На земле и под землёй
Модель беспилотника, который может не только летать, но и передвигаться по труднодоступной местности, создала команда десятиклассника Алексея Гирича из московской школы № 69 имени Булата Окуджавы.
Разработка взяла бронзу конкурса «3D Бум» в номинации «Гибридные беспилотные летательные аппараты для мониторинга фауны и флоры города», которую организовал Московский авиационный институт.
Свой конвертоплан Алексей Гирич назвал «Афанасий Анатольевич». — Это просто необычное название, которое привлекает внимание,— улыбается он, рассказывая о своей разработке. Времени на ее создание, от идеи до модели, было всего три месяца, а последние трое суток перед финалом конкурса юный конструктор провел почти без сна: «Я перфекционист и пытался довести проект до идеала во всех мелочах, смоделировать буквально каждый винтик».
Задачу перед школьниками в МАИ поставили неординарную: сделать беспилотники, которые бы работали в разных средах — в воздухе, на воде или под водой, на земле или под землей, решая экологические проблемы в городе. Участников номинации пригласили в Центр технологической поддержки образования (ЦТПО) МАИ, где они изучали конструирование и создание беспилотников, основы сборки и монтажа электрических и электронных компонентов, базовые понятия их пилотирования и основы фототехники.
Бикоптер «Афанасий Анатольевич» получился тоже необычным: он летает за счет двух бесколлекторных двигателей с 17-дюймовыми пропеллерами на концах складных крыльев, а приземлившись, складывает крылья для большей маневренности и передвигается на специальных «лапах». Дрон способен исследовать подвалы и подземелья, садиться на крыши и залезать в отдушины чердаков — словом, производить разведку там, куда человеку добраться трудно, и применять при этом технологии искусственного интеллекта.
— Наш дрон отличается высоким уровнем автономности,— рассказывает Алексей Гирич.— По замыслу он управляется двумя процессорами-«полушариями»: полетным контроллером ArduPilot, который служит для полетов по маршруту и управления двигателем, и полноценным одноплатным компьютером Raspberry Pi 3B+, который обрабатывает полученные с камеры изображения и управляет ходьбой дрона. Его изюминка в том, что на Raspberry мы хотим обрабатывать алгоритмы машинного обучения, а для улучшения производительности подключим к плате нейронный ускоритель Intel Movidius Neural Compute Stick.
— В основе алгоритма будет искусственная нейронная сеть,— объясняет юный разработчик. — Если связь с наземной базой нарушится с потерей телеметрии, а низкий заряд аккумулятора вынудит дрон начать посадку, его управление возьмет на себя процессор Raspberry с нейронным ускорителем. Он начнет обрабатывать изображение с камеры при помощи алгоритма сегментации изображений и выберет подходящее для посадки место.
Чтобы получше узнать области применения БПЛА, оценить спектр экологических проблем большого города, разобраться в технологиях обучения роботов ходьбе и методах определения перемещения в пространстве, школьнику потребовалось изучить научную литературу, причем по большей части на английском языке, заодно и прокачать свой технический английский. Само программирование алгоритмов еще впереди.
При проектировании «Афанасия Анатольевича» пригодился трехлетний опыт работы в системах 3ds Max и Fusion 360 — профессиональном программном обеспечении для 3D-моделирования. Не такая уж редкость для нынешних школьников, особенно из физмат классов, как Алексей Гирич. Поначалу он вообще хотел стать дизайнером, увлекался программированием и игровыми движками. Но впечатлили новейшие технологии, благодаря которым роботов можно научить самостоятельности и даже творчеству.
— Поразительно, что нейронная сеть может выполнять не только классификацию изображений, распознавая их, но и, наоборот, синтезировать картинки,— делится Алексей Гирич.— Они получаются странные, фантастические, похожие на сновидения. Я хочу попробовать использовать искусственно синтезированные изображения техники в создании дизайна, находить интересные формы фюзеляжа, крыльев и вставлять их в свои рисунки.
Отдельно команда прорабатывала выбор материалов для «Афанасия Анатольевича». Чтобы повысить прочность крыльев, предусмотрели трубки из углеродного волокна, а испытания постоянной нагрузки на крылья симулировали во Fusion 360. Аппарат «прогоняли» через симуляции и дорабатывали, теперь каждое его крыло должно выдержать 6-килограммовую нагрузку — 60 ньютон.
Одновременно стало ясно, что за «Афанасием Анатольевичем» должен последовать «Афанасий Евгеньевич» — новый конвертоплан, который Алексей Гирич задумал смоделировать, используя технологию генеративного дизайна. Она позволяет сгенерировать детали под заданные конструктором условия будущего функционирования, легкие и прочные одновременно, по внутренней конструкции напоминающие органические или инопланетные структуры. Сам «Афанасий Евгеньевич» при этом будет попроще, без складных крыльев и «лап» — он нужен просто для получения фотографий с воздуха, на которых нейронную сеть будут «учить» распознавать на них безопасные места для посадки. Почему бы не использовать готовый дрон? "Нет, для меня это слишком просто. Хочу все сделать сам",— отвечает будущий конструктор.
— Идей еще много. Было бы здорово сделать автономную службу доставки, наземную или на дронах, — перечисляет Алексей Гирич, — заняться разработкой грузовых дронов и двухколесных автономных транспортных средств. Или, например, разработать стабилизатор для камер на технологиях машинного обучения, который бы висел на плече, и камера сама снимала хозяина, выбирая ракурс. Не приходилось бы постоянно держать ее в руках".
— Недавно я осознал, для чего нужно учиться, — размышляет Алексей Гирич. — Я долго думал, зачем все эти линейные уравнения с неизвестными и вся остальная школьная программа. А теперь знаю, что нужно получать знания и развивать свой ум, чтобы заниматься интересными проектами, на базе которых можно запустить свой бизнес и начать зарабатывать деньги, вкладывать их в разработку еще более амбициозных проектов и воплощать в реальность свои мечты.
Анастасия Фет
