Команда ученых из Казани разработала методику для налаживания взаимодействия между автономными летательными аппаратами (АЛА) в процессе поиска объектов на земле. Эта система обеспечивает автоматическое формирование групп дронов, управление их полетами и интеграцию данных с камер, работающих в видимом и инфракрасном спектрах, для получения высококачественных изображений местности.
Среди авторов проекта - кандидат технических наук, доцент кафедры авиационных конструкций Никита Левшонков из Казанского национального исследовательского технологического университета им. А.Н. Туполева (КНИТУ-КАИ), аспирант той же кафедры Игорь Нафиков и студентка Яна Ларюхина. Их исследование было опубликовано в научном журнале МГТУ ГА за 2024 год, выпуск февральский.
Созданная методика уже доказала свою эффективность при решении множества задач: от создания карт местности и контроля за состоянием сельскохозяйственных угодий до обнаружения лесных пожаров и патрулирования береговых линий с аэропортами. Также она применяется для доставки грузов в удаленные регионы.
Важнейшей частью системы является модуль обработки изображений, который работает с изображениями размером 256 × 256 пикселей, сочетая данные из видимого и инфракрасного спектров. Для каждого участка картинки настройки обработки подбираются индивидуально, что позволяет получать четкие кадры в сложных условиях.
Система автоматически определяет оптимальное время для выполнения задания по формуле T = t₁ + (S_инт)/(W_T × n) + t₂, где t₁ - это время полета до района поиска, S_инт - площадь этого района, W_T - производительность одного дрона, n - количество аппаратов в группе, t₂ - время возвращения.
Безопасность полетов является приоритетом. Методика анализирует возможные ошибки при планировании полета, контролирует траектории на предмет столкновений и учитывает наличие препятствий от деревьев до зданий. Для каждой зоны поиска устанавливается минимальная безопасная высота.
В случае непредвиденных ситуаций система может самостоятельно выбрать место для посадки группы дронов. Если один из аппаратов теряет связь или выходит из строя, его задачи перераспределяются между оставшимися участниками группы.
Тестирование показало способность методики эффективно объединять данные с различных АЛА. В экспериментах система успешно обрабатывала изображения в верхней части кадра, где канал видимого спектра наиболее информативен, и в нижней, где его эффективность снижается.
На основе результатов исследования планируется создание нового коммерческого продукта для использования автономных летательных аппаратов.
Фото на обложке: freepik.
