Звёздная карта для дронов: там, где GPS бессильна, на помощь приходит небо

Учёные из Университета Южной Австралии представили новую навигационную систему для беспилотников, которая анализирует положение звёзд, чтобы определить координаты устройства. Технология предназначена для использования в ночное время и в условиях, где GPS-сигналы недоступны или заблокированы.

Алгоритм обрабатывает изображения звёзд с помощью стандартного автопилота. Он уже был протестирован на беспилотнике с фиксированным крылом и продемонстрировал высокую точность — погрешность не превышала четырёх километров. Создатели уверены, что их технология станет надёжным резервным инструментом для дронов, требующих автономной ориентации.

Преимущество нового подхода — лёгкость и доступность. Сложные системы звёздной навигации прошлого были громоздкими, дорогими и требовали механической стабилизации. Разработка Университета Южной Австралии не нуждается в тяжёлом оборудовании и легко интегрируется в небольшие дроны.

Навигация по звездам была широко известна ещё в древности, но в авиации её начали вытеснять GPS-технологии. Однако этот метод остаётся незаменимым там, где спутниковые сигналы недоступны. В прошлом такие системы применялись на самолётах, например, SR-71, и включали в себя стабилизированные телескопы и инерциальные датчики. Увы, для современных легких беспилотников они точно не подошли бы.

Затем появились «безрамные» системы, заменяющие механическую стабилизацию цифровыми алгоритмами. Они позволяют фиксировать положение звёзд с помощью камер и вычислять координаты на основе анализа углов наклона и высоты светил. Этот подход, активно развивавшийся в последние годы, снижает стоимость и уменьшает вес оборудования. С дронами технология сочетается, но главной сложностью остается точность.

Автопилоты, применяемые в массовых моделях дронов, нередко ошибаются при вычислении координат. Чтобы устранить эту проблему, исследователи разработали метод, использующий орбитальное движение. Беспилотник выполняет круговой манёвр, собирая данные о широте и долготе. Затем алгоритм усредняет результаты, корректируя ориентацию камеры и определяя точное местоположение.

В отличие от традиционных методов со сложными алгоритмами вроде расширенного фильтра Калмана, новый подход исключает накопление ошибок и сохраняет точность на протяжении длительного времени благодаря синхронизации данных.

Хотя технология уже показала себя с лучшей стороны, она всё же имеет слабые места. Главная сложность заключается в том, что система работает только когда небо полностью просматривается. Учёные рассматривают альтернативу — использование инфракрасных камер для работы днём. Однако такие камеры отличаются меньшей точностью: слабый сигнал теряется на фоне шумов.