В Томске создали беспилотник, ориентирующийся в неизвестном пространстве
Разработчики компании «Сибирские информационные системы» резидента томской ОЭЗ одними из первых в мире решили задачу навигации беспилотника в закрытом темном помещении, где нет связи, сообщается на сайте регионального инновационного портала.
Партнерам фирмы из Голландии потребовалось создать дрон для обследования нефтехранилищ, так как раз в пять лет их необходимо проверять на целостность и неизменность геометрической формы. Используя беспилотник, можно выполнить полную съемку, построить трехмерную модель и оценить состояние резервуара, почти не заходя в него.
Отмечается, что внутри нефтехранилища не работают компас, ГЛОНАСС и GPS, поэтому обычный дрон ориентироваться там не сможет. Проводное управление слишком ненадежно, а радиосигнал в закрытом пространстве нестабилен, поэтому радиоуправление также сопряжено с риском повреждения беспилотника. Существуют дроны, которые умеют ориентироваться в конкретном помещении по заложенной в них карте, но в незнакомых условиях они летать уже не смогут.
«Технология, разработанная в Томске, не требует предварительной подготовки карты. Гексакоптер (дрон с шестью винтами) оснащен множеством сенсоров, которые помогают определять местонахождение, наклон, высоту и другие важные для полета параметры», — говорится в сообщении.
В беспилотнике присутствуют стандартные сенсоры — гироскоп и акселерометр, ультразвуковые — как у летучей мыши — и лазерные дальномеры. Специальные алгоритмы позволяют по собранной информации идентифицировать положение в пространстве и управлять движением. Дрон запускается с пульта, а потом, поднимаясь, летает самостоятельно.
Сейчас разработчики испытывают аппарат в нефтехранилищах «Томской заправочной компании». Следующий шаг в работе над системой — подключение нейронных сетей. По плану разработчиков, это произойдет уже осенью.
«С помощью нейронных сетей будут решаться две задачи, — комментирует директор «Сибирских Информационных Систем» Николай Михайловский. — Первая — это навигация на основе видеоизображения в помещении, где чуть более светло, чем в нефтехранилище: так можно прокладывать путь, например, в сложно устроенном складе. Вторая задача — классификация фотографий, сделанных в темном резервуаре: нейронные сети выдадут вместо, допустим, 14 тысяч картинок всего 14, где с большой вероятностью есть проблема, и человеку придется анализировать только эти снимки».
