В МАИ испытают новую систему управления роботами космического назначения

Студент третьего курса института № 6 «Аэрокосмический» МАИ Алексей Колтовский разрабатывает программный комплекс для беспилотного автономного управления роботом космического назначения. Разработка позволяет определять положение аппарата и пройденное им расстояние лишь по данным с камеры. Об этом сообщает пресс-служба МАИ.

Как утверждает маевец, технология поможет увеличить скорость движения аппарата при исследовании различных небесных тел в несколько раз за счёт упрощения оценки окружающей обстановки.

"Сигнал от аппарата на поверхности Марса идет до Земли около 15 минут, еще столько же обратно, причем оценка окружающей среды часто затруднена низким качеством фотографий с камер управления, — говорит Алексей Колтовский. — С применением новых технологий появилась возможность оценки обстановки вокруг аппарата в трёхмерном представлении. При этом робот сможет перейти к полной автономности в принятии решений и составлении маршрута движения".

В основе программного комплекса лежат технологии визуальной одометрии и мгновенной локализации на местности — SLAM.

"Комплекс позволит роботу по визуальным данным без использования акселерометра и других измерительных средств строить карту местности, визуально обнаруживать препятствия и преодолевать их, а также возвращаться в точку последнего приема сигнала при его потере", — рассказывает маевец.

По словам студента, для реализации поставленных задач он использует язык программирования Python с библиотеками машинного обучения и машинного зрения. Так как бортовые компьютеры автономных аппаратов часто ограничены в вычислительной мощности, сейчас Алексей занимается оптимизацей алгоритмов и датасетов (наборов данных), чтобы увеличить производительность программы.

"Например, библиотека OpenCV без оптимизации дает возможность обрабатывать около 0,82 кадра в секунду, тогда как оптимизация позволяет достигнуть результата 8–10 кадров в секунду, — говорит он. — В случае успеха технология может быть применена в самых различных сферах жизни, но в первую очередь я ориентируюсь на повышение автономности исследовательских космических аппаратов".

Для России проект по адаптации подобных программных комплексов под космические задачи и ограниченные ресурсы вычислительной мощности аппаратов может считаться уникальным.

"Возможности визуального определения препятствий и их преодоления были частично реализованы в марсоходе Perseverance, который был запущен NASA в 2020 году. Снимки с камеры интерпретировались в трtхмерные карты поверхности, что позволило оптимальнее планировать маршрут. Применение этой технологии помогло в шесть раз увеличить скорость перемещения — с 20 м/ч до 120 м/ч", — отмечает Алексей.

Первые испытания разработки на базе шестиколесного робота планируется провести уже весной.