Новый алгоритм следит за роем дронов лучше человека
Дроны-курьеры уже летают над городами, но как сделать так, чтобы они не сталкивались?
Дроны стремительно развиваются, и теперь следить за целым роем в воздухе — критически важная задача. В Китае и других странах постепенно открывают низкое воздушное пространство, и технологии трекинга помогут прокладывать маршруты, регулировать движение и перехватывать нарушителей. Это серьезно повлияет на безопасность и эффективность городской авиации.
Камеры — дешевый и надежный способ следить за дронами: они дают много информации и устойчивы к помехам. Но когда нужно не просто обнаружить каждый дрон в потоке видео, а еще и не перепутать их — начинаются проблемы. Обычные алгоритмы плохо справляются: дроны в рое выглядят почти одинаково, а двигаются непредсказуемо.
Группа ученых из Пекинского технологического института под руководством Цзиня Жэня и Тао Суна предложила новый подход. Они анализируют не один кадр, а последовательность — и замечают то, что другие методы упускают.
Результаты опубликованы в издании Chinese Journal of Aeronautics.
Проблемы, которые решили:
- Одинаковая внешность. Дроны одной модели почти неотличимы в отдельном кадре, но их позы меняются со временем — например, при повороте винтов или крыльев.
- Хаотичное движение. В воздухе дроны резко ускоряются, крутятся, меняют траекторию — классические методы прогнозирования движения тут часто ошибаются.
Ученые создали алгоритм, который сравнивает изменения во внешности и движении на нескольких кадрах, и собрали AIRMOT — первый датасет для трекинга однородных роев дронов «воздух-воздух». Тесты на AIRMOT, MOT-FLY и UAVSwarm показали лучшие результаты среди существующих методов.
Наш подход лучше всего подходит для реальных условий, — говорит Цзинь Жэнь.
Но признает: система еще не проверялась в сложных сценариях — например, при смешанных роях, плохой погоде или в городской среде. В планах — добавить мультикамерность, данные с других датчиков и улучшить детектирование на больших дистанциях.
Исследование решает две практические задачи:
- Безопасность. Перехват «левых» дронов у аэропортов или стратегических объектов — сейчас это делают радиоглушилками или сетями, но визуальный трекинг точнее и дешевле.
- Логистика. В городах будущего дроны-курьеры или такси будут летать роями — без надежного трекинга хаос неизбежен.
Метод особенно ценен для военных: например, для слежения за вражескими БПЛА в условиях РЭБ, когда GPS и радиосигналы подавлены.
Главный минус исследования — тестирование только в лабораторных условиях. В реальности мешают:
- Солнечные блики на корпусах дронов (искажают внешность).
- Перекрытия объектов — в плотном рое дроны постоянно заслоняют друг друга.
- Вычислительные затраты — анализ множества кадров требует мощных GPU, что проблематично для бортовых систем перехватчиков.
Ранее российские ученые разработали ПО для поисковых и спасательных дронов.
