Проект посвящён созданию автоматизированной системы диагностики фасадов зданий на базе учебного дрона. Пользователь задаёт задачу текстом или голосом, а LLM через MCP-сервер автоматически запускает весь процесс: дрон выполняет полётное задание и собирает RGB- и тепловые снимки. На их основе строится 3D-модель здания с наложенной тепловой картой. Алгоритмы компьютерного зрения выявляют трещины и другие дефекты, определяют их расположение и формируют итоговый отчёт. Новизна проекта заключается в интеграции LLM и MCP, позволяющей запускать весь конвейер одной командой вместо множества ручных операций.

Разработанная система является основой для создания полноценного программно-аппаратного комплекса автоматизированной диагностики зданий. Представленный прототип реализован на базе учебного дрона Геоскан Пионер Мини 2 и предназначен для демонстрации концепции интеллектуального управления обследованием с использованием LLM и MCP.

После завершения проекта планируется его дальнейшая разработка совместно с профессиональными специалистами компании Геоскан. Следующим этапом станет перенос системы на профессиональную автономную беспилотную платформу Геоскан Пульсар, оснащённую лидаром, системой автономного облёта препятствий, высокоточной навигацией и более совершенными сенсорами. Это позволит повысить автономность выполнения полётных миссий, точность построения 3D-моделей и качество выявления дефектов.

В дальнейшем также планируется расширение функциональности программной части, внедрение более совершенных алгоритмов компьютерного зрения и искусственного интеллекта, а также адаптация системы для применения в реальных задачах технического обследования зданий и сооружений. Данный проект является первым этапом создания интеллектуальной системы диагностики, которая будет последовательно развиваться до уровня промышленного решения.