Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
#БПЛА
Как расширить возможности легких дронов распознавать нужные объекты в разных средах? Если использовать популярные нейросети, потребуются мощные бортовые компьютеры, заметно «отягчающие» БПЛА. Сложные вычисления оказываются неподъемными для легких дронов, а, значит, о точности поиска нужного объекта нет и речи, особенно в случае быстродвижущихся легких беспилотников. Выход предложили ученые КНИТУ-КАИ.
Во время военных действий все чаще применяют оптоволоконные БЛПА. Оптоволокно обеспечивает защиту от радиоэлектронного подавления и перехвата данных, что критически важно для спецприменений дронов в зоне СВО и на индустриальных объектах. По статистике только один из шести таких БЛПА достигает цели, а остальные рвут волокно, преодолевая всего 1-2 километра. Эксперименты исследователей ПНИПУ показали, что проблема в катушке, на которую наматывается оптоволоконный кабель. Из-за ее неправильного строения возникают микроизгибы и обрывы оптического волокна. Ученые разработали отечественную систему управления оптоволоконными БПЛА, которая не только минимизирует изгибы и предотвращает обрывание кабеля, но и способна передавать сигнал на 25 километров.
Массив публикаций о совершенствовании конструкторских разработок и функционала беспилотных летательных аппаратов обусловлен открывающимися перспективами использования БПЛА в различных сферах. Обобщению накопленного практического опыта и поиску магистральных направлений развития отрасли по производству беспилотников поможет исследование ученых КНИТУ-КАИ.
Специалисты Пермского Политеха представили уникальную разработку в области силовых установок — импульснотурбинный двигатель, который может изменить будущее беспилотных летательных аппаратов. Это гибридная конструкция, которая сочетает лучшие черты поршневых и турбинных технологий, и на 5-10% эффективнее по сравнению с традиционными аналогами.
В ответ на растущую угрозу со стороны беспилотников в зоне боевых действий, российские инженеры представили глубоко модернизированный вариант легендарного учебно-тренировочного самолёта Як-52. Новая версия получила обозначение Як-52Б2 и предназначена для борьбы с беспилотными летательными аппаратами (БЛА), в первую очередь — украинскими дронами-камикадзе.
Современные технологии активно внедряются в российскую военную промышленность. Развиваются БПЛА и роботизированные комплексы с искусственным интеллектом, создаются новые гиперзвуковые аппараты, средства для радиоэлектронной борьбы и системы навигации. Исследователь Пермского Политеха разработал прототип автоматической турели, использующей технологии нейросетей и машинного обучения. Технология может применяться для мониторинга периметров или защиты инфраструктуры.
Специалисты СПбГУ создали беспилотные летательные аппараты для транспортировки медицинских препаратов и оборудования. Разработка позволит оказывать оперативную помощь жителям труднодоступных районов, а также тем, кто попал в ДТП или оказался в чрезвычайной ситуации — например, в зонах наводнений или пожаров.
Специалисты РТУ МИРЭА разработали инновационную мезонинную плату для отладочной платформы, сочетающую в себе передовые технологии SDR, автопилота и интерфейсов связи. Это решение открывает новые горизонты в сфере радиоэлектроники, предлагая универсальную платформу для широкого спектра приложений — от беспилотных летательных аппаратов до промышленных систем управления.
Исследователи из Национального университета оборонных технологий Народно-освободительной армии Китая (НОАК) разработали новое устройство, которое позволит небольшим дронам стрелять мощными лазерами. Когда-то это считалось невозможным, так как для генерации лазерного луча с большой дальностью поражения требуется тяжелое и громоздкое оборудование.
Студенты Университета МИСИС и МФТИ совместно с учеными некоммерческой лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research предложили новую ансамблевую нейросеть SDDE (Saliency Diversified Deep Ensembles), которая с большей точностью определяет объекты на изображениях, не загруженных в базы данных. В перспективе новый алгоритм поможет развить сферу беспилотных транспортных средств и медицинской диагностики, где важно различать неопознанные элементы и графические артефакты.
Магистрант НИТУ МИСИС Марк Неволин разработал прототип квадрокоптера, который в перспективе сможет доставлять небольшие грузы до двух килограммов в городских пределах. Благодаря легковесной конструкции и простоте сборки дрон можно модифицировать под нужды заказчика: геодезию, аэрофотосъемку, поисково-спасательные операции и сельское хозяйство.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии