Самарские ученые разработали для БПЛА систему искусственного интеллекта со стереозрением

Ученые Самарского университета им. Королёва разработали программный комплекс навигации с искусственным интеллектом и системой стереозрения для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Разработка, получившая название "Навигатор", позволяет беспилотникам в автономном режиме, без участия человека, следовать по заданным маршрутам, обходя запретные для полета зоны и самостоятельно реагируя на внезапно возникающие впереди препятствия – например, в виде летящих навстречу птиц или БПЛА.

Программный комплекс также помогает беспилотникам безопасно приземляться в экстренной ситуации: нейросеть на борту анализирует изображения с видеокамер и определяет, нет ли на месте предполагаемой посадки людей, автомобилей, каких-то опасных предметов и достаточно ли там подходящий для приземления рельеф местности. Кроме того, "Навигатор" обеспечивает безопасную совместную работу сразу нескольких "смартдронов" в пределах одного заданного участка территории – например, при массовой обработке с помощью БПЛА посевов сельскохозяйственных культур.

Нейросетевая навигационная система создана по заказу индустриального партнера университета – компании "Транспорт будущего", занимающейся разработкой и производством беспилотных авиасистем. На разработку получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ в Роспатенте.

"Система "Навигатор" – это программная платформа обеспечения безопасности навигации беспилотных авиасистем с применением искусственного интеллекта и технического зрения. Она решает сразу несколько важных задач. Во-первых, это сегментация зон полетов, разделение пространства на транспортные коридоры, выделение запретных для полетов зон. То есть, например, аграрные дроны с "Навигатором" на борту "понимают", что вот эти участки посевов на поле нужно поливать, обрабатывать, а вот эти – нет. Кроме того, программа не позволяет беспилотникам случайно вылететь за пределы обрабатываемого поля, что иногда с агродронами случается. Также реализовано обнаружение подвижных и неподвижных препятствий и уклонение от столкновений с ними. "Навигатор" может спланировать полеты сразу нескольких беспилотников в единой полетной зоне, чтобы они друг другу при этом не мешали, и обеспечить безопасность при срочной посадке в незапланированном месте, то есть система по картинке с видеокамеры определяет, что в зоне посадки нет людей, животных, автомобилей и так далее", – рассказал профессор Артем Никоноров, директор Института искусственного интеллекта и руководитель Центра "Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем" Самарского университета им. Королёва.

Перед полетом пилот или техник заранее на портативном пульте или наземной станции управления вносит в систему необходимые данные – обозначает рабочие и запрещенные зоны, с какой интенсивностью нужно опрыскивать те или иные участки поля, на выходе получается готовый маршрут, по которому дрон летит в автоматическом режиме.

Работает "Навигатор" на одноплатном микрокомпьютере Jetson Nano: большой мощный компьютер на БПЛА не поставишь. По словам разработчиков, им удалось подобрать наилучшее компромиссное решение по качеству и скорости работы алгоритмов технического зрения при минимальном энергопотреблении системы.

Одной из интересных особенностей "Навигатора" стало его "стереозрение" – возможность работы программного комплекса с видеопотоками, одновременно получаемыми с двух видеокамер, разнесенных на некоторое расстояние друг от друга, как глаза у живых существ. Обычно беспилотники довольствуются монозрением, даже если камер на борту несколько: например, одна смотрит вперед, другая – вниз, а третья – назад. Монозрение – это как если вы смотрите только одним глазом.

"Мы попробовали использовать стереокамеру для того, чтобы "Навигатор" не только видел объекты, но и мог достаточно точно определять расстояние до них. Стереозрение позволяет на расстоянии нескольких десятков метров с точностью до сантиметра определять точное расстояние до объекта, это нужно, чтобы понимать, насколько опасно близко дрон к этому объекту находится. Также с помощью стереозрения можно лучше определять рельеф в зоне экстренной посадки, когда нужно выбрать максимально пологую поверхность, стереокамера для этого очень хорошо подходит", – подчеркнул Артем Никоноров.

Еще одна польза от "Навигатора" – он помогает дрону ориентироваться, если вдруг потерян сигнал GPS. "Навигатор" заранее сегментирует, разбивает изображение обрабатываемого поля на множество фрагментов, и нейросеть затем может сравнить текущее изображение с камеры с этими фрагментами, чтобы определить местонахождение.

"Решить эту задачу исключительно с помощью камеры, которая смотрит вниз, достаточно сложно, потому что сельскохозяйственные поля на большом протяжении могут выглядеть совершенно одинаково. Однако практически у всех полей за их пределами есть какие-то внешние ориентиры: какая-нибудь лесополоса, дорога, линия электропередачи. Таким образом, можно определить и предотвратить возможный вылет дрона за пределы обрабатываемого поля. По кусочку изображения с камеры система ищет это место на большом плане, который ранее был просегментирован и загружен в систему, и в результате дрон может "понять", где он находится. Точность позиционирования при таком способе может достигать около 1 м", – отметил Артем Никоноров.

Модуль технического зрения "Навигатора" сейчас проходит тестирование. По словам разработчиков, система в перспективе будет дополняться и другими полезными программными модулями, отвечающими за различные направления будущей отечественной экосистемы безопасности беспилотных авиасистем.

Справочно

В 2023 году Самарский университет им. Королёва вошел в число победителей федерального конкурса по поддержке российских исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Конкурсный отбор проводился Аналитическим центром при Правительстве России. Согласно итогам конкурса, университету в течение трех лет выделяется на условиях софинансирования более 850 млн рублей, из которых более 600 млн рублей составят бюджетные субсидии и более 200 млн. рублей – средства индустриальных партнеров. Средства пойдут на разработку прикладных решений в сфере искусственного интеллекта в целях развития отечественной беспилотной авиационной отрасли.

Одним из приоритетных проектов, реализуемых в рамках данной господдержки, стала разработка в Самарском университете им. Королёва первой в России экосистемы безопасности для отечественных беспилотных летательных аппаратов. Работу по данному проекту ведут ученые университетского Центра "Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем". Разработка на основе нейросетей позволит упорядочить и автоматизировать полеты дронов и минимизировать количество потенциальных нештатных ситуаций на земле и в воздухе. В перспективе подобная единая экосистема поможет создать в нашей стране высокие стандарты безопасности для целой отрасли беспилотной авиации. Этот проект ученые реализуют вместе с индустриальным партнером – компанией "Транспорт будущего".

Фото: Олеся Орина