Группа исследователей из РТУ МИРЭА разрабатывает облачную платформу, которая с помощью компьютерного зрения и машинного обучения сможет автоматически судить соревнования по гонкам дронов и давать тренерам уникальную аналитику. Технология, представленная на международном форуме по развитию беспилотных систем и проектно-образовательного интенсива «Архипелаг-2025», призвана решить острую проблему дефицита и высокой нагрузки судей-хронометристов, а также вывести подготовку спортсменов на новый уровень.
За кадром зрелищных гонок дронов скрывается серьёзная организационная проблема - острая нехватка квалифицированных судей. Как объясняет научный руководитель проекта, доктор технических наук, профессор Института искусственного интеллекта РТУ МИРЭА Алексей Романов, работа судьи-хронометриста сопряжена с колоссальной нагрузкой. Если спортсмен летает 5–6 минут, то судья проводит за монитором практически весь день, непрерывно следя за видео с камер дронов и контролируя прохождение трассы. Это очень серьёзная сенсорная и психологическая нагрузка. При этом любая ошибка уставшего внимания может напрямую повлиять на спортивный результат, что вызывает вопросы к справедливости соревнований.
Идея разработчиков из РТУ МИРЭА заключается в следующем: если автономные дроны могут ориентироваться в пространстве с помощью своих камер и датчиков, то эту же технологию можно использовать и для анализа полёта пилота-человека. Система работает в три ключевых этапа. Сначала платформа принимает данные с двух источников: видео с курсовой камеры дрона и показания его инерциальной навигационной системы. Специальные алгоритмы отслеживают движение пикселей на видео, а расширенный фильтр Калмана «склеивает» эту информацию с данными датчиков, чтобы точно восстановить трёхмерную траекторию полёта в реальном времени.
Затем длинная траектория полёта разбивается на отдельные участки — манёвры. Чтобы упростить анализ, сложные многомерные данные «сжимаются» с помощью специального алгоритма, а затем манёвры автоматически группируются по типам. Это позволяет системе самой выявлять повторяющиеся элементы, а не искать заранее заданные шаблоны. На последнем этапе в дело вступает нейросетевой классификатор. Он берёт конкретный манёвр пилота и сравнивает его с набором типовых, эталонных манёвров, на которых система обучилась. В результате она выдаёт не просто оценку «пройдено / не пройдено», а детальный анализ качества выполнения каждого элемента.
На текущий момент система уже демонстрирует впечатляющие результаты. Она распознаёт более 12 типовых манёвров и их вариаций, что покрывает большую часть элементов гоночных трасс. Функционал платформы был успешно презентован и получил положительную обратную связь от профессионального сообщества на Международном форуме по развитию беспилотных систем. Значение этой работы выходит далеко за рамки автоматического судейства. Главный прорыв — в аналитике для тренеров. Система может сравнивать не только полёты разных пилотов, но и показывать прогресс одного спортсмена в динамике. Тренер получает объективные данные: какой именно манёвр у спортсмена является «слабым звеном», насколько стабильно он его выполняет и как его техника отличается от техники чемпиона.
В конце 2025 - начале 2026 года планируется внутреннее тестирование на соревнованиях, проводимых Лабораторией киберспортивной робототехники РТУ МИРЭА. В 2026 году ожидается апробация в качестве системы поддержки решений для судей и тренеров в Москве. К концу 2026 года разработчики планируют открыть облачный сервис для спортсменов и тренеров по всей России. В перспективе такая платформа может стать отраслевым стандартом для проведения соревнований любого уровня.
Работа выполняется в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» (стратегический технологический проект «Новые производственные технологии», шифр проекта «НИЧ-ВОЗДУХ-П25»).
Информация и фото предоставлены пресс-службой РТУ МИРЭА
Фото пресс-службы Международного форума беспилотных систем «Архипелаг 2025»
