Обозреватель БПЛА
17K subscribers
11.5K photos
2.76K videos
119 files
11.8K links
Агрегатор новостей и постов о дронах на русском языке

Чат канала:
@droneschat

Для связи с редакцией:
@dronesrussia_bot

Для связи с админом:
@dronesrussia_admin
Download Telegram
Forwarded from ForkLog AI
👃 Испанские исследователи разработали портативный «электронный нос» для мониторинга запахов на очистных сооружениях.

Устройство оборудовано ИИ-датчиками, химическими сенсорами и специальной трубкой. Оно распознает различные газообразные вещества, включая сероводород, аммиак и диоксид серы, а также определяет уровень углекислого газа в воздухе и активность бактерий.

Исследователи прикрепили «электронный нос» к дрону и отправили его на водоочистную станцию. На основе полученных данных они составили пространственно-временную карту концентрации запахов и спрогнозировали изменение их интенсивности.

🔎 В процессе тестирования ученые сравнили измерения устройства с оценками специалистов-людей для одинаковых проб воздуха. Их показания совпали в 10 из 13 случаев.

#исследование
Forwarded from ForkLog AI
🕊 Швейцарские исследователи обучили дрон распугивать голубей. Во время испытаний они активировали систему 55 раз, снизив число птиц и время их пребывания на локации.

Ученые установили камеру на крыше конференц-центра SwissTech и в течение 21 дня записывали поведение голубей. Они натренировали нейронную сеть определять их количество и точное местоположение, а также передавать эти данные на квадрокоптер.

Когда алгоритм фиксировал большое скопление птиц, активировался дрон и прогонял их шумом без нанесения вреда. Однако из-за местных правил безопасности исследователям требовалось получать разрешение на каждый взлет.

👀 В ходе эксперимента ученые также сделали несколько наблюдений о взаимодействии голубей и беспилотника. Например, крупные стаи часто пугались просто взлета дрона на расстоянии 40–60 метров, в то время как более мелкие группы игнорировали его приближение до нескольких метров. Также некоторые птицы сразу же возвращались на место, если беспилотник быстро улетал.

#Швейцария #исследование
Forwarded from ForkLog AI
🤖 Китайские исследователи научили рой из 10 дронов автономно летать через густой лес.

Устройства размером с ладонь оборудованы камерами глубины, датчиками высоты и бортовым компьютером. Также в дроны интегрирован ИИ-алгоритм, который отвечает за предотвращение столкновений, рассчитывает эффективность полета и занимается координацией внутри роя. Гаджеты не используют внешнюю инфраструктуру вроде GPS.

Исследователи протестировали систему в разных сценариях: пролет через бамбуковый лес, огибание других дронов в эксперименте с интенсивным движением и следование за человеком.

💬 По данным ученых, роборой пригодится для аэрофотосъемки и быстрого реагирования на стихийные бедствия.

#исследование
Исследователи из Авиационного университета Эмбри-Риддла опубликовали исследование по опасных сближениям и столкновениям малых беспилотных авиационных систем (БАС) с пилотируемыми самолетами.

Использование малых БАС активно растет, к 2025 году Федеральное авиационное управление (FAA) прогнозирует, что флот БЛА будет составлять почти 2,4 миллиона единиц. По мере расширения операций БПЛА в рамках Национальной системы воздушного пространства (NAS) растет и вероятность столкновений в воздухе (NMAC) между БПЛА и самолетом.

В настоящее время основное распознавание NMAC БПЛА основано на том, что пилоты визуально обнаруживают конфликтующие БПЛА и уклоняются от них. Пилоты могут сообщать о таких столкновениях в FAA в виде отчетов о наблюдениях БПЛА. Отчеты о наблюдениях имеют ограниченную ценность, поскольку они очень субъективны и зависят от пилота, который оценивает информацию о дальности и высоте. Более того, они не учитывают NMAC, которые не замечает член летного экипажа.

Цель этого исследования состояла в том, чтобы изучить объективные данные, собранные с использованием датчика DJI Aeroscope и сообщений автоматического зависимого наблюдения (ADS-B)/Mode S в течение 36 месяцев вблизи крупного аэропорта США.

С использованием данных представлены три тематических исследования NMAC, основанные на трех различных профилях задач: (а) коммерческие авиаперевозчики, (б) самолеты авиации общего назначения (ГА) и (в) вертолеты.

В исследовании даны рекомендации по снижению рисков, связанных с тенденциями столкновений, для дальнейшего повышения безопасности в NAS.

Исследование доступно здесь

#БАС #международнаяпрактика #аналитика #исследование #безопасностьполетов