В МАИ испытают новую систему управления роботами космического назначения

Студент третьего курса института № 6 «Аэрокосмический» МАИ Алексей Колтовский разрабатывает программный комплекс для беспилотного автономного управления роботом космического назначения. Разработка позволяет определять положение аппарата и пройденное им расстояние лишь по данным с камеры.

Как утверждает маёвец, технология поможет увеличить скорость движения аппарата при исследовании различных небесных тел в несколько раз за счёт упрощения оценки окружающей обстановки.

— Сигнал от аппарата на поверхности Марса идёт до Земли около 15 минут, ещё столько же обратно, причём оценка окружающей среды часто затруднена низким качеством фотографий с камер управления, — говорит Алексей Колтовский. — С применением новых технологий появилась возможность оценки обстановки вокруг аппарата в трёхмерном представлении. При этом робот сможет перейти к полной автономности в принятии решений и составлении маршрута движения.

В основе программного комплекса лежат технологии визуальной одометрии и мгновенной локализации на местности — SLAM.

— Комплекс позволит роботу по визуальным данным без использования акселерометра и других измерительных средств строить карту местности, визуально обнаруживать препятствия и преодолевать их, а также возвращаться в точку последнего приёма сигнала при его потере, — рассказывает маёвец.

По словам студента, для реализации поставленных задач он использует язык программирования Python с библиотеками машинного обучения и машинного зрения. Так как бортовые компьютеры автономных аппаратов часто ограничены в вычислительной мощности, сейчас Алексей занимается оптимизацей алгоритмов и датасетов (наборов данных), чтобы увеличить производительность программы.

— Например, библиотека OpenCV без оптимизации даёт возможность обрабатывать около 0,82 кадра в секунду, тогда как оптимизация позволяет достигнуть результата 8–10 кадров в секунду, — говорит он. — В случае успеха технология может быть применена в самых различных сферах жизни, но в первую очередь я ориентируюсь на повышение автономности исследовательских космических аппаратов.

Для России проект по адаптации подобных программных комплексов под космические задачи и ограниченные ресурсы вычислительной мощности аппаратов может считаться уникальным.

— Возможности визуального определения препятствий и их преодоления были частично реализованы в марсоходе Perseverance, который был запущен НАСА в 2020 году. Снимки с камеры интерпретировались в трёхмерные карты поверхности, что позволило оптимальнее планировать маршрут. Применение этой технологии помогло в шесть раз увеличить скорость перемещения — с 20 м/ч до 120 м/ч, — отмечает Алексей.

Первые испытания разработки на базе шестиколёсного робота планируется провести уже весной.