Полностью автоматизированные беспилотники

Когда говорят о полностью автоматизированных беспилотниках, многие сразу представляют себе сцены из фантастики — рои дронов, самостоятельно принимающие решения в сложной городской среде. На практике же, особенно в сфере низковысотной экономики, этот термин часто понимают слишком буквально, забывая про огромный пласт подготовительных работ, логистики данных и, что самое важное, юридических и инфраструктурных ограничений. Автоматизация — это не про то, чтобы нажать кнопку и забыть, а про создание устойчивой, повторяемой и, что критично, экономически оправданной цепочки действий, где дрон является лишь конечным исполнительным звеном.

Что скрывается за ?полной автоматизацией? в ?

Если отбросить маркетинг, то сегодня под полностью автоматизированными беспилотниками обычно подразумевают системы, способные выполнить заранее спланированный полётный профиль от взлёта до посадки без вмешательства оператора в пилотирование. Ключевое слово — ?заранее спланированный?. Мы в своей работе, связанной с сервисной платформой OOO Технологии беспилотных летательных аппаратов Хунань Юхан, постоянно сталкиваемся с тем, что клиенты ждут чуда: загрузил карту, указал область — и дрон сам всё обследует, сам облетит препятствия, сам проанализирует. Реальность жестче. Даже для простого мониторинга ЛЭП автоматизация касается в первую очередь регулярных, рутинных маршрутов. А вот что делать, если на пути внезапно появилась строительная вышка, которой не было на картах месяц назад? ИИ для динамического облёта сложных препятствий в реальном времени — это ещё далеко не массовый продукт, а скорее дорогостоящие лабораторные разработки.

Возьмём, к примеру, нашу работу по созданию цифровых двойников городских кварталов для планирования застройки. Автоматизированный дрон летает по сетке, делает перекрывающиеся снимки. Всё автоматически. Но! Подготовка включает в себя согласование полётов с властями (в России это ФСБ, Росавиация, иногда Минобороны — для каждого района свои нюансы), тщательный анализ зон ограничений, выбор времени суток с наименьшей ветровой нагрузкой и активностью людей. Сам полёт — это 20% работы. Остальное — это постобработка: сшивка фотограмметрических данных, ?очистка? облака точек от артефактов (например, от движущихся машин), верификация точности геопривязки. Вот эта связка ?планирование-полёт-обработка? и есть та самая сервисная модель, которую мы развиваем. Без неё дрон — просто дорогая игрушка.

И здесь кроется частый провал начинающих команд: они вкладываются в ?умный? дрон, но экономят на инженерах по данным, на софте для обработки, на юристах по воздушному праву. В итоге проект упирается либо в некачественные данные, которые нельзя использовать в ГИС, либо в штрафы. Автоматизация полёта бессмысленна, если нет автоматизации (или хотя бы чёткого регламента) для всех смежных процессов.

Платформа как решение: опыт Hunan Yuhan

Именно поэтому наша компания, OOO Технологии беспилотных летательных аппаратов Хунань Юхан, с самого начала в 2019 году делала ставку не на продажу ?волшебных? дронов, а на построение сервисной экосистемы. Наш офис в Чанше стал скорее хабом, где стыкуются заказчики (скажем, из сельского хозяйства или энергетики), операторы, аналитики данных и разработчики ПО. Модель ?сервис+продукт+операция? — это не слоган, а ежедневная практика. Мы не говорим клиенту: ?Вот вам полностью автоматизированный беспилотник, разбирайтесь?. Мы говорим: ?Какая у вас задача? Инвентаризация леса? Контроль состояния кровель? Давайте мы проанализируем район, подготовим все разрешения, проведём полёты нашим оборудованием, обработаем данные на нашей платформе с использованием алгоритмов ИИ для выделения крон деревьев или дефектов покрытия, и предоставим вам готовый отчёт или цифровую модель?.

На сайте https://www.uavhunan.ru мы как раз стараемся показать эту цепочку создания ценности, а не просто галерею летающих аппаратов. К сожалению, многие до сих пор ищут ?купить автономный дрон?, не понимая, что ключевая стоимость сместилась в софт и услуги. Наша платформа как раз и призвана снизить порог входа: небольшая компания по обследованию объектов может использовать наши наработанные шаблоны полётных заданий и алгоритмы анализа, не разрабатывая всё с нуля.

Один из конкретных кейсов — мониторинг линий электропередач в горных районах Хунани. Задача идеальна для автоматизации: регулярные маршруты, чёткие объекты контроля (изоляторы, траверсы). Но местность сложная, частые туманы, магнитные аномалии, влияющие на компас дрона. Мы начали с базовой автоматизации полёта по точкам. Столкнулись с проблемой: в туман дрон ?не видел? препятствия (провода), а полагаться только на ГЛОНАСС/GPS было опасно из-за возможных сбоев. Решение было гибридным: мы дополнили маршруты не просто координатами, а обязательными контрольными точками с визуальными ориентирами, на которых дрон должен был ?свериться? с помощью камеры, прежде чем продолжить путь. Это не та ?полная? автоматизация из рекламы, но это рабочая, безопасная и отвечающая регуляториям автоматизация. Иногда практика требует таких компромиссов.

Большие данные и ИИ: двигатель или тормоз?

Без технологий больших данных и ИИ разговоры о полностью автоматизированных беспилотниках теряют смысл. Дрон генерирует гигабайты сырого материала — фотографии, видео, данные лидара. Вручную это не обработать. Но и здесь есть подводные камни. Готовые алгоритмы для распознавания объектов (типа ?дефект изолятора? или ?очаг болезней растений?) часто требуют дообучения на специфичных для региона данных. Мы потратили несколько месяцев, собирая и размечая тысячи снимков изоляторов именно с линий в центральном Китае, чтобы добиться приемлемой точности распознавания нашей нейросетью. И это непрерывный процесс — появился новый тип арматуры, и модель нужно корректировать.

Другая боль — это хранение и передача данных. Для создания детальной 3D-модели района в несколько квадратных километров может потребоваться несколько терабайт данных. Передавать это по радиоканалу в реальном времени нереально. Поэтому истинно автономные миссии длительностью в часы возможны только с дронами, которые могут хотя бы частично обрабатывать данные на борту, отправляя на землю уже сжатые результаты или тревожные сообщения (например, ?обнаружена температура на соединении 150°C?). Такие решения есть, но их стоимость пока высока для массового внедрения в низковысотной экономике. Мы экспериментировали с бортовыми вычислениями на базе NVIDIA Jetson для агродронов — получилось, но себестоимость сервиса выросла на 30-40%, что для многих фермеров оказалось неприемлемо. Пришлось откатиться к схеме с постобработкой на земле, но с оптимизацией процесса сбора, чтобы сократить время между полётом и получением результата.

Таким образом, ИИ и большие данные — это скорее не мгновенный двигатель, а направление для долгой и кропотливой настройки. Их роль — не заменить человека, а высвободить его время от рутины, перенаправив на решение сложных, нестандартных кейсов, которые машина пока не может осилить.

Распределённые городские услуги: полигон для будущего

Наиболее перспективное, на мой взгляд, направление для настоящей, комплексной автоматизации — это модель распределённых городских услуг. Представьте не одного дрона, а сеть. Один отвечает за мониторинг дорожной ситуации в районе, другой — за доставку экстренных медицинских грузов между больницами, третий — за инспекцию фасадов. Все они интегрированы в единую городскую цифровую платформу, управляемую ИИ-диспетчером. Это уже не фантастика, а пилотные проекты в некоторых городах. Наша компания как сервисная платформа видит свою роль именно здесь — в создании и интеграции таких вертикально-ориентированных решений.

Но сложности колоссальные. Помимо технологий (связь 5G/BVLOS, системы избегания столкновений между дронами разных операторов), есть вопросы кибербезопасности, общественного восприятия (шум, конфиденциальность) и, опять же, регуляторики. Воздушное пространство на низких высотах должно быть чётко структурировано, как дорожная сеть. Создание таких ?воздушных коридоров? и правил их использования — задача на годы. Мы участвуем в рабочих группах, обсуждая эти стандарты. Без них любая массовая автоматизация будет локальной и ограниченной.

Провальный эксперимент у нас тоже был. Пытались внедрить систему автоматического облёта дроном высотных строительных кранов для проверки их состояния. Всё было отлажено в симуляторе. Но в реальных условиях магнитные поля от металлоконструкций крана и близлежащих зданий вызывали отклонения в показаниях компаса и инерциальной навигации дрона. Он начинал ?дрейфовать? от заданной траектории, что вблизи конструкции было недопустимо опасно. Проект пришлось заморозить до появления более надёжных, возможно, оптических или ультразвуковых, систем навигации вблизи крупных металлических объектов. Это был дорогой, но ценный урок: симулятор и полигон не заменяют реальных условий, особенно в урбанистической среде.

Вместо заключения: куда движемся?

Так куда же движется индустрия? Полностью автоматизированные беспилотники — это не конечная точка, а длинный эволюционный путь. В ближайшие 2-3 года мы увидим не взрывной рост ?роботов-самоучек?, а постепенную, но уверенную стандартизацию и упрощение рабочих процессов (workflow) в конкретных отраслях: сельское хозяйство, энергетика, картография. Автоматизация будет захватывать всё больше этапов, но ключевые решения (особенно связанные с безопасностью и отклонениями от плана) ещё долго останутся за человеком, пусть и удалённым оператором-наблюдателем.

Роль таких компаний, как наша OOO Технологии беспилотных летательных аппаратов Хунань Юхан, — быть интегратором и проводником. Мы должны не просто продавать технологии, а помогать заказчикам выстроить бизнес-процессы вокруг них, учитывая все технические и правовые ограничения. Самый ?автоматизированный? дрон бесполезен, если для его запуска нужно два часа согласований или если полученные данные нельзя юридически использовать в отчётности.

Поэтому, когда в следующий раз услышите термин ?полностью автоматизированный?, спросите: а что именно автоматизировано? Полёт? Обработка данных? Принятие решений? И, что важнее, в каких граничных условиях эта автоматизация работает? Ответы на эти вопросы и отделяют маркетинг от реальных, работающих на земле (вернее, в воздухе) решений для низковысотной экономики. На этом пути ещё много проб, ошибок и открытий, и именно это делает работу в этой сфере такой интересной.