Учёные МАИ придумали систему поиска дефектов самолётов с помощью робота и дрона

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.