SLAM — метод навигации, который используется для определения местоположения и ориентации автономных роботов на заранее неизвестной местности, а также для обновления или дополнения уже известных карт окружающего пространства. В этом случае робот оснащен системой, способной формировать траекторию движения без участия внешнего оператора. Для летательных аппаратов самым простым вариантом является ориентирование с помощью сигнала GPS. Однако, в условиях недостаточного числа спутников или их полного отсутствия БПЛА теряет возможность автономного движения по маршруту. Особенно в зоне высокого уровня радиопомех или в связи с большой степенью насыщенности радиосигнала на одинаковых частотных каналах. Отсюда необходимость оптимизации полета за счет создания актуальных систем ориентирования летательного аппарата.
Ученые Томского политеха разрабатывают комбинированную радиолокационную систему контроля полета, которая работает при условиях помех радиосигнала и отсутствия GPS. Это совместный проект специалистов Юргинского технологического института ТПУ и Инженерной школы информационных технологий и робототехники. Благодаря специально созданному модулю система навигации при потере сигнала сможет переходить на дополнительные алгоритмы проверки, которые будут более качественно позиционировать самолет в нужном состоянии.
На данном этапе проекта политехники подготовили программный модуль, который сшивает из видеопотока большую карту, занимается поиском необходимого фрагмента и своей идентификацией на этой карте. В дальнейшем ученые планируют разработать более сложную версию модуля. В частности, благодаря радиолокационным сканерам, которые распознают карту местности как рельеф высот, система сможет идентифицировать местность, независимо от времени года и времени суток. Кроме того, ученые воплотят прототип интерфейса в полноценную рабочую среду взаимодействия с БПЛА и протестируют систему в реальных полевых условиях.Решение задачи позиционирования происходит в два этапа. На первом этапе создается карта местности на основе произведенной серии фотографий и их последующая графическая обработка. Второй этап — это идентификация текущего местоположения другим БПЛА с учетом разной высоты полета и возможной модификации местности. Сшивание карты из фрагментов и определение положения беспилотника происходит благодаря нейросети для технологии распознавания образов, которая заложена в основе разрабатываемого модуля. Кроме того, в интерфейсе программы заложена возможность масштабирования готовой сшитой карты и передвижения по ней,
