Разработанная в МАИ нейросеть решит проблему посадки БЛА в труднодоступных районах

Специалисты кафедры 704 «Информационно-управляющие комплексы летательных аппаратов» Московского авиационного института создали нейросеть, позволяющую беспилотникам вертолётного типа самостоятельно находить места для безопасного приземления вне оборудованных площадок. Разработка будет полезна при доставке грузов в отдалённые труднодоступные районы, помощи людям, терпящим бедствие, а также при возникновении нештатной ситуации на борту беспилотного воздушного судна и необходимости экстренной посадки.

В работе над проектом также участвовали специалисты компании «ВР-Технологии» (холдинг «Вертолёты России»). Созданная нейросеть умеет определять тип грунта в предполагаемом месте приземления, что позволяет оценить риск повреждения аппарата. 

– Принятие решения о посадке происходит в два этапа, – говорит участник проекта, аспирант кафедры 704 МАИ Павел Ермаков. – На этапе предполётного планирования с помощью цифровой карты местности бортовая информационная система оценивает рельеф в целом. На этапе приземления она дополнительно ориентируется на данные лидара о высоте элементов рельефа, а также на вывод нейросетевой модели о твёрдости грунта, сделанный на основе информации с георадара. 

Георадар представляет собой радиолокационную систему с частотой волны порядка 10 МГц — 2 ГГц. Предполагается, что нейросеть будет определять пригодность посадочной площадки, анализируя данные георадара о диэлектрической проницаемости грунта и скорости распространения в нём электромагнитной волны. Предельное значение твёрдости грунта для посадки составляет 3 кгс/см².

Решение маёвцев уже успешно прошло лабораторные испытания. При создании нейросети разработчики опирались на открытые данные о дистанционном зондировании почвы, проведённом георадаром с частотой излучения 100 МГц. Оно показало, что вероятность правильной классификации грунтов, подходящих для посадки, составляет почти 100%.

Важно отметить, что для корректной работы алгоритма беспилотнику необходимо быть как можно ближе к земле. Отсюда вытекает ещё одна задача – высокоточное определение его высоты. 

– Определение высоты воздушного судна будет происходить с помощью разработанного нами алгоритма комплексирования показаний лазерного высотомера и инерциальной навигационной системы, – уточняет Павел Ермаков. – Эта система уже была успешно испытана в полевых условиях.

Существующие отечественные аналоги маёвской разработки имеют ряд недостатков. Эти решения позволяют посадить воздушное судно, опираясь на данные бортовой системы компьютерного зрения, но при этом они игнорируют определение твёрдости грунта посадочной площадки.