Авторы работы — ученые из Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева (КНИТУ-КАИ): доцент Никита Левшонков, аспирант Игорь Нафиков и студентка Яна Ларюхина. Их исследование опубликовали в февральском номере журнала «Научный Вестник МГТУ ГА» за 2024 год.

Алгоритм уже доказал свою пользу в разных задачах:

• создание цифровых карт местности;
• мониторинг сельхозугодий;
• поиск лесных пожаров;
• патрулирование пляжей и аэропортов;
• доставка грузов и лекарств в труднодоступные места.

Одна из главных частей системы — блок обработки изображений. Алгоритм работает с небольшими фрагментами снимков (256 × 256 пикселей), комбинируя данные с обычных и инфракрасных камер. Для каждого участка изображения настройки подбираются индивидуально, что помогает получать четкие снимки даже в сложных условиях.

Система рассчитывает оптимальное время для выполнения задачи по формуле:

T = t₁ + (S_инт)/ (W_T × n) + t₂,

где:

• t₁ — время полета до зоны поиска;
• S_инт — площадь зоны;
• W_T — производительность одного дрона;
• n — количество дронов;
• t₂ — время возврата.

Особое внимание уделено безопасности. Алгоритм проверяет:

• возможные ошибки в заданиях;
• пересечения траекторий дронов;
• наличие препятствий (деревья, здания и т.д.).

Для каждой зоны поиска задается минимальная безопасная высота полета. Если что-то идет не так, система сама находит безопасное место для посадки. Если один дрон выходит из строя, его задачи автоматически передаются другим.

Тесты показали, что алгоритм успешно объединяет данные с разных дронов. Система хорошо работает как с верхней частью кадра (где лучше видны обычные камеры), так и с нижней (где они теряют эффективность).

На основе этих результатов планируется создать коммерческий продукт для использования дронов.

Ранее ученые из Пензы разработали бионический подводный дрон.