Попытки создания подобных систем осуществляются во многих странах. Но нижегородская разработка отличается точностью координации беспилотника с заправочной станцией и бесконтактностью зарядки. Система позволяет обойтись минимумом доводки БПЛА, что существенно уменьшает расход энергии, себестоимость системы по сравнению с аналогами и не влияет на летно-технические характеристики БПЛА.
- Зарядка БПЛА осуществляется беспроводным способом с использованием воздушного трансформатора, где энергия из первичной цепи посадочной площадки передается во вторичную цепь аппарата посредством магнитного поля, - рассказал доцент кафедры нейротехнологий Института биологии и биомедицины ННГУ имени Н.И. Лобачевского Сергей Стасенко. - Наше изобретение устраняет недостатки прототипов за счет оригинальной конструкции автономной заправочной станции и алгоритма управления посадкой, основанного на собственных разработках в области систем искусственного интеллекта и систем регистрации флуоресцентных изображений.
Модуль управления выполнен с возможностью связи с БПЛА, а платформа - в виде автономной станции, которая питается от солнечной энергии. Место посадки беспилотника на платформе обозначено разметкой. На платформе установлена УФ-камера. Модуль питания включает аккумуляторную батарею и катушки для создания переменного магнитного поля для бесконтактной дозаправки.
В зону видимости БПЛА входит с использованием штатной навигационной системы на базе GPS/ГЛОНАСС. Затем беспилотник с использованием радиоканала ищет локальную вычислительную сеть автономной станции, включает ультрафиолетовый источник излучения и передает свои координаты станции.
Летательный аппарат оснащен вычислительным модулем, включающим алгоритм распознавания разметки. Он представляет собой заранее обученную нейросеть, что позволяет минимально использовать вычислительные возможности БПЛА.
Научно-исследовательские работы выполнялись на базе лаборатории перспективных методов анализа многомерных данных ННГУ в рамках мегагранта "Масштабируемые сети систем искусственного интеллекта для анализа данных растущей размерности".
В коллектив исследователей, помимо Сергея Стасенко, также входят научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Институт прикладной физики Российской академии наук" (ИПФ РАН) Александр Тельных, старший научный сотрудник ИПФ РАН Ирина Нуйдель и научный сотрудник ИПФ РАН Ольга Шемагина.