Команда студентов Московского авиационного института (МАИ) работает над системой автономной навигации, позволяющей беспилотникам ориентироваться в пространстве без сигналов GPS. Разработка включает алгоритмы компьютерного зрения, данные камер и инерциальных датчиков, а также нейросеть для автоматического обнаружения людей. Это направлено на повышение эффективности поисково-спасательных работ и устойчивости дронов к потере спутниковой связи.
Визуально-инерциальная навигация по методу SLAM
В основе технологии лежит метод SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) — визуально-инерциальная навигация, позволяющая дрону строить карту местности и определять своё положение в реальном времени. Система комбинирует данные с камеры (функцию зрения) и инерциальных датчиков (ощущение движения) для оценки координат, скорости и ориентации летательного аппарата даже при выполнении сложных маневров.
«Мы создали систему, которая позволяет беспилотнику «понимать», где он находится, опираясь на собственные «ощущения» в виде инерциальной системы и компьютерное зрение. Наш алгоритм в реальном времени анализирует поступающую информацию, оценивая положение, скорость и ориентацию летательного аппарата. Объединение этих данных будет обеспечивать высокую точность и стабильность навигации», — пояснил руководитель проекта, доцент кафедры 806 «Вычислительная математика и программирование», заместитель начальника управления ИТ-Центра МАИ Петр Ухов.
Над проектом работают студенты из института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика», института № 2 «Авиационные, ракетные двигатели и энергетические установки» и института № 14 «Передовая инженерная школа МАИ».
Встроенная нейросеть для детекции людей
Ключевой особенностью разработки стала интеграция алгоритмов машинного обучения, которые в режиме реального времени анализируют видеопоток и обнаруживают людей. Это снижает вероятность пропуска объектов из-за человеческих ошибок или сбоев в канале связи при проведении поисково-спасательных операций.
По словам разработчиков, решение МАИ обладает конкурентным преимуществом перед существующими аналогами. Большинство подобных систем либо требуют дорогостоящего энергоёмкого оборудования, либо работают как отдельные устройства, не полностью интегрированные в управление дроном. В проекте МАИ навигация полностью встроена в собственноручно изготовленный полетный контроллер, что обеспечивает более стабильную и надёжную работу.
Масштабируемость и перспективы применения
«Проект изначально закладывался как масштабируемый. Это позволит в будущем адаптировать технологию для различных типов беспилотных авиационных систем и задач, таких как мониторинг труднодоступных территорий, обследование зданий, промышленных объектов и зон чрезвычайных ситуаций», — добавил Петр Ухов.
В настоящее время проект проходит полевые испытания. Команда работает над расширением функциональности системы, повышением точности определения курса и координат летательного аппарата, а также над увеличением автономности. Планируется использовать результаты детекции не только для фиксации обнаружения человека, но и для автоматического принятия решений на уровне миссии — например, удержание объекта в поле зрения, уточнение траектории или повторный облёт зоны интереса.
Перспективным направлением также является повышение надёжности работы в сложных условиях: при плохом освещении, задымлении или на монотонных сценах. Довести проект до законченного решения планируется во II квартале 2026 года.