МАИ создаёт «глаза» для российских беспилотников
Московский авиационный институт разрабатывает технологию, которая позволит беспилотникам видеть и ориентироваться в пространстве даже там, где недоступен сигнал GPS.
Взгляд без спутников
В стенах Московского авиационного института (МАИ) идёт работа над революционной системой автономной навигации для беспилотных летательных аппаратов. Её ключевая особенность — способность строить карту местности и определять местоположение без опоры на GPS. Это особенно ценно в условиях, когда спутниковый сигнал подавляется средствами радиоэлектронной борьбы или пропадает из-за естественных помех.
В основе технологии лежит метод SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), который позволяет дрону одновременно локализоваться в пространстве и создавать карту окружающей среды. Система органично объединяет данные, поступающие с камер и инерциальных датчиков, а для анализа видеопотока в реальном времени задействует встроенную нейросеть. При этом всё необходимое оборудование интегрировано в собственный контроллер БПЛА, что существенно минимизирует зависимость от внешних модулей.
Значимость этой разработки для России трудно переоценить. Прежде всего, она резко повышает автономность отечественных беспилотников, делая их устойчивыми к разнообразным внешним воздействиям. Кроме того, функция обнаружения людей в реальном времени открывает широкие возможности для спасательных операций, мониторинга инфраструктуры и охраны объектов. Наконец, развитие технологий SLAM и ИИ укрепляет позиции страны в глобальной гонке за лидерство в области робототехники и автономных систем, где конкуренция особенно высока.
От МЧС до экспорта
Перспективы использования новой системы выходят далеко за рамки лабораторных испытаний. Например, экстренные службы смогут применять её при поиске пострадавших в зонах чрезвычайных ситуаций, где GPS недоступен. Также система подойдёт для инспекции линий электропередачи, трубопроводов и автодорог в удалённых и труднодоступных районах. В сельском хозяйстве она позволит точно картографировать поля и контролировать состояние посевов. А в сфере охраны объектов технология обеспечит автоматическое обнаружение нарушителей, повышая уровень безопасности.
При этом потенциал разработки не ограничивается внутренним рынком. За рубежом система МАИ может привлечь внимание самых разных заказчиков. Комбинация автономной навигации и ИИ-анализа делает разработку конкурентоспособной на глобальном рынке. Особенно востребованной она может оказаться в регионах с нестабильным спутниковым сигналом или плотной городской застройкой, затрудняющей приём GPS. Таким образом, российская инновация отвечает на актуальные запросы мировой индустрии беспилотных систем.
Мировая эволюция SLAM
Разработка МАИ — не изолированное явление, а часть глобального тренда на автономную навигацию. За последние пять лет исследования в этой области заметно активизировались, и Россия уверенно встраивается в этот процесс.
Исследователи активно тестируют алгоритмы, позволяющие дронам уверенно ориентироваться в самых сложных сценах — от густых лесных массивов до промышленных зон с плотной застройкой. Компании вроде «Дроид Квадро» также вносят весомый вклад в развитие отечественных решений для автономной картографии, расширяя практический опыт применения технологий.
Мировой контекст подтверждает актуальность выбранного направления. В 2024 году научная работа Darcy&Roy Press представила детальный анализ интеграции SLAM и глубокого обучения для автономных полётов, выявив ключевые преимущества и существующие сложности. Библиотеки типа ORB-SLAM3 уже закрепились в статусе эталонных инструментов для визуально-инерциальной навигации, задавая высокие стандарты качества. А обзоры на платформе Science Direct концентрируются на задачах, напрямую перекликающихся с целями разработчиков МАИ: как обеспечить надёжную работу дронов в условиях полного отсутствия GPS-сигнала.
Таким образом, российская разработка – не просто следование трендам, а вклад в формирование новых стандартов отрасли.
Будущее на своих датчиках
Сейчас проект МАИ находится на стадии полевых испытаний, где инженеры сосредоточены на решении трёх ключевых задач. Первая — повышение точности определения координат, чтобы система могла гарантировать высокоточное позиционирование в сложных условиях. Вторая — увеличение устойчивости к внешним помехам. Третья — расширение функционала, в частности, реализация автоматического удержания объекта в кадре и оптимизация траектории полёта с учётом динамически меняющейся обстановки.
Коммерциализация технологии намечена на второй квартал 2026 года, и эксперты прогнозируют её поэтапное внедрение. В период с 2026 по 2028 год ожидается запуск системы в гражданских сегментах.
В следующие два года возможна адаптация решения для оборонных задач. Кроме того, не исключено заключение экспортных контрактов, что позволит технологии стать частью национальных программ по развитию беспилотной авиации в других странах. После 2030 года намечается интеграция с ИИ-планированием маршрутов и налаживание взаимодействия с наземными роботами. Это откроет путь к полностью автономным миссиям, где дроны будут самостоятельно принимать решения на основе комплексного анализа окружающей среды, минимизируя участие человека.
