Учёные МАИ придумали систему поиска дефектов самолётов с помощью робота и дрона
В Московском авиационном институте разработан роботизированный комплекс на нейросетевых алгоритмах, позволяющий выявлять дефекты обшивки самолётов. Комплекс состоит из наземного колёсного робота и беспилотного летательного аппарата. Во время нахождения воздушного судна на аэродромной стоянке робот и дрон совместно осматривают его, распознают различные виды повреждений и отмечают на трёхмерной модели их местоположение.
Разработка создана коллективом кафедры 305 "Пилотажно-навигационные и информационно-измерительные комплексы" МАИ под руководством доцентов Александра Черноморского и Дмитрия Суркова. Заказчиком работ выступила компания "Статус Консалт", которая планирует внедрить комплекс в аэропорту города Жуковского.
— Объединение в едином комплексе наземного и летающего аппаратов позволяет сканировать наружную поверхность воздушных судов с разных точек — как снизу, так и сверху. Это повышает эффективность и надёжность диагностики, — рассказывает участник проекта, старший преподаватель кафедры 305 МАИ Тимофей Хорев. — Работы в этом направлении ведут многие зарубежные авиакомпании, но самым распространённым подходом является использование одного дрона под управлением оператора. Наш комплекс позволяет проводить осмотр быстрее и точнее. Кроме того, он функционирует в полностью автоматическом режиме.
Наземный робот оснащён разработанной в МАИ комплексной системой навигации, которая позволяет обоим аппаратам автоматически перемещаться по заданным траекториям. В процессе движения они непрерывно информируют друг друга об осмотре точек и готовности к дальнейшему движению. Для обнаружения дефектов используются нейросетевые алгоритмы на основе открытой архитектуры ResNet-101. Также было разработано программное обеспечение, определяющее с помощью нейросети количество дефектов и их координаты.
— Нейросеть позволит выявлять такие дефекты обшивки, как трещины, деформации и другие, — объясняет один из разработчиков ПО, студент института № 3 "Системы управления, информатика и электроэнергетика" МАИ Святослав Хемарин. — Данный комплекс поможет не только уменьшить количество персонала и сэкономить время, необходимое для осмотра воздушного судна, но и определить дефекты, которые трудно заметить человеку.
Обучение нейросети проводилось на сформированной в МАИ выборке макетов различных дефектов воздушных судов. В дальнейшем эту работу планируется продолжить, чтобы достичь ещё более высокого уровня диагностики и исключить ложные срабатывания.
CIS & Russian Aviation News And Insights
- Russia’s Azur Air carried more than 1 million passengers in six months
- Aeroflot’s traffic climbs as group improves its sustainable development indicators
- Russia’s aviation authorities anticipate seven per cent traffic decline in 2024
- Russian airlines’ traffic to BRICS countries short of 50% of the pre-pandemic level
- Aeroflot’s financials outperform pre-pandemic results
- The number of passengers at Russian airports increased by 6.7%
- Aeroflot sets record-breaking flight frequencies for key domestic routes
- Russian airlines’ April passenger traffic increased by 8.3%
- Aeroflot adapts Russian IT system for strength analysis in MRO