«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.
«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.
«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.