Rússia (bbabo.net), - Uma equipe de cientistas de Nizhny Novgorod desenvolveu um protótipo e recebeu uma patente para um sistema de reabastecimento automático sem contato para veículos aéreos não tripulados (UAVs).

Tentativas de criar tais sistemas estão sendo feitas em muitos países. Mas o desenvolvimento de Nizhny Novgorod se distingue pela precisão da coordenação do drone com o posto de gasolina e pelo carregamento sem contato. O sistema permite sobreviver com um mínimo de refinamento do UAV, o que reduz significativamente o consumo de energia, o custo do sistema em comparação com os análogos e não afeta o desempenho de voo do UAV.

“O UAV é carregado sem fio usando um transformador de ar, onde a energia do circuito primário do local de pouso é transferida para o circuito secundário do dispositivo por meio de um campo magnético”, disse o professor associado do Departamento de Neurotecnologia do Instituto de Biologia e Biomedicina do NI Lobachevsky Sergey Stasenko. - Nossa invenção elimina as deficiências dos protótipos devido ao projeto original de um posto de gasolina autônomo e um algoritmo de controle de pouso baseado em nossos próprios desenvolvimentos no campo de sistemas de inteligência artificial e sistemas de imagem de fluorescência.

O módulo de controle é projetado para se comunicar com o UAV, e a plataforma está na forma de uma estação autônoma alimentada por energia solar. O local de pouso do drone na plataforma é marcado com marcações. Uma câmera UV é instalada na plataforma. O módulo de energia inclui uma bateria recarregável e bobinas para criar um campo magnético alternado para reabastecimento sem contato.

O UAV entra na zona de visibilidade usando um sistema de navegação padrão baseado em GPS / GLONASS. Em seguida, usando um canal de rádio, o drone procura a rede local da estação autônoma, liga a fonte de radiação ultravioleta e transmite suas coordenadas para a estação.

A aeronave está equipada com um módulo de computação que inclui um algoritmo de reconhecimento de marcação. É uma rede neural pré-treinada, que permite o uso mínimo de recursos de computação UAV.

O trabalho de pesquisa foi realizado com base no laboratório de métodos avançados de análise de dados multidimensionais da UNN no âmbito da mega-subvenção "Redes escaláveis ​​de sistemas de inteligência artificial para análise de dados de dimensão crescente".

A equipe de pesquisadores, além de Sergey Stasenko, também inclui Alexander Telnykh, pesquisador do Centro Federal de Pesquisa "Instituto de Física Aplicada da Academia Russa de Ciências" (IPF RAS), Irina Nuidel, pesquisadora sênior do IAP RAS , e Olga Shemagina, pesquisadora do IAP RAS.

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