Aktuální vydání

celé číslo

04

2024

Průmyslové roboty a automatizace výrobních a montážních linek

celé číslo

FEL ČVUT představila inovace pro létající roboty

Skupina multirobotických systémů (MRS) působící na katedře kybernetiky Fakulty elektrotechnické ČVUT představila v jihočeském Temešváru výsledky vývoje bezpilotních letounů – dronů.

 

Ochrana proti GPS spoofingu

Při letových ukázkách byla předvedena metoda zabraňující nepřátelskému převzetí kontroly nad dronem formou tzv. GPS spoofingu. GPS spoofing je forma rušení, při níž dron obdrží falešné signály GPS šířené z nepřátelského vysílače a „uvěří“, že je na jiném místě. Spoofingové útoky jsou stále častějším prostředkem manipulace zejména ve válečných konfliktech, jejichž důsledkem může být zneužití a přesměrování vzdušných robotů nepřítelem k útoku na vlastní zařízení, popř. lze drony tímto způsobem donutit k přistání tak, aby se ocitly v rukách protivníka. V posledních několika letech byly zaznamenány stovky případů spoofingu a s rostoucím nasazením bezpilotních prostředků zejména na bojištích na Ukrajině roste význam adekvátní obrany proti nim.

Řešení, které vzniklo ve skupině multirobotických systémů, využívá palubní senzory dronu a palubní umělou inteligenci. „Vyvíjená metoda je schopna detekovat, že se dron odchýlí od původního zadání a začne se náhle chovat jinak. Systém to vyhodnotí jako útok a přepne dron do režimu, ve kterém bude nepřátelské GPS souřadnice ignorovat a bude se při letu řídit podle palubní umělé inteligence a senzorů, které má k dispozici,“ vysvětluje princip obrany doc. Martin Saska, vedoucí skupiny MRS FEL ČVUT. Druhá metoda ochrany proti GPS spoofingu, kterou skupina MRS ověřuje při letových zkouškách, spočívá ve vyfiltrování a zesílení původního signálu GPS tak, aby se dron řídil podle něj a nenechal si vnutit falešné souřadnice od nepřítele.

 

Roj autonomních dronů s palubní umělou inteligencí

Skupina výzkumníků z Fakulty elektrotechnické ČVUT v tomto projektu dokáže zúročit zkušenosti z létání ve ztížených podmínkách bez signálu GPS v soutěžích, jako byla neoficiální olympiáda robotiků organizovaná americkou vládní agenturou DARPA v roce 2021 či MBZIRC (Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge) v Abú Zabí (SAR), z jehož posledního ročníku v roce 2020 vyšla jako celkový vítěz.

Drony z FEL ČVUT světovou konkurenci převyšují mírou autonomie, díky níž ve vzduchu tvoří tým samostatných a současně spolupracujících robotů. Ačkoliv si během letu předávají minimum informací, jsou podobně jako hejno ptáků schopné zpracovávat vnější podněty a přizpůsobovat své chování změnám v okolním prostředí. Obdobně jako ptáci využívají přítomnost ostatních robotů ve svém okolí a sdílenou inteligenci roje v místech, kde senzorické vybavení jedince nestačí a samostatně letící dron by selhal.

Schopnost létat v kompaktní dynamické formaci tvořené dvaceti autonomními drony byla rovněž předmětem letových ukázek v Temešváru poblíž Písku, kde bezmála 70 robotiků z MRS s drony ve vzduchu ověřuje výsledky svého základního výzkumu. Šlo o ojedinělou příležitost vidět výsledky jejich výzkumu při rozsáhlých letových ukázkách, které lze realizovat jen v odlehlých oblastech mimo Prahu (obr. 1).

 

Dron odhalí kůrovce

Příkladem, ve kterém mohou drony zvládnout zadané úkoly mnohem rychleji a levněji než člověk, je metoda detekce stromů napadených kůrovcem. Řešení, které ve skupině multirobotických systémů vyvinula studentka magisterského studia programu kybernetika a robotika Tereza Uhrová ve spolupráci se společnostmi Eurosecur a Fly4Future, využívá schopnost autonomního dronu letět lesem bez GPS. Skupina MRS dron vybavený sprejem k označování napadených stromů v Temešváru předvedla při letové ukázce. Dron létající uvnitř lesa využívá data, která byla získána druhým, větším dronem vybaveným multispektrální kamerou, jež z výšky snímá les a dokáže identifikovat odlišnosti v barevném spektru. Přítomnost kůrovce totiž vystavuje napadený strom stresu, který se začne projevovat v barvě jehličí už v počátečních fázích, kdy je jinak dosavadními metodami velmi obtížné napadení odhalit.

Napadený strom je třeba co nejdříve vyhledat, ošetřit nebo odstranit. A právě na tuto fázi dohledání konkrétního napadeného stromu se výzkumníci z MRS FEL ČVUT soustředí. „Nejtěžší robotickou úlohou, kterou jsme museli řešit, je přelet dronu z prostředí s GPS vně lesa dovnitř porostu mezi stromy, kde kvalita signálu GPS není dostatečná. Dron se s využitím 3D lidaru a palubní inteligence dokáže uvnitř lesa lokalizovat, vyhýbat se překážkám a doletět na místo, kde se očekává výskyt napadeného stromu. K vlastnímu dohledání stromu využívá RGB kameru a neuronovou síť v palubním počítači. Jakmile dron identifikuje znaky přítomnosti kůrovce (miniaturní otvory v kůře), autonomně strom označí barvou. Lesník pak může jít najisto,“ shrnuje podstatu metody Martin Saska z MRS FEL ČVUT.

Metoda, kterou skupina MRS vyvinula ve spolupráci s komerčním sektorem, splňuje všechny předpoklady k reálnému využití – je rychlá, ekonomicky únosná (ve srovnání s podobnou inspekcí prováděnou např. z vrtulníku) a přesná, protože dron uvnitř lesa označí konkrétní strom, a ne jenom přibližnou lokalitu určenou v lese nepřesným GPS, jak je tomu u současných řešení (obr. 2).

[Tisková zpráva ČVUT, 26. dubna 2023.]

(Foto: Petr Neugebauer)

(ed)

 

Obr. 1. Autonomní bezpilotní letouny v dynamické letové formaci využívají inteligenci hejna

Obr. 2. Náročná navigace dronu v lesním prostředí