Проект: Разработка гибридной визуально-инерциальной системы автономной навигации и управления БПЛА в условиях деградации каналов связи/навигации

Автономный дрон, способный безопасно летать внутри зданий и в сложных условиях даже при полной потере сигнала ГНСС и связи с оператором. В его бортовой компьютер будет встроена «умная» система, которая сама анализирует обстановку, обходит препятствия и находит путь. Программный код и вся техническая документация для дальнейшего развития технологии.

Эксплуатация БПЛА внутри помещений и в условиях городской застройки сталкивается с проблемой полного отсутствия или деградации сигналов ГНСС. Дополнительно, в специфических локациях наблюдается сильное электромагнитное воздействие, приводящее к деградации или полному обрыву каналов управления и телеметрии.

Предметом разработки является бортовой программно-аппаратный комплекс (гибридная визуально-инерциальная система) автономной навигации и управления БПЛА. Также предметом исследования выступают: Алгоритмы локализации и архитектуры отказоустойчивости навигационных систем. Нейросетевые блоки управления полетом и компьютерного зрения, оптимизированные для работы на бортовых Edge-устройствах. Методы и алгоритмы безопасного перемещения БПЛА в условиях полного отсутствия сигналов ГНСС и деградации/обрыва радиоканалов управления и телеметрии.

Для достижения цели и создания конечного продукта планируется использовать следующие способы и методы: 1. Аналитический метод: анализ существующих физических устройств и алгоритмических решений для навигации в помещениях и при наличии электромагнитных помех. 2. Методы компьютерного зрения и ЦОС/ЦОИ: использование гибридной визуально-инерциальной навигации для пространственного ориентирования дрона. 3. Нейросетевое моделирование и Edge-вычисления: разработка и интеграция нейросетевого блока для анализа обстановки, обхода препятствий и поиска пути с обязательной оптимизацией моделей для работы на ограниченных по ресурсам бортовых компьютерах (Edge-устройствах). 4. Проектирование отказоустойчивых систем: создание архитектуры, способной самостоятельно мониторить каналы связи и мгновенно переключаться между альтернативными средствами навигации. 5. Натурное моделирование и экспериментальная верификация: формирование исследовательской воздушной трассы в реальных условиях (в коридорах радиотехнического корпуса ТУСУР) для тестирования, отладки и подтверждения работоспособности комплекса.

Научная новизна и инновационность проекта заключаются в следующем: 1. Интеллектуальная адаптивность и мгновенное переключение: создание «умной» бортовой системы, которая не просто использует заложенные алгоритмы, а самостоятельно оценивает состояние каналов связи и навигации, мгновенно переходя на резервные (визуально-инерциальные и нейросетевые) средства при их деградации или полном обрыве. 2. Комплексная автономность в экстремальных условиях: объединение алгоритмов локализации, компьютерного зрения и нейросетевого управления в единый комплекс, способный функционировать там, где классические системы не работают (внутри зданий, подземных сооружений, в зонах мощного электромагнитного воздействия/РЭБ). 3. Самостоятельное принятие решений: дрон наделяется способностью к полностью автономному анализу окружающей обстановки, динамическому обходу препятствий и поиску оптимального пути без участия оператора-человека.

В рамках задела, коллектив проекта принимал участие в выполнение работ по 10 различным проектам, в которых выполнялась разработка новых методик и алгоритмов цифровой обработки и анализа изображений, в частности руководителем защищена кандидатская диссертация по быстродействующим цифровым фильтрам. Опубликована монография: Современные методы анализа и повышения качества цифровых изображений : монография / С. В. Сай, А. В. Каменский, М. И. Курячий ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Тихоокеанский государственный университет. – Хабаровск : Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2020. – 173с. В рамках индивидуального проекта по стипендии Президента РФ, проводились исследования и разработка решений по диагностики подвижности сустава в кисти человека. Следует отметить опыт разработки программ для ЭВМ, за последние 4 года было получено 10 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ и баз данных (Номер свидетельства: RU 2024620069 ). Коллективом опубликовано более 70 публикаций различного уровня (Каменский А.В. https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1057825 и Захлебин А.С. https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=976293), в том числе имеются работы по обработке и анализу информации на медицинских изображений, из них ряд статей с высоким статусом (Q2).

Конкурентные преимущества: 1. Живучесть в условиях РЭБ и отсутствия ГНСС: отличие от массовых дронов, разрабатываемый аппарат не теряет управление и не зависает при глушении GPS-сигналов и постановке помех радиоканалу. 2. Снижение нагрузки на каналы связи: за счет использования оптимизированных нейросетей на борту (Edge-устройствах), обработка видеопотока и принятие решений происходят локально. Это позволяет дрону выполнять миссию даже при полной потере телеметрического канала с оператором. 3. Универсальность применения: возможность выполнять задачи в закрытых контурах (здания, тоннели, подземные сооружения), где обычные аппараты беспомощны.