Искусственный интеллект для БАС
Современные беспилотные авиационные системы (БАС) сталкиваются с серьезной проблемой — ограниченной степенью автономности. Многие аппараты остаются зависимы от операторов, что существенно ограничивает их эффективность и увеличивает вероятность возникновения ошибок. Эксперты считают, что решение этой проблемы кроется в интеграции искусственного интеллекта непосредственно в бортовую систему управления.
Группа компании ООО “Брейн Девелопмент” и ООО “Роботрек” являются ведущими российскими разработчиками и производителями образовательных комплексов для детей и молодёжи. Разработана среда визуального программирования архитектуры нейронной сети, предназначенная для создания и обучения собственных нейронных сетей посредством простого и доступного блочного программирования с помощью специальных визуализированных блоков – NNTrack.
Разработчики выпустили обновлённую версию программы, которая поддерживает тип нейронных сетей YOLO (You Only Look Once) и переносит полученные модели на беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Благодаря этому решению ПО получило дополнительные возможности для обработки изображений и анализа окружающей среды в режиме реального времени, повысив свою функциональность и расширив сферу применения, что особенно важно для навигации и ситуационной осведомленности беспилотника.
Примеры решаемых задач:
1. Сельскохозяйственные дроны: выявление больных растений, сорняков, оценка урожайности.
2. Дроны в промышленности и городе: поиск дефектов на трубопроводах, ЛЭП, крышах зданий, оценка качества дорожного покрытия и определение аварий на дорогах.
3. Поисковые дроны: обнаружение людей, животных или техники в сложных условиях.
Варианты интеграции нейронных сетей в системы БАС:
- устанавливать обученные модели прямо на дрон. Для этого необходимо, чтобы бортовой контроллер обладал достаточной производительностью для обработки видео или на БПЛА дополнительно устанавливается микрокомпьютер (например, Raspberry pi5 8 GB + веб-камера);
- передавать потоковое видео с БПЛА в NNTrack по Wi-Fi для анализа на компьютере и передавать обработанные результаты работы нейронной сети на БПЛА.
На данный момент уже реализована интеграция с БПЛА «КЛЕВЕР». «Клевер» — это учебный конструктор программируемого квадрокоптера, состоящего из популярных открытых компонентов, а также набор необходимой документации и библиотек для работы с ним. Данное решение использовалось на Архипелаге 2025 в категории «Контроль и обеспечение пожарной безопасности в лесных зонах». «Архипелаг 2025» — ежегодный проектно-образовательный интенсив, организованный в рамках Международного форума по развитию беспилотных систем.
