ИИ в навигации дронов
Разработка системы навигации дрона в условиях отсутствия ГНСС
Наши партнеры
-
Объединенная Авиастроительная КорпорацияРоссийская авиастроительная корпорация Крупнейшая в Европе
Проблема
Низкая (5м) точность ГНСС, глушение сигнала, а так же динамическая погрешность инерциальных систем делают проблематичной автоматизацию полётов.
В России 25 000 удалённых населённых пунктов, не имеющих связи. Наземная доставка в них затрудняется погодными условиями, а использование авиации является экономически нецелесообразным.
Недобор квалифицированных кадров в сфере дронов – 26 000 человек, спрос на операторов дронов превышает в 3 – 5 раз количество доступных специалистов.
В России 25 000 удалённых населённых пунктов, не имеющих связи. Наземная доставка в них затрудняется погодными условиями, а использование авиации является экономически нецелесообразным.
Недобор квалифицированных кадров в сфере дронов – 26 000 человек, спрос на операторов дронов превышает в 3 – 5 раз количество доступных специалистов.
Наше решение
Мы разработали лёгкую и надёжную навигационную систему на основе нейросетевого алгоритма, которая обеспечивает устойчивый автономный полёт дрона в условиях отсутствия ГНСС.
Алгоритм построен на модели YOLOv8-SEG, которую мы дообучили на собственном датасете, адаптированном под типичные условия простых маршрутов.
Разработка предназначена для дополнения инерциальной навигационной системы. Визуальная навигация обеспечивает дополнительную стабильность и снижает риск отклонения во время дальних автономных полётов при минимальной внешней поддержке.
Алгоритм построен на модели YOLOv8-SEG, которую мы дообучили на собственном датасете, адаптированном под типичные условия простых маршрутов.
Разработка предназначена для дополнения инерциальной навигационной системы. Визуальная навигация обеспечивает дополнительную стабильность и снижает риск отклонения во время дальних автономных полётов при минимальной внешней поддержке.
Преимущества навигационной системы
- Абсолютная независимость от внешних системСистема ориентируется только на свою камеру — без спутников, маяков и карт
- Низкая стоимость системыНебольшая цена обусловлена малой стоимостью компонентов системы
- Точность навигационной системыДанная система позволяет безошибочно ориентироваться с помощью компьютерного зрения
Первый прототип с квадрокоптерной схемой
Изначально мы использовали классический квадрокоптер, но в процессе тестирования столкнулись с ключевыми ограничениями:
1. Ограниченное время полёта
Квадрокоптеры расходуют много энергии на зависание и манёвры → короткая автономность (15-30 мин). Гибридная система сочетает вертикальный взлёт с эффективным полётом в самолётном режиме, увеличивая время работы в 2-3 раза.
2. Низкая скорость и дальность
Коптеры медленные (до 50-60 км/ч) и неэффективны на больших дистанциях. Гибридный дрон разгоняется до 100+ км/ч и покрывает десятки километров без подзарядки.
Итог:
Гибрид дал нам автономность, скорость и универсальность. Теперь система работает даже там, где квадрокоптер бы сел от разряда батареи.
1. Ограниченное время полёта
Квадрокоптеры расходуют много энергии на зависание и манёвры → короткая автономность (15-30 мин). Гибридная система сочетает вертикальный взлёт с эффективным полётом в самолётном режиме, увеличивая время работы в 2-3 раза.
2. Низкая скорость и дальность
Коптеры медленные (до 50-60 км/ч) и неэффективны на больших дистанциях. Гибридный дрон разгоняется до 100+ км/ч и покрывает десятки километров без подзарядки.
Итог:
Гибрид дал нам автономность, скорость и универсальность. Теперь система работает даже там, где квадрокоптер бы сел от разряда батареи.
Преимущества гибридного дрона
- Простота конструкцииДрон собран из таких материалов как пенопласт, пластик и композиционные материалы
- Дешевизна конструкцииНизкая цена обусловлена небольшой стоимостью компонентов
- Высокая манёвренностьБлагодаря гибридной схеме дрон имеет повышенную маневренность и больший запас хода
Ход работы
Изучение проблемы и постановка задач
01.07.2025
Сборка квадрокоптера
02.07.2025-07.07.2025
Настройка Jetson Nano
05.07.2025-12.07.2025
Подготовка Датасета
12.07.2025-13.07.2025
Обучение YOLO-v8-SEG
13.04.2025-14.04.2025
Связка Jetson+PixHawk
13.07.2025-17.07.2025
Сборка корпуса
15.07.2025-20.07.2025
Написание кода
17.07.2025-20.07.2025
Проведение лётных испытаний
15.07.2025-20.07.2025
Доработка и выход на рынок
20.07.2025-...
Фотоотчёт
Как проходила работа
Лётные испытания
Были проведены тесты полёта реального дрона
— Что мы разработали?
— Мы разработали передовую автономную систему навигации для дронов, которая обеспечивает высокоточное позиционирование даже в условиях полного отсутствия сигналов ГНСС
— Как это работает?
— Наша система сочетает инерциальную навигацию (ИНС) с компьютерным зрением(YOLOv8-SEG + Jetson Nano), которое в реальном времени обнаруживает и распознаёт специальные навигационные метки на земле. Эти метки служат опорными точками, позволяя дрону точно корректировать накопленные ошибки ИНС.
Мы создали |
Проектная команда
- Альмир СитдиковПрограммист-разработчик
- Мурат БилаловИнженер-программист
- Артём КоролёвИнженер-программист
- Иван ГуртовенкоИнженер-конструктор
- Тимофей ФедоровИнженер-моделист
- Олег ПановИнженер-моделист
- Кирилл ДергуновИнженер-моделист
- Никита ГолубицкийИнженер-конструктор
- Константин ШеститкоРуководитель проекта
- Александр ШульгаАссистент
- Ковалышкина АринаСтажёр
Полезные ссылки
© 2025 All Rights Reserved.
Made by Almir S. & Murat B.
Manage cookies
Cookie Settings
Cookies necessary for the correct operation of the site are always enabled.
Other cookies are configurable.
Other cookies are configurable.