Молодёжная команда «Техношаманы» разработала алгоритм на основе компьютерного зрения, который позволяет беспилотнику автономно садиться на подготовленную площадку с точностью до сантиметра. Система определяет положение дрона в пространстве по специальным маркерам (ArUco или AprilTag), вычисляет расстояние до них и передаёт команды на полётный контроллер. Оператору нужно лишь подтвердить запуск процедуры. Разработка представлена в рамках программы «Кадры для БАС».
В основе работы системы — библиотека OpenCV и вычислительный модуль Raspberry Pi 4. Камера ArduCam фиксирует маркеры, после чего система рассчитывает координаты дрона и корректирует снижение. Как пояснил капитан команды Ярослав Харитонов, точность позиционирования достигает сантиметрового уровня, а погрешность по ориентации не превышает двух градусов. Аналогов такого решения на рынке сейчас нет — международный проект Vision Landing был заморожен.
Сейчас разработчики используют лидар для измерения высоты и дрон собственной сборки с двигателем Surpass. В планах — добавить распознавание инфракрасных меток, букв и геометрических фигур, а также алгоритмы для компенсации солнечных засветок. Это повысит устойчивость системы в сложных условиях освещения.
Как отмечают «Изветия», отраслевые эксперты видят большой потенциал технологии: от логистики и дронопортов до инспекции промышленных объектов и работы в зонах без GPS. Однако они предупреждают, что на точность посадки могут влиять внешние факторы, например порывы ветра. Эти ограничения предстоит учесть до масштабирования решения. В перспективе такие системы могут стать основой для городской аэромобильности и аэротакси.
«После обнаружения маркера система вычисляет его координаты относительно дрона и расстояние до него, которое может достигать нескольких десятков метров. Полученные данные передаются через протокол MAVLink, что позволяет точно управлять снижением аппарата», — рассказал капитан команды Ярослав Харитонов.