В МАИ разработали нейросеть для посадки БПЛА в труднодоступных местах

Москва. 2 апреля. ГеоИнфо — Учёные Московского авиационного института (МАИ) разработали нейросетевые алгоритмы, позволяющие бортовой информационной системе беспилотного летательного аппарата (БПЛА) вертолётного типа максимально точно определять тип грунта для безопасной посадки в местах без оборудованных вертодромов. Разработка уже прошла успешные лабораторные испытания, сообщили ТАСС в пресс-службе МАИ.

Новая технология предназначена для доставки грузов в удалённые регионы, оказания помощи людям в экстренных ситуациях, а также для аварийной посадки в случае нештатной ситуации на борту БПЛА. В разработке приняли участие специалисты компании «ВР-Технологии» холдинга «Вертолёты России».

Проблема отсутствия плотной сети вертодромов остаётся актуальной для России, что делает технологию особенно востребованной.

Лабораторные испытания проводились на основе открытых данных о дистанционном зондировании почвы. Георадар с частотой излучения 100 МГц позволил смоделировать классификацию грунтов, пригодных для посадки. По данным исследований, вероятность правильной классификации почти достигла 100%. Следующий этап – натурные испытания с использованием мобильного георадара.

Алгоритм принятия решения о посадке состоит из двух этапов:

1 Предполетное планирование — анализ цифровой карты местности для общей оценки рельефа.

2 Осуществление посадки — анализ данных бортового лидара и классификация грунта по твёрдости с помощью нейросети.

Дополнительно разработан алгоритм, обеспечивающий точное определение высоты воздушного судна. Он объединяет данные лазерного высотомера и бесплатформенной инерциальной навигационной системы, основанной на микроэлектромеханических системах. По словам аспиранта кафедры «Информационно-управляющие комплексы летательных аппаратов» МАИ Павла Ермакова, этот алгоритм уже успешно протестирован в полевых условиях.

В отличие от существующих аналогов, которые полагаются только на данные компьютерного зрения, новая разработка учитывает предполётное планирование маршрута и анализирует твёрдость грунта. Это значительно повышает безопасность и точность посадки БПЛА в сложных условиях.

Благодаря комбинации нейросетевых алгоритмов и георадарных данных, технология может существенно расширить возможности беспилотных летательных аппаратов, обеспечив их автономную работу в труднодоступных районах.