Vzdušné roboty s rodným listem z ČVUT

Při praktických letových ukázkách skupiny Multirobotických systémů (MRS) bylo předvedeno několik technologií. Jedna z nich se zabývala zabránění nepřátelskému převzetí kontroly nad dronem formou tzv. GPS spoofingu, což je inteligentní forma rušení, při níž dron obdrží falešné GPS signály šířené z nepřátelského vysílače a „uvěří“, že je na jiném místě.

Tyto spoofingové útoky jsou stále častějším prostředkem manipulace zejména ve válečných konfliktech. Jejich důsledkem může být zneužití a přesměrování vzdušných robotů nepřítelem k útoku na vlastní zařízení, případně lze drony donutit k přistání do rukou protivníka. Nové řešení MRS využívá palubních senzorů dronu a umělé inteligence.

„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 AI a senzorů, které má k dispozici,“ vysvětluje princip obrany Martin Saska, vedoucí skupiny MRS. Druhá metoda ochrany proti GPS spoofingu spočívá ve vyfiltrování a zesílení původního GPS signálu tak, aby se dron řídil podle něj a nenechal si vnutit falešné souřadnice od nepřítele.

Roj dronů se chová jako hejno ptáků

Další ukázkou bylo předvedení schopnosti létat v kompaktní dynamické formaci, kterou tvořilo dvacet autonomních dronů.

Vědci naprogramované drony s nejvyšší mírou autonomie vytvořily ve vzduchu tým samostatných a současně spolupracujících robotů. Ačkoli 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, takže by samostatně letící dron selhal.

Odhalí kůrovce již v raném stádiu

Třetí ukázkou byl příklad konkrétní aplikace detekce stromů napadených kůrovci. Zde mohou drony zvládnout zadané úkoly mnohem rychleji a levněji než člověk. Řešení využívá schopnost autonomního dronu letět lesem bez GPS.

Nasazení létajícího robotu uvnitř lesa využívá data, která byla získána druhým větším dronem vybaveným multispektrální kamerou, která z výšky snímá les a dokáže z této perspektivy identifikovat i pro člověka neznatelné odlišnosti v barevném spektru. Přítomnost škodlivého brouka totiž vystavuje napadený strom stresu, který se začne projevovat v barvě jehličí už v počátečních fázích, kdy je jinak stávajícími metodami velmi obtížné jej odhalit.

Strom, ve kterém se již škůdce zabydlel, je potřeba co nejdříve vyhledat, ošetřit nebo odstranit. A právě na tuto fázi dohledání konkrétního napadeného stromu se výzkumníci z MRS soustředili.

„Nejtěžší robotickou úlohou, kterou jsme v této aplikaci museli řešit, je přelet dronu z prostředí s GPS vně lesa dovnitř porostu mezi stromy, kde kvalita GPS signálu 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. Vlastní dohledání stromu probíhá s pomocí RGB kamery a neuronové sítě na palubním počítači. Jakmile dron identifikuje znaky přítomnosti kůrovce (miniaturní otvory v kůře), autonomně jej označí barvou. Lesník pak může jít najisto,“ shrnuje podstatu metody Martin Saska.

Metoda, kterou skupina MRS vyvinula, splňuje všechny předpoklady k reálnému nasazení – je rychlá, ekonomicky únosná a přesná, protože dron uvnitř lesa označí konkrétní strom a ne jen přibližnou lokalitu nepřesnou GPSkou, jak je tomu u současných řešení.

Radovan Suk Foto: Neugebauer Petr