Система технического зрения «Фасетка», разработанная в Научно-техническом центре робототехники и компьютерных технологий МФТИ при содействии фонда НТИ, способна распознавать ландшафт независимо от времени суток и погодных условий, обеспечивая беспилотным аппаратам навигацию в местах, где недоступны GPS и ГЛОНАСС. Эта функция критически важна для работы в зонах природных катастроф, техногенных катастроф, при контроле трубопроводов и выполнении специальных миссий в режиме радиомолчания. Испытания на вертолете и дроне продемонстрировали точность навигации до 6 метров на высоте 1000 метров. Решение готово к внедрению в беспилотные системы. Об этом CNews сообщили представители МФТИ.
В настоящее время навигация дронов полностью опирается на спутниковую связь. Они теряют ориентацию в глубоких ущельях, серых зонах и при глушении сигналов ГНСС. В некоторых случаях выручают методы визуального ориентирования, когда дрон использует заранее загруженные карты местности.
Однако и тут есть сложности. Во-первых, рельеф изменяется — зимой снег прячет знакомые очертания. Во-вторых, изображения трудно анализировать, если съемка ведется под углом, а не строго вертикально, что существенно снижает маневренность. Кроме того, многие системы отказывают ночью и в плохую погоду.
Эту проблему решили в НТЦ робототехники и компьютерных технологий МФТИ, создав систему «Фасетка». Это не просто программное обеспечение, а полный цикл: от физических датчиков до специализированного тензорного процессора. В состав «Фасетки» входит многоканальная система технического зрения, которая может включать видимый спектр, ближний ИК, дальний ИК и радиолокационный канал.
Объединение этих каналов позволяет получать характеристики, устойчивые к погоде, времени суток и сезонным переменам. Например, тепловой контур здания сохраняется зимой, а радиолокационное изображение фиксирует макроструктуру леса независимо от наличия листвы.
Обработка данных основана на интеллектуальном тензорном алгоритме, который выполняет глубокую семантическую сегментацию входной информации. Алгоритм выделяет не пиксели, а объекты: дороги, строения, русла рек, опоры ЛЭП. Эти ориентиры практически не меняются при смене сезона или времени суток.
Выявленные объекты сравниваются с эталонной спутниковой картой (Google, «Яндекс карты»), загруженной в память. В результате получается глобальное позиционирование, а не одометрия.
Традиционная визуальная навигация требует, чтобы съемка проводилась строго в надир. «Фасетка» допускает отклонение камеры до 45 градусов от вертикали. Это достигается благодаря обучению нейросети на синтезированных ракурсах и использованию генеративных моделей.
То же самое касается сезонности: алгоритм обучен на данных разных времен года, применяя инвариантные семантические классы.
Ученые уже провели испытания системы «Фасетка» как на легких дронах, так и на тяжелом вертолете Ми-8. Тесты имитировали полеты над территориями с различным рельефом, погодными условиями, временем суток и в условиях подавления сигналов.
Исследование показало: на отметке 1000 метров погрешность определения координат варьируется от 6 до 15 метров, в зависимости от внешних факторов. Средняя ошибка локализации составляет 30 метров на каждый километр пути, а в ходе полевых испытаний на вертолёте Ми-8 среднеквадратическое отклонение по горизонтали удалось снизить до 5,2 метра.
Такой точности вполне хватает, чтобы беспилотник уверенно двигался по запланированному маршруту или прибывал в заданную точку.
Разработка уже готова к внедрению в беспилотные системы. В перспективе исследователи намерены уменьшить габариты устройства и расширить его совместимость с различными типами аппаратов и дронов.
Проект реализован при поддержке Фонда НТИ.
