Летающая робототехника

«Технология дронов может раскрыть 

весь свой потенциал только тогда, 

когда сбор и анализ данных достигают 

высочайшего уровня автоматизации». 

RussianDrone.ru

Профиль «Летающая робототехника» посвящен практической и инновационной деятельности в области автоматизации управления квадрокоптерами при помощи компьютерного зрения, включая автоматический сбор, обработку и анализ данных.

Будущее беспилотников за автоматизацией их полёта и автоматической обработкой данных, вместо десятков операторов беспилотного летательного аппарата — команда программистов, написавших код, может заставить работать сотни дронов. Качественные данные идут вместе с беспилотником, который является самым важным фактором развития индустрии беспилотных летательных аппаратов. Беспилотные летательные аппараты повышают ценность для пользователя при наличии способов быстрой обработки данных без дополнительных усилий в этом процессе. Чем быстрее, точнее и проще будут проанализированы данные, тем выше результат.

На финальном этапе участникам будет предложено разработать систему автоматизированного мониторинга участка нефте- и нефтепродуктопровода при помощи автономного квадрокоптера. 

Задачи профиля погружают в профессиональную работу с платформой программируемого квадрокоптера «Клевер» на базе Robot Operating System (ROS), техническим зрением (OpenCv), средством визуализации данных (RVIZ) и платформой для создания автопилотов (PX4).  Навыки работы с данными технологиями открывают широкие возможности в области промышленной робототехники, благодаря тому, что все разработанные решения можно масштабировать на промышленные платформы. 

Возможности, которые открывает участие в профиле:

• Подготовка к WorldSkills, Innopolis Open Robotics, Робофест и Робофинист, а также к международным робототехнических соревнований с использованием автономных дронов (прим. IMAV, MBZIRC).

• Практическое погружение в специальность «Эксплуатация беспилотных авиационных систем».

• Обучение работе с OpenCV и алгоритмами компьютерного зрения.

• Обучение алгоритмам Indoor навигации БПЛА.

Оборудование

Первый отборочный этап будет заключаться в решении задач по техническим школьным дисциплинам — физике и информатике.

Заранее рекомендуется посмотреть разборы задач прошлых лет — это сформирует понимание того, какого рода задачи могут встретиться.

На втором этапе Олимпиады участникам предстоит решить несколько заданий, которые требуют как хороших навыков решения классических задач по программированию, так и общих знаний аэродинамики, устройства и функционирования квадрокоптеров.

Часть заданий этого отборочного этапа будет сформулирована в виде задач, связанных с автономными миссиями квадрокоптера и распознаванием объектов, для решения которых необходимо разобраться со средой симуляции полета квадрокоптера — Gazebo. Участникам предстоит разработать программный код для запуска автономных миссий в симуляторе. Инженерам предстоит разработать дополнительный узел квадрокоптера.

На данном этапе участников ожидают как индивидуальные, так и командные задачи. Для решения каждого блока задач необходимо уметь работать в команде, делегировать и помогать друг-другу, поскольку в ограниченное для второго этапа время один человек может не успеть изучить новый материал, а также разработать решение. Задачи будут формироваться на платформе Stepik, часть задач будет оцениваться автоматически по эталонному решению, а часть будет проверяться и оцениваться экспертами. Результаты командных задач будут приниматься от капитанов команд.

Ссылки на материалы для самостоятельного изучения помогут в подготовке к Олимпиаде.

Заключительный этап состоит из предметного тура и командной задачи.

На предметном туре участникам предстоит решать задачи по информатике и физике.

Командная часть

Разлив нефтепродуктов из трубопровода представляет большую опасность для окружающей среды и людей. Последствия утечек приводят к загрязнению окружающей среды и опасности возгорания или взрыва. В результате утечек содержание нефтепродуктов в водоемах в 10-15 раз превышает предельно допустимые нормы. Экстремальное загрязнение почвы почти в 200 раз превосходит фоновые значения, а десятки тысяч гектаров земли исключены из хозяйственного оборота.

Проблема исследования новых способов обнаружения утечек остаётся открытой. БПЛА для обнаружения утечек используются повсеместно, но их обнаружение происходит не автоматически, а посредством наблюдения оператора за получаемыми данными на станцию управления и постобработки полученных материалов визуального наблюдения.

Участникам будет предложено разработать систему автоматизированного мониторинга участка нефте- и нефтепродуктопровода при помощи автономного квадрокоптера.

Автоматизированная система включает в себя:

• обнаружение мест разливов нефтепродуктов с автоматической обработкой и передачей информации на станцию управления в режиме реального времени;
• оценка технического состояния трубопроводов, выявление повреждений;
• мониторинг экологического состояния окружающей среды вдоль трассы трубопровода;
• отбор и доставка проб.

Командам предстоит разработать полезную нагрузку для возможности отбора, транспортировки и доставки проб, произвести монтаж разработанного узла, написать программный код для выполнения миссии автономного мониторинга и отладить всю разработанную систему. Как отладочные, так и зачетные миссии запускаются участниками на физическом полигоне самостоятельно.

На данном этапе командная работа является важнейшим пунктом для решения задачи, ввиду того, что все подзадачи переплетены между собой.