АНАЛИТИКА, вып. 35. Ключевые технологии повышения автономности БПЛА, актуальные на мировом рынке

Способность беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) самостоятельно выполнять сложные задачи становится ключевой в современных условиях. Автономные БПЛА могут использоваться как для доставки грузов, так и для мониторинга критической инфраструктуры, экологического контроля или даже для проведения поисково-спасательных операций. Отдельный вызов – автономная работа в областях со сложным рельефом (в том числе в плотной городской застройке), а также при недоступности спутниковой связи. В данном контексте особую важность приобретает ряд технологических направлений, среди которых наиболее значимы следующие:

• Системы технического зрения, дополненные ИИ-алгоритмами, позволяющие БПЛА действовать в неизвестной и/или динамично изменяющейся среде. В частности, один из лидеров мирового рынка – американская компания Skydio – выпускает модель БПЛА Skydio X10, способную работать полностью автономно в ночное время благодаря усовершенствованной системе технического зрения. Конструкция аппарата предусматривает 6 навигационных камер, с углом обзора 360°, что позволяет устранить слепые зоны. Навигационная система включает предиктивные ИИ-алгоритмы, обученные на десятилетней базе информации о летных часах.
• Навигационные системы на базе лидаров, обеспечивающие 3D-картографирования местности и обход препятствий. Примером здесь может служить разработка американской корпорации Northrop Grumman – встроенная система глобального позиционирования EGI-M, предназначенная для расширения навигационных возможностей БПЛА и пилотируемых военных самолетов в условиях усложненного доступа к данным спутниковой навигации (в т.ч. в случае работы средств радиоэлектронной борьбы). Модульный интерфейс при этом обеспечивает легкую интеграцию EGI-M с существующими навигационными системами.
• Мультисенсорные навигационные системы (объединяющие информацию ряда датчиков), такие как модульная мультисенсорная платформа БПЛА Sensus L от британской компании ISS Aerospace. В платформу интегрированы промышленные датчики и модули их обработки, обеспечивающие навигацию, маневрирование и выполнение других задач. Флагманская модель объединяет информацию георадаров, лидаров, тепловизионных и мультиспектральных датчиков. Запись и обработка данных на борту БПЛА, в то же время, снижает потребность в радиочастотных каналах с большой пропускной способностью для связи с наземной станцией управления.
• Алгоритмы оптимизации построения маршрутов (в т.ч. для сокращения расхода энергии). В данном случае в качестве примера можно также привести разработку компании Skydio – систему Spatial AI Engine, обеспечивающую высокую ситуационную осведомленность БПЛА о своем нахождении и позволяющую повторять маршруты с точностью до сантиметра, в т.ч. в автоматическом режиме проводить целевые проверки по уже испытанным маршрутам.
• Системы навигации для движения внутри помещений. В частности, решение канадской компании Immervision на базе видеокамеры с охватом 360° и низким энергопотреблением, предназначенное для автономной навигации БПЛА в условиях низкой освещенности.
• Инструменты, обеспечивающие обработку данных на борту БПЛА. Среди примеров можно отметить серию ИИ-компьютеров для граничных вычислений Jetson (Jetson Nano, TX2, Xavier NX), размещаемых на БПЛА от компании NVIDIA. Применение компьютеров данной серии позволяет использовать технологии машинного обучения и обнаруживать объекты в режиме реального времени.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России
в рамках Десятилетия науки и технологий.