Цифровой штурман: что делает дрон, когда связь с оператором обрывается

Массовый ударный дрон почти всю дорогу летит нормально. Проблема начинается на последних двухстах-трёхстах метрах: именно там стоит купольная станция помех на технике, именно там плотность её поля максимальна, и именно там от оператора требуется самая тонкая работа. Картинка рассыпается, управление вязнет, а цель уже близко.

Решение оказалось не в том, чтобы пробиться через помеху, а в том, чтобы к этому моменту оператор дрону был уже не нужен.

Задача

Купольные станции ближнего прикрытия построены на простом расчёте: перекрыть последний участок подхода. Автомобильные и носимые комплексы не пытаются глушить весь эфир — они создают вокруг машины сферу, внутри которой радиоуправление перестаёт работать.

Против оператора это работает безотказно. Против алгоритма, который уже получил цель и больше ни в чём не нуждается, — нет.

Четыре фазы

Первые три фазы обычны: оператор доводит аппарат до района, находит цель на экране, наводит на неё рамку и нажимает захват. Всё меняется на четвёртой.

После захвата бортовой вычислитель берёт цель на сопровождение и сам выдаёт команды на полётный контроллер. Оператор может отпустить управление, потерять картинку, попасть под помеху — на траекторию это уже не влияет. Аппарат ведёт не связь, а то, что он видит.

Что стоит на борту

Вычислитель для такой задачи умещается в ладони и весит десятки граммов. Это одноплатный компьютер с нейропроцессором — специализированным блоком, который умеет быстро считать свёрточные операции, из которых состоит распознавание изображений.

Требования к нему определяются не «мощностью» вообще, а тремя вещами. Он должен обрабатывать поток с камеры быстрее, чем меняется картина, — то есть десятки кадров в секунду. Он должен укладываться в несколько ватт, потому что питается от той же батареи, что и моторы. И он должен выдавать решение с задержкой в единицы миллисекунд, иначе управление начнёт запаздывать и пойдёт вразнос.

Подключается такой модуль к полётному контроллеру самым обычным способом — по последовательному интерфейсу, командами крена, тангажа и тяги. Для контроллера он неотличим от оператора; просто теперь команды приходят не с земли.

Как алгоритм видит цель

Работа делится на две разные задачи, и это важно, потому что решаются они разными средствами.

Детекция — найти на кадре объект нужного класса. Здесь работают компактные нейросети семейства YOLO в упрощённом, целочисленном виде: точность немного падает, скорость вырастает многократно. Обученные на силуэтах бронетехники, они находят её и под маскировочной сетью, и частично укрытой.

Трекинг — удержать уже найденный объект. Это другая задача, и для неё детектор избыточен: достаточно более простого алгоритма, который следит за смещением области кадра. Такие алгоритмы держат цель при частичном перекрытии пылью и дымом и работают на порядок быстрее.

Переключение между ними и есть суть схемы: тяжёлый детектор отрабатывает один раз, в момент захвата, дальше идёт лёгкий трекер. Если трекер цель потерял — вызывается детектор.

Куда лететь

Захватить цель мало, надо ещё правильно на неё выйти. Наивное решение — всё время держать нос на цель — работает только по неподвижному объекту.

По движущейся машине применяется метод пропорционального сближения — тот же, что в управляемых ракетах. Его идея в одной фразе: доворачивать надо не на цель, а с опережением, пропорционально тому, как быстро цель уходит вбок от линии визирования. Если линия визирования перестала вращаться — вы уже идёте в точку встречи.

Для дрона это оказалось особенно ценно: скорость сближения у него невелика, и «догонять» технику, которая едет, он не может в принципе. Может только выйти на упреждение.

Навигация без спутника

Второй сюжет, к которому привело машинное зрение, — навигация. В зоне подавления спутниковых сигналов аппарат теряет координаты, а инерциальная система дешёвого дрона накапливает ошибку быстро.

Ответ тот же: смотреть вниз. Модуль оптического потока анализирует смещение картинки под аппаратом и считает пройденный путь по земле — примерно так же, как компьютерная мышь определяет своё перемещение по столу. Точность уступает спутниковой, но она не зависит ни от помех, ни от того, работает ли навигационная система вообще.

Где это уже стоит

Российские комплексы с элементами машинного зрения

Из перечисленного самый известный — барражирующий боеприпас «Ланцет», у которого автоматическое сопровождение цели появилось раньше, чем у массовых FPV. Про него у нас есть отдельный разбор: чем отличаются его модификации. Здесь важна не машина, а принцип: автономность на конечном участке перестала быть свойством дорогих изделий и переехала на дешёвые.

Две ветки одного ответа

Стоит заметить, что у задачи «что делать с последними метрами под помехой» появилось два решения сразу, и они противоположны по логике.

Управление по оптоволокну сохраняет человека в контуре до самого конца, но платит за это нитью: катушкой, ограничением манёвра, риском зацепа. Бортовой ИИ, наоборот, человека из контура убирает и не платит ничем материальным — зато отдаёт решение алгоритму и работает только по тем целям, которые алгоритм обучен различать.

Обе ветки растут одновременно, и это не конкуренция, а разделение: там, где важна разведка в реальном времени и гибкость, идёт нить; там, где нужен массовый расходный удар, — автономный терминальный участок.

Чего эта схема не умеет

Автономность на конечном участке — не универсальный ответ, и границы у неё жёсткие.

Алгоритм узнаёт то, чему обучен. Нестандартная машина, необычный ракурс, сильно изменённый силуэт — и детектор может не сработать.

Захват по-прежнему делает человек. Если оператор не довёл аппарат до дистанции, на которой цель различима, автономный участок просто не начнётся.

И наконец, распознавание — не понимание. Алгоритм отличает силуэт от фона, но не отличает боевую машину от такой же на буксире или от муляжа. Решение о том, что перед ним, всё ещё принимает человек — просто теперь на несколько секунд раньше.