Молодежная команда разработала ИИ для точной посадки дронов

ИИ поможет посадить дрон на площадку Молодежная инженерная команда Техношаманы разработала алгоритм на основе искусственного интеллекта который позволяет автономно сажать беспилотные летательные аппараты на подготовленную площадку с точностью до сантиметра Система самостоятельно определяет положение и ориентацию дрона в пространстве корректирует траекторию снижения и обеспечивает безопасную посадку а оператору остается лишь подтвердить запуск процедуры На данный момент реализована поддержка двух типов визуальных маркеров ArUco markers и AprilTag широко применяемых в робототехнике и задачах компьютерного зрения Дронофлот в MAX

ИИ приземляет беспилотник с точностью до сантиметра Группа молодых специалистов создала алгоритм на базе искусственного интеллекта который дает возможность осуществлять автономную посадку БАС на специально подготовленную площадку От оператора требуется только подтвердить начало процедуры Аналогичных коммерческих предложений на рынке в настоящее время не существует сообщает газета Известия Возможности комплекса самостоятельно определяет позицию и ориентацию дрона вносит коррективы в траекторию снижения гарантирует безопасную посадку После обнаружения маркера система вычисляет его координаты относительно дрона и расстояние до него Полученные данные передаются через протокол MAVLink что позволяет точно управлять снижением аппарата пояснил руководитель команды Ярослав Харитонов Авторам проекта удалось добиться точности на уровне сантиметра погрешность в определении ориентации не превышает двух градусов БАС беспилотник точнаяпосадка ЯрославХаритонов bespilotny1

В России разработали ИИ для сверхточной посадки дронов Молодежная команда представила алгоритм на основе искусственного интеллекта позволяющий автономно сажать беспилотные летательные аппараты на подготовленную площадку с точностью до сантиметра Система самостоятельно определяет положение и ориентацию дрона корректирует траекторию снижения и обеспечивает безопасную посадку оператору остается лишь подтвердить запуск процедуры Об этом пишут Известия Аппаратно программный комплекс построен на базе доступных компонентов включая Raspberry Pi 4 Model B камеру лидар и полетный контроллер В основе системы алгоритмы компьютерного зрения с использованием библиотеки OpenCV Она распознает визуальные маркеры ArUco markers и AprilTag вычисляет координаты относительно дрона и передает данные через протокол MAVLink для точного управления снижением Погрешность определения ориентации не превышает двух градусов aviaru net n293519

В Филиале РТУ МИРЭА в городе Фрязино разработали систему управления дронами которая позволяет продолжать полёт даже при отказе одного из винтов Обычно потеря мотора приводит к падению аппарата однако новая аппаратно программная платформа представленная специалистами нашего вуза может перераспределять тягу и стабилизировать полёт обеспечивая управляемость и безопасность Проект использует отечественные компоненты и предусматривает модульный ремонт что упрощает эксплуатацию и обучение Инженер РТУ МИРЭА Александр Клабуков автор разработки подчеркнул что успешная реализация системы может стать революцией в мире беспилотников и сравнил её работу с автомобилем который продолжает движение на трёх колёсах сохраняя устойчивость Подробности в материале Газеты ru Следите за новостями РТУ МИРЭА МАХ ВК Сайт

В России создали ИИ для идеальной посадки дронов Разработан ИИ который позволяет беспилотникам самостоятельно приземляться на заданную площадку без участия оператора Как это работает система определяет положение и ориентацию дрона корректирует траекторию в реальном времени доводит посадку до максимально точной После обнаружения маркера система вычисляет его координаты относительно дрона и расстояние до него которое может достигать нескольких десятков метров Полученные данные передаются через протокол MAVLink что позволяет точно управлять снижением аппарата пояснил руководитель команды Ярослав Харитонов Ставь новой разработке

Молодежная инженерная команда из России разработала алгоритм на основе искусственного интеллекта который позволяет автономно сажать беспилотные летательные аппараты на подготовленную площадку с точностью до сантиметра Система самостоятельно определяет положение и ориентацию дрона в пространстве корректирует траекторию снижения и обеспечивает безопасную посадку а оператору остается лишь подтвердить запуск процедуры пишут сегодня Известия Эксперты считают что технология отвечает актуальному запросу на расширение возможностей БПЛА однако необходима комплексная оценка ее характеристик Первый в РФ сверхточный алгоритм для автономной посадки дронов представила молодежная команда Техношаманы сообщили в пресс службе Университета 2035 который поддержал проект Разработчики спроектировали блок управления и создали интерфейс для предполетной настройки с возможностью автоматической перезагрузки модуля В основе работы системы лежат алгоритмы компьютерного зрения она распознает специальные маркеры на посадочной площадке с точностью не менее 90 при этом погрешность определения ориентации не превышает двух градусов Для обработки видеопотока используется библиотека OpenCV Кадры переводятся в оттенки серого и передаются детектору тип которого задается в конфигурационном файле На данный момент реализована поддержка двух типов визуальных маркеров ArUco markers и AprilTag широко применяемых в робототехнике и задачах компьютерного зрения После обнаружения маркера система вычисляет его координаты относительно дрона и расстояние до него которое может достигать нескольких десятков метров Полученные данные передаются через протокол MAVLink что позволяет точно управлять снижением аппарата пояснил капитан команды Ярослав Харитонов По словам разработчиков им удалось добиться точности координат сантиметрового уровня при этом сопоставимых коммерческих решений на рынке нет Ранее существовавший международный проект Vision Landing также основанный на использовании маркеров был заморожен В качестве вычислительного модуля используется Raspberry Pi 4 Model B на котором обрабатываются данные о координатах В систему также входят камера ArduCam полетный контроллер лидар выполняющий функцию высотомера радиоприемник и дрон собственной сборки на базе двигателя Surpass Мы намерены добавить распознавание инфракрасных меток а также букв и геометрических фигур на вертолетных площадках с использованием нейросетей Кроме того планируется внедрить дополнительные алгоритмы обработки изображения для компенсации солнечных засветов и повышения устойчивости работы системы в сложных условиях освещения добавил Ярослав Харитонов Алгоритм был представлен в ходе обучения в рамках федеральной программы Кадры для БАС оператором которой выступает университет Образовательную часть курировала дирекция Аэромобильность Московского авиационного института Окончание статьи

Нейронный расчет ИИ система посадит беспилотник с точностью до сантиметра Первый в РФ сверхточный алгоритм для автономной посадки дронов представила молодежная команда Техношаманы сообщили в пресс службе Университета 2035 который поддержал проект Разработчики спроектировали блок управления и создали интерфейс для предполетной настройки с возможностью автоматической перезагрузки модуля В основе работы системы лежат алгоритмы компьютерного зрения она распознает специальные маркеры на посадочной площадке с точностью не менее 90 при этом погрешность определения ориентации не превышает двух градусов Для обработки видеопотока используется библиотека OpenCV Кадры переводятся в оттенки серого и передаются детектору тип которого задается в конфигурационном файле На данный момент реализована поддержка двух типов визуальных маркеров ArUco markers и AprilTag широко применяемых в робототехнике и задачах компьютерного зрения После обнаружения маркера система вычисляет его координаты относительно дрона и расстояние до него которое может достигать нескольких десятков метров Полученные данные передаются через протокол MAVLink что позволяет точно управлять снижением аппарата В качестве вычислительного модуля используется Raspberry Pi 4 Model B на котором обрабатываются данные о координатах В систему также входят камера ArduCam полетный контроллер лидар выполняющий функцию высотомера радиоприемник и дрон собственной сборки на базе двигателя Surpass

Российские студенты разработали ИИ для сверхточной посадки дронов Созданный молодежной инженерной командой Техношаманы алгоритм компьютерного зрения с использованием библиотеки OpenCV сам определяет положение и ориентацию аппарата в пространстве корректирует траекторию снижения и доводит дрон до безопасного касания площадки с точностью до сантиметра и погрешностью ориентации не более 2 оператору остается лишь подтвердить запуск В пресс службе Университета 2035 который поддержал проект особо отмечают применение доступной элементной базы в виде Raspberry Pi 4 Model B камеры лидара и полётного контроллера а также тот факт что аналогичных по характеристикам коммерческих решений на рынке пока нет Для наведения используются визуальные маркеры ArUco и AprilTag система распознает их вычисляет координаты относительно дрона и передает данные через MAVLink для точного управления снижением Следующим этапом работ будет внедрение распознавания инфракрасных меток и повышение устойчивости работы в сложных условиях освещения Алгоритм был представлен в ходе обучения в рамках федеральной программы Кадры для БАС оператором которой выступает университет Образовательную часть курировала дирекция Аэромобильность Московского авиационного института Сгенерированно ИИ ДеньСтудента БПЛА ИИ Онлайн проект eMAKS aviasalonmaks