В МАИ разработали систему кругового обзора для мобильного пилотажного стенда
В МАИ разработана система кругового обзора для мобильного пилотажного стенда. Работы ведутся студентами 4-5 курсов кафедры 301 «Системы автоматического и интеллектуального управления» Сергеем Мелюковым, Иваном Антоновым, Семеном Ногтевым и выпускником МАИ Бориславом Ивановым под руководством начальника НИО-301, кандидата технических наук, доцента Владимира Борисовича Чемоданова. Об этом сообщает пресс-служба МАИ.
С данным проектом маевцы заняли призовое место (диплом III степени) на конкурсе научно-технических работ студентов и аспирантов, проходившем на базе «Алушта» МАИ в Крыму в рамках XXXI Международной научно-технической конференции «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» в сентябре 2022 года.
«Система может применяться в малогабаритных пилотажных стендах для имитации кругового обзора, что позволяет существенно снизить стоимость стенда за счет отсутствия необходимости использования дополнительных экранов и повысить его мобильность. Многие стенды стационарны, и чтобы их переместить, необходимо прилагать немалые усилия,» — говорит участник проекта Иван Антонов.
Помимо этого система будет полезна для оценки психофизиологического состояния пилотов или операторов потенциально опасных объектов. Разработчики уже внедрили систему в мобильный пилотажный стенд для проведения испытаний, в дальнейшем планируется улучшение алгоритма отслеживания поворота головы с помощью нейросети.
Уникальность разработки заключается еще и в применении методов трекинга — технологии виртуальной реальности, предназначенной для определения позиции и ориентации реального объекта в виртуальной среде с помощью специальных датчиков и маркеров.
На данный момент маевская система существует в двух вариантах.
Первый реализован с помощью трекера с тремя инфракрасными светодиодами, камеры и специальной программы, позволяющей отследить положение трекера в пространстве. С помощью простого алгоритма поиска происходит анализ изображения с камеры и находится положение светодиодов.
Во втором варианте отпадает необходимость в использовании трекера. Здесь используется обычная веб-камера. Программа получает с нее изображение и с помощью обученной нейросети выдает движения головы.
