Rusland (bbabo.net), - Een team van wetenschappers uit Nizhny Novgorod heeft een prototype ontwikkeld en een patent ontvangen voor een contactloos automatisch tanksysteem voor onbemande luchtvaartuigen (UAV's).
In veel landen worden pogingen ondernomen om dergelijke systemen te creëren. Maar de ontwikkeling van Nizhny Novgorod onderscheidt zich door de nauwkeurigheid van de coördinatie van de drone met het tankstation en contactloos opladen. Het systeem maakt het mogelijk om rond te komen met een minimum aan verfijning van de UAV, wat het energieverbruik, de kosten van het systeem aanzienlijk vermindert in vergelijking met analogen en geen invloed heeft op de vliegprestaties van de UAV.
"De UAV wordt draadloos opgeladen met behulp van een luchttransformator, waarbij energie van het primaire circuit van de landingsplaats wordt overgebracht naar het secundaire circuit van het apparaat door middel van een magnetisch veld", zegt universitair hoofddocent van de afdeling Neurotechnologie aan het Institute of Biologie en biogeneeskunde van het NI Lobatsjevski Sergey Stasenko. - Onze uitvinding elimineert de tekortkomingen van de prototypes vanwege het oorspronkelijke ontwerp van een autonoom tankstation en een landingsbesturingsalgoritme gebaseerd op onze eigen ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentiesystemen en fluorescentiebeeldvormingssystemen.
De besturingsmodule is ontworpen om te communiceren met de UAV en het platform heeft de vorm van een autonoom station dat wordt aangedreven door zonne-energie. De drone-landingsplaats op het platform is gemarkeerd met markeringen. Op het platform is een UV-camera geïnstalleerd. De voedingsmodule bevat een oplaadbare batterij en spoelen om een wisselend magnetisch veld te creëren voor contactloos tanken.
De UAV komt de zichtzone binnen met behulp van een standaard navigatiesysteem op basis van GPS / GLONASS. Vervolgens zoekt de drone met behulp van een radiokanaal naar het lokale netwerk van het autonome station, schakelt de ultraviolette stralingsbron in en verzendt de coördinaten naar het station.
Het vliegtuig is uitgerust met een rekenmodule met een algoritme voor opmaakherkenning. Het is een vooraf getraind neuraal netwerk, dat minimaal gebruik van UAV-computermogelijkheden mogelijk maakt.
Onderzoek werd uitgevoerd op basis van het laboratorium van geavanceerde methoden voor het analyseren van multidimensionale gegevens bij UNN in het kader van de mega-subsidie "Scalable networks of artificial intelligence systems for analysis data of groeiende dimensie".
Het team van onderzoekers omvat naast Sergey Stasenko ook Alexander Telnykh, een onderzoeker bij het Federale Onderzoekscentrum "Instituut voor Toegepaste Natuurkunde van de Russische Academie van Wetenschappen" (IPF RAS), Irina Nuidel, een senior onderzoeker bij de IAP RAS , en Olga Shemagina, een onderzoeker bij de IAP RAS.
bbabo.Net