддерживает равновесие электросамоката.

Система работает с использованием сверточной нейронной сети, на вход которой поступает изображение с камеры. После прохождения входных данных через слои сверток и пулингов в изображении выделяются основные признаки. В завершение изображение с признаками классифицируется, и на выходе получается изображение с выделенными основными объектами. Следование пути технически обеспечивается при помощи реализованного управления рулевой системы электросамоката, а также корректировки местоположения за счет сопоставления показаний с модуля GPS, mpu9250 и колесной одометрии.

Пункт назначения задается через программу пользовательской оболочки, которая по заложенному в нее алгоритму определяет траекторию движения СИМ. Во время движения электросамоката считываются данные с лидара и камеры, и строится карта занятости, что затем позволяет, учитывая первую траекторию движения, находить безопасный путь движения электросамоката. В итоге обеспечивается загрузка необходимых данных маршрута в базовую программу управления для функционирования микроконтроллерной платы. В свою очередь, микроконтроллерная плата выполняет необходимые манипуляции с самокатом для его корректного перемещения. Таким образом построенная на основе ПАК система обеспечивает согласованное управление, как аппаратной, так и программной части.