Школьник из Ижевска спроектировал перевозку грузов роем беспилотников

Слушатель академии «Калашников» Александр Щепин из Ижевска разработал проект доставки грузов беспилотными воздушными судами в труднодоступные населенные пункты страны. Об этом достижении рассказала пресс-служба АО Концерн «Калашников». Работа юного «академика» победила в направлении «Беспилотный транспорт и логистические системы» научно-технологической проектной образовательной программы «Большие вызовы», прошедшей в образовательном центре «Сириус». Александр и его команда создали систему доставки грузов на основе роевого интеллекта. В ее состав входят четыре БЛА: два крупногабаритных дрона грузоподъемностью до пяти килограмм, один малогабаритный квадрокоптер с системой захвата грузов и дрон-ретранслятор. Ретранслятор выполняет функцию «воздушного маяка» и корректирует ошибки в инерциальной системе позиционирования, что обеспечивает высокую точность работы без использования спутниковых систем навигации. Взаимодействию БЛА между собой способствует технология MESH-связи, при которой несколько аппаратов и управляющая станция соединяются между собой, образуя сеть. В результате дроны обмениваются данными и координируют свои действия. Кроме того, при использовании данной технологии, управление роем БЛА может осуществлять один оператор. Для оценки работоспособности проекта ребята провели цикл испытаний, которые показали высокий уровень автономности системы и ее готовность к применению на практике. «Для меня участие в программе „Большие вызовы“ стало уникальным. Объединение дронов в единый автономный комплекс с собственной системой навигации — сложная задача. Но скоординированная командная работа и готовность вложить все силы в проект стали залогом успеха. Большую роль сыграли знания и практические навыки, полученные за время обучения в академии „Калашников“. Они позволили сразу влиться в работу в качестве многопрофильного специалиста: инженера, пилота и программиста в одном лице», — поделился впечатлениями Александр Щепин. Напомним, ранее Александр Щепин разработал проект «Альбатрос». Это — воздушная лаборатория на основе БЛА самолетного типа, предназначенная для обнаружения мест массового произрастания опасных видов сорняков (золотарник канадский) на основе данных аэрофотосъемки. «Альбатрос» предназначен для обнаружения мест распространения золотарника канадского на основе данных аэрофотосъемки. Этот сорняк наносит вред сельскохозяйственным угодьям. Он вытесняет местные растения и изменяет состав почвы, тем самым ухудшая качество сена, заготовляемого для скота. Кроме того, пыльца сорняка вызывает серьезные аллергические реакции и опасна для здоровья людей. В Удмуртии на текущий момент он встречается в 15 из 25 районах. Решением проблемы может стать использование БПЛА. Однако сегодня на рынке нет простых и недорогих в обслуживании беспилотных систем, доступных широкому кругу пользователей: от небольших фермерских хозяйств до крупных заповедников. К примеру, стоимость БПЛА с наземной станцией на российском рынке стартует от 1 млн рублей. Беспилотники — не единственное направление научной деятельности учащихся фирменного учебного заведения Концерна «Калашников». Ранее ученик академии по направлению «Нейро. Искусственный интеллект» Альберт Зуев разработал чат-бот, позволяющий определить вероятность развития болезни Паркинсона на основании данных биохимии. Паркинсон — второе по частоте среди всех нейродегенеративных заболеваний в мире — характеризуется медленным развитием и до сих пор не поддается лечению. Однако при ранней диагностике возможно замедлить ее развитие и улучшить качество жизни пациента. При этом остро стоит вопрос своевременного и достоверного выявления первых симптомов болезни. Объективные данные могут быть получены путем анализа результатов биохимических исследований, но их обработка также занимает много времени. Именно задачу оперативности обработки информации решает разработка Зуева. Специалисты Удмуртского государственного университета (УдГУ) предоставили юноше для анализа массив данных, собранный ими в республиканской больнице. На основе их обработки учащийся предложил модель, выделяющую основные показатели, на которые можно опираться при диагностике. Сейчас идет сбор дополнительных массивов информации для совершенствования модели и улучшения точности ее функционирования. Причина болезни Паркинсона остается в значительной степени неизвестной. Предполагается, что на возникновение заболевания влияют генетические факторы, внешняя среда (возможное воздействие различных токсинов), процессы старения.