BPLA | DRONE
Open in Telegram
BPLA | DRONE HUB DJI, FPV, Racing, Freestyle, Tech 💌 Связь с админом. Вопросы. Консультация по дронам. t.me/bpla_drone?direct
Show more5 269
Subscribers
+924 hours
+247 days
+4930 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26Sep '26
September '26
+85
in 3 channels
August '26
+78
in 0 channels
Get PRO
July '26
+135
in 0 channels
Get PRO
June '26
+146
in 2 channels
Get PRO
May '26
+144
in 0 channels
Get PRO
April '26
+157
in 4 channels
Get PRO
March '26
+151
in 1 channels
Get PRO
February '26
+162
in 3 channels
Get PRO
January '26
+165
in 1 channels
Get PRO
December '25
+136
in 2 channels
Get PRO
November '25
+125
in 0 channels
Get PRO
October '25
+182
in 1 channels
Get PRO
September '25
+192
in 2 channels
Get PRO
August '25
+201
in 1 channels
Get PRO
July '25
+253
in 1 channels
Get PRO
June '25
+311
in 9 channels
Get PRO
May '25
+333
in 7 channels
Get PRO
April '25
+324
in 6 channels
Get PRO
March '25
+589
in 11 channels
Get PRO
February '25
+347
in 1 channels
Get PRO
January '25
+321
in 6 channels
Get PRO
December '24
+245
in 5 channels
Get PRO
November '24
+236
in 4 channels
Get PRO
October '24
+222
in 2 channels
Get PRO
September '24
+226
in 2 channels
Get PRO
August '24
+176
in 2 channels
Get PRO
July '24
+174
in 3 channels
Get PRO
June '24
+104
in 0 channels
Get PRO
May '24
+140
in 1 channels
Get PRO
April '24
+205
in 1 channels
Get PRO
March '24
+242
in 0 channels
Get PRO
February '24
+188
in 2 channels
Get PRO
January '24
+146
in 0 channels
Get PRO
December '23
+136
in 0 channels
Get PRO
November '23
+92
in 0 channels
Get PRO
October '23
+392
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 26 September | 0 | |||
| 25 September | +9 | |||
| 24 September | +4 | |||
| 23 September | +4 | |||
| 22 September | +3 | |||
| 21 September | +3 | |||
| 20 September | +5 | |||
| 19 September | +2 | |||
| 18 September | +3 | |||
| 17 September | +2 | |||
| 16 September | +5 | |||
| 15 September | +2 | |||
| 14 September | +2 | |||
| 13 September | 0 | |||
| 12 September | +5 | |||
| 11 September | +2 | |||
| 10 September | +3 | |||
| 09 September | +4 | |||
| 08 September | +6 | |||
| 07 September | +4 | |||
| 06 September | +2 | |||
| 05 September | +4 | |||
| 04 September | 0 | |||
| 03 September | +3 | |||
| 02 September | +4 | |||
| 01 September | +4 |
Channel Posts
🚁 FPV.Sim — бесплатный FPV-симулятор прямо в браузере с настройками Betaflight!
На GitHub появился интересный проект для FPV-пилотов — FPV.Sim. Никаких установок и тяжёлых игровых клиентов: открываешь сайт, подключаешь аппаратуру и отправляешься тренироваться!
🎮 Что умеет симулятор:
• Поддерживает настоящую аппаратуру RadioMaster, TBS, Jumper и другие USB-контроллеры.
• Использует алгоритмы Betaflight Actual Rates — можно настраивать Center Sensitivity, Max Rate и Expo.
• Предлагает ACRO-режим с 6DOF-физикой: тяга, гравитация, сопротивление воздуха и вращение по трём осям.
• Позволяет летать по виртуальному городу, проходить арки, пролёты между зданиями и тренировать freestyle.
• Поддерживает мультиплеер и AI-дронов с разными стилями пилотирования. Для мультиплеера потребуется собственный сервер.
⚙️ Как подключить аппаратуру?
Подключаем пульт к компьютеру по USB в режиме джойстика, открываем симулятор, назначаем каналы Roll/Pitch/Yaw/Throttle — и можно летать.
💡 Особенно интересно, что можно выставить привычные рейты из Betaflight и тренировать движения стиков без риска разбить настоящий квадрокоптер.
Проект написан на Three.js, исходники открыты.
🎮 Попробовать симулятор:
https://aristidesai.github.io/FPV.Sim/
🔗 GitHub:
https://github.com/AristidesAI/FPV.Sim
#FPV #Betaflight #дроны #симулятор #OpenSource #RadioMaster #Freestyle
| 2 |  🔧 В Китае провели соревнования по ремонту дронов, а не по полётам!
В Чэнду прошёл необычный чемпионат профессионального мастерства среди специалистов по беспилотникам.
🚁 На этот раз участники соревновались не в скорости прохождения FPV-трассы и не в точности пилотирования, а в умении собирать, диагностировать, настраивать и ремонтировать дроны.
В соревнованиях приняли участие 106 специалистов, причём более 70% из них — молодые люди, родившиеся после 1995 года.
⚙️ Участникам предстояло продемонстрировать навыки работы с электроникой, пайкой, программированием и настройкой беспилотных систем.
И это действительно интересная тенденция: по мере развития индустрии растёт спрос не только на пилотов, но и на инженеров, способных обслуживать целые парки беспилотников.
💡 Уметь летать на дроне — одно. А найти неисправность, отремонтировать и снова поднять его в воздух — совсем другая профессия!
А вы бы поучаствовали в таком чемпионате? 👇
#дроны #FPV #Китай #БПЛА #ремонтдронов #электроника #технологии | 572 |
| 3 |  📡 Новый 4D-радар способен обнаруживать даже FPV-дроны на оптоволокне
Израильская компания Arbe Robotics представила Alerion C-UAS — компактный радар высокого разрешения, предназначенный для обнаружения небольших беспилотников.
Главная особенность — ему не нужен радиосигнал дрона!
🚁 Обычные системы радиомониторинга ищут сигналы управления и видеопередачи. Но что делать, если FPV работает через оптоволокно или летит полностью автономно?
Alerion использует другой принцип: он обнаруживает сам физический объект по отражённым радиоволнам.
Что умеет новая система?
🔹 Обнаруживать и сопровождать небольшие FPV, мини-дроны и автономные аппараты.
🔹 Различать воздушные цели на фоне птиц, зданий, транспорта и растительности.
🔹 Определять расстояние, направление, высоту и радиальную скорость цели.
🔹 Передавать координаты камерам и другим системам обнаружения и сопровождения.
💡 Почему именно 4D?
Радар формирует данные сразу по четырём параметрам: расстояние, азимут, угол места и радиальная скорость. Это помогает выделять небольшие движущиеся объекты на сложном фоне.
По заявлению разработчика, Alerion уже прошёл полевые испытания и сейчас оценивается интеграторами противодроновых систем.
⚠️ Точные дальности обнаружения небольших FPV и независимые результаты испытаний пока не опубликованы.
Получается, отсутствие радиосигнала ещё не делает дрон невидимым.
#дроны #FPV #UAV #Radar #4D #оптоволокно #технологии | 719 |
| 4 |  🚁 В Китае старый завод превратили в площадку для FPV и беспилотных авиационных технологий!
В Шэньчжэне нашли необычное применение бывшему заводскому цеху: теперь здесь знакомят детей с миром дронов и авиации будущего.
🏭 Вместо привычного производства — FPV-симуляторы, настоящие беспилотники, практические занятия и интерактивные зоны.
Юные участники могут попробовать себя в роли пилотов, освоить основы управления и узнать, как устроены современные беспилотные системы.
👨✈️ Особенно интересна сама идея: старую промышленную площадку превратили в место, где растят будущих инженеров и пилотов.
Хотели бы иметь такой спот для тренировок у себя в городе ? 👇
#дроны #FPV #Китай #Шэньчжэнь #БПЛА #авиация #технологии | 736 |
| 5 |  🚁 Более 3000 гектаров: агродроны выходят на поля Калининградской области
В России беспилотники всё активнее переходят от экспериментальных полётов к реальной работе в сельском хозяйстве.
Агродроны ГК «Аэромакс» совместно с компанией «Новатех» обработали свыше 3000 гектаров полей в восьми округах Калининградской области. К проекту присоединился и крупный агрохолдинг «Залесье».
🌾 Что делают дроны?
Они распыляют средства защиты растений, работая на высоте до 5 метров. При этом беспилотники:
— не приминают посевы колёсами;
— не уплотняют почву тяжёлой техникой;
— могут выходить на обработку после дождя, когда трактору сложно работать;
— позволяют точнее вносить препараты.
📊 Масштаб уже заметный: в рамках региональной программы «Янтарный дрон» с помощью БПЛА обследовали около 102 тысяч гектаров посевов.
И это, пожалуй, самое интересное: агродроны в России постепенно становятся не выставочной технологией, а обычным рабочим инструментом аграриев.
Как думаете, за агродронами будущее обработки полей или тракторы ещё долго останутся вне конкуренции? 👇
#дроны #агродроны #БПЛА #Россия #Калининград #сельскоехозяйство #UAV | 681 |
| 6 |  🛰 Спутниковый интернет «Бюро 1440» испытали за Полярным кругом
Российская компания «Бюро 1440» протестировала свою низкоорбитальную спутниковую связь в посёлке Нельмин‑Нос Ненецкого автономного округа.
Через спутниковый канал жители участвовали в дистанционном электронном голосовании. Подключение обеспечивал абонентский терминал компании, а доступ к сервису — планшет KVADRA_T от YADRO.
📡 Что известно о терминалах:
• Длина и ширина — до 60 см, масса — менее 15 кг.
• Заявленная пропускная способность — до 1 Гбит/с.
• Рабочая температура — от −40 до +40 °C.
• Антенна с активной фазированной решёткой автоматически находит спутник и удерживает связь.
При этом скорость и задержку именно в этом испытании не раскрыли: 1 Гбит/с — характеристика терминала, а не подтверждённый результат теста в посёлке.
Компания продолжает развёртывать группировку: к 2030 году планирует вывести 292 спутника, включая резервные. Параллельно идут испытания связи на железной дороге и разработка терминалов для самолётов.
Для удалённых посёлков, экспедиций и полевых команд такая связь может стать способом получить интернет там, где нет устойчивого покрытия наземных сетей. Теперь интересно увидеть длительные тесты, реальные скорости и стоимость подключения.
#Бюро1440 #СпутниковыйИнтернет #Космос #Связь #Технологии #Арктика | 763 |
| 7 |  🚁 В Пекине владельцы дронов выстраиваются в очереди, чтобы продать свои аппараты
В столице Китая готовятся новые ограничения: с 15 ноября 2026 года в Пекине запретят не только полёты беспилотников, но и их хранение и владение ими, за исключением предусмотренных законом случаев.
📦 Владельцам предлагают несколько вариантов:
— продать дрон через официальный пункт выкупа;
— сдать аппарат на утилизацию;
— вывезти или бесплатно отправить его за пределы Пекина.
💰 Тем, кто продаст дрон до 31 октября, предусмотрена дополнительная субсидия — 30% от цены выкупа, но не более 3000 юаней. С 1 ноября она снизится до 15%.
По сообщениям AFP, у пунктов выкупа уже появились очереди. Некоторые владельцы жалуются на низкие оценки аппаратов и потери при вынужденной продаже.
Ирония ситуации: Китай — родина DJI и один из крупнейших центров мировой индустрии дронов, но в его столице частным владельцам теперь приходится искать своим аппаратам новый дом.
А вы бы продали свой дрон или отправили его в другой город? 👇
#дроны #DJI #FPV #Китай #Пекин #UAV | 919 |
| 8 |  Дрон-перехватчик с упреждением: YOLO + PX4
На GitHub появился интересный проект Autonomous Intercept Drone — экспериментальная система автономного перехвата UAV на базе PX4 + ROS 2 + компьютерного зрения.
Работает примерно так:
👁 YOLO + LightTrack обнаруживают и сопровождают другой дрон камерой.
📐 Система определяет направление на цель и использует Proportional Navigation (PNG) — алгоритм пропорционального наведения. Вместо того чтобы просто лететь вслед за целью, перехватчик рассчитывает упреждение и старается выйти в точку пересечения траекторий.
🚁 PX4 в Offboard Mode получает рассчитанные команды скорости и управляет квадрокоптером.
Авторы уже моделируют разные варианты поведения цели: полёт по кругу, синусоидальные манёвры и случайные изменения направления.
В тестовой симуляции расстояние между аппаратами при успешном перехвате сходится до <20 см.
Интересно и то, что рядом с классическим PNG разработчики уже экспериментируют с GRU-моделью, обученной через reinforcement learning, которая может заменить обычный алгоритм наведения.
⚠️ Пока всё это работает в PX4 SITL + Gazebo. То есть это исследовательская платформа, а не готовый реальный дрон-перехватчик. Зато исходники, алгоритмы и симуляция открыты — проект можно скачать и экспериментировать самому.
🔗 GitHub:
https://github.com/Eaglewzw/Autonomous-Intercept-Drone
#дроны #FPV #UAV #PX4 #ROS2 #YOLO #ComputerVision #AI #OpenSource #автономность | 1 312 |
| 9 |  🚁 PhotonFlight: дрон передаёт управление, телеметрию и AI-видео по оптоволокну
Оптоволоконные FPV-дроны для нашей аудитории уже давно не новость. В России доступны системы на одномодовом волокне 1310/1550 нм, где по линии передаются управление и видео, а катушки могут иметь длину в десятки километров.
Но ребята из проекта PhotonFlight пошли немного другим путём — и вот здесь становится интересно. 🔥
Они собрали открытый экспериментальный 8-дюймовый квадрокоптер, в котором оптика используется фактически как полноценная компьютерная сеть между дроном и землёй.
На борту:
⚙️ Matek F405 + ArduPilot
🧠 Raspberry Pi 4
👁 камера с AI-обработкой
🔌 SFP-трансивер + Ethernet-конвертер
🔋 6S LiPo
🧵 одномодовое оптоволокно
По одному двунаправленному оптическому каналу передаются сразу:
📡 MAVLink-телеметрия
🎥 видеопоток с камеры
🕹 команды оператора
🤖 данные системы AI-трекинга
То есть идея несколько отличается от привычных нам FPV-комплектов 1310/1550 нм.
В распространённых оптических FPV-модулях на нашей стороне обычно всё максимально специализировано: есть входы Video + UART, поддержка SBUS/CRSF/TTL и оптическая пара TX/RX.
Например, доступные у нас системы работают на 1310/1550 нм, весят от ~13–54 г для бортового модуля и заявляют дальность порядка 20–40 км, в зависимости от комплекта.
А в PhotonFlight между землёй и бортовым компьютером фактически построили Ethernet-сеть через SFP.
И это открывает гораздо больше возможностей.
Можно передавать не только FPV-картинку и команды управления, но и обычный IP-трафик: подключать дополнительные камеры, передавать данные нейросети, MAVLink, управлять Raspberry Pi по сети и строить более сложную автономную систему.
🤖 И они уже показали реальный полёт.
В опубликованной демонстрации PhotonFlight:
→ взлетает в Loiter;
→ переходит в Guided;
→ AI-система выполняет обнаружение и сопровождение объекта;
→ оператор получает видео и телеметрию;
→ команды с джойстика возвращаются на дрон;
→ аппарат снова переходит в Loiter и садится.
Авторы отдельно подчёркивают: во время демонстрации телеметрия, видео и joystick input передавались по проводному каналу.
Из беспроводных систем оставался GPS — только для определения положения аппарата.
И вот тут PhotonFlight особенно интересен как open-source конструктор.
Это не готовый промышленный FPV-комплект на 20–40 км, который можно поставить на дрон и полететь. Это скорее экспериментальная платформа, показывающая, как построить связку:
FC → MAVLink → Raspberry Pi → Ethernet → SFP → оптоволокно → наземная станция
А дальше поверх одного физического канала можно гонять практически любые цифровые данные.
💡 Поэтому я бы не называл PhotonFlight конкурентом существующим FPV-модулям 1310/1550 нм.
Скорее это следующий интересный вопрос:
что будет, если использовать оптоволокно не просто вместо радиоканала FPV, а как полноценную высокоскоростную сеть между дроном и наземным компьютером?
Особенно интересно это для компьютерного зрения и AI: тяжёлые вычисления потенциально можно переносить на мощную наземную станцию, оставляя на борту только необходимую обработку и интерфейс связи.
И самое приятное — автор выложил архитектуру и исходники в открытый доступ. 👇
🔗 PhotonFlight — GitHub:
https://github.com/mervinnguyen/photonflight-fiber-optic-drone
#дроны #FPV #БПЛА #UAV #OpenSource #PhotonFlight #ArduPilot #RaspberryPi #MAVLink #оптоволокно #AI #ComputerVision | 1 546 |
| 10 |  Все еще биндишь мобулу ? 😅
#fpv #drone #mobula #binding #tesla #cybertruck | 1 342 |
| 11 |  🖥 Полезный Open Source для FPV: превращаем обычный ноутбук в цифровую наземную станцию
Если экспериментируете с OpenIPC FPV, сохраните себе проект Aviateur.
Это бесплатная open-source программа, которая позволяет превратить обычный компьютер в наземную станцию для приёма цифрового FPV-видео.
Поддерживаются:
💻 Windows
🐧 Linux
🍏 macOS
То есть вместо отдельного специализированного VRX можно использовать ноутбук или mini-PC с совместимым Wi-Fi-адаптером.
Что умеет Aviateur:
⚡️ приём FPV-видео с низкой задержкой;
🎥 аппаратное декодирование видео через GPU;
📊 отображение bitrate и качества радиолинка;
🔊 передача звука с борта;
⏺️ запись полёта в MP4;
📸 сохранение отдельных кадров в JPEG;
🎞 создание GIF прямо из полёта.
Самое интересное — Aviateur является частью открытой экосистемы OpenIPC.
Схема упрощённо выглядит так:
камера OpenIPC на дроне → цифровой радиоканал → Wi-Fi-адаптер на земле → Aviateur → экран ноутбука
По данным OpenIPC, пользователи их современного видеостека сообщают примерно о 60–100 мс задержки glass-to-glass на ноутбуках/ПК, а специализированные наземные станции могут показывать ещё меньшие значения. Конкретная задержка сильно зависит от железа, частоты кадров и дисплея.
🔥 Причём проект развивается: в свежей версии Aviateur 3.0 добавили поддержку большего количества RTL-адаптеров, zero-copy decoding на macOS и заметно доработали стабильность декодера.
Есть и планы на дальнейшее развитие — полноценная MAVLink-телеметрия, встроенный наземный OSD и поддержка дополнительных Wi-Fi-чипсетов. На данный момент полноценный MAVLink ещё находится именно в roadmap.
В итоге получается довольно интересный вариант для тех, кто любит экспериментировать:
не закрытая FPV-экосистема, а камера + обычный Wi-Fi-чип + Open Source + свой компьютер. 🔧
🔗 Aviateur — GitHub:
https://github.com/OpenIPC/aviateur
🔗 OpenIPC FPV / описание видеолинка:
https://openipc.org/low-latency
🔗 OpenIPC Wiki — от покупки компонентов до первого полёта:
https://github.com/OpenIPC/wiki/blob/master/en/fpv-from-buy-to-fly.md
#FPV #OpenIPC #Aviateur #дроны #БПЛА #UAV #OpenSource #DigitalFPV #Linux #RaspberryPi | 2 287 |
| 12 |  🚁 Дрон впервые испытал «квантовый компас»: GPS больше не нужен?
Американские компании Northrop Grumman и SandboxAQ провели лётные испытания необычной навигационной системы AQNav на беспилотнике Lumberjack.
Главная фишка — дрон может определять своё положение без GPS, ориентируясь по магнитному полю Земли. 🧭
Как это работает?
В разных точках планеты магнитное поле имеет крошечные отличия. Очень чувствительный квантовый магнитометр фиксирует эти особенности, а система сравнивает их с заранее созданной магнитной картой местности и определяет положение аппарата.
Причём в испытаниях магнитную навигацию объединили ещё и с визуальной навигацией, повысив точность и надёжность системы.
Зачем всё это, если есть GPS?
📡 GPS можно заглушить.
⚠️ Спутниковый сигнал можно подменить.
🏔 В некоторых условиях приём GPS может быть нестабильным.
А вот магнитное поле Земли отключить невозможно.
Поэтому подобная технология особенно интересна для автономных дронов, которые должны продолжать полёт даже при полной потере спутниковой навигации.
И что интересно — AQNav интегрировали в уже существующий бортовой компьютер беспилотника без отдельной большой вычислительной платформы.
По сути, мы постепенно приближаемся к дронам, которым для навигации вообще не обязательно постоянно «видеть» спутники. 🔥
А вы бы доверили автономному дрону полёт вообще без GPS? 😁
#дроны #БПЛА #UAV #Drone #GPS #навигация #AI #автономность #технологии #квантовыетехнологии | 1 180 |
| 13 |  🚁 В Китае документы начали доставлять через город на дронах
В китайском Хэфэе работает необычная воздушная почта: беспилотники перевозят удостоверения личности и другие официальные документы между городским сервисным и почтовым центрами. 📬
Расстояние маршрута — около 15 км. На автомобиле такая доставка может занимать больше часа, а дрон преодолевает путь примерно за 15 минут.
Причём это уже не эксперимент: по маршруту перевозят более 200 отправлений в день, а всего в Хэфэе действует уже свыше 260 беспилотных маршрутов доставки. 🤯
Для работы дронов используется 5G-связь с низкой задержкой, а за посадочными площадками следят камеры с AI — если в зоне появляется человек, система это обнаруживает.
Получается, что привычная городская почта постепенно обзаводится ещё одним видом транспорта — воздушным. 📦🚁
🔥 А вы бы доверили дрону доставку своего паспорта или других важных документов?
Или пока такие вещи лучше по старинке — курьером? 😁
👇 Пишите в комментариях: доверили бы или нет?
#дроны #БПЛА #UAV #Китай #доставка #DroneDelivery #технологии #5G #автоматизация | 1 680 |
| 14 |  🏋️ Дрон весом 13 кг поднял больше 50 кг груза
Инженеры AVIDrone установили впечатляющий результат на соревновании DARPA Lift Challenge: их экспериментальный электрический беспилотник массой всего 13,2 кг поднял 50,8 кг полезной нагрузки. 🚁💪
Получилось соотношение 3,84 кг груза на каждый килограмм массы самого аппарата — при том, что у обычных мультикоптеров этот показатель часто находится около 1:1 или ниже.
Причём это был не тест «поднялся на метр и сразу сел». По правилам соревнования аппарат с грузом должен был пройти 4 морские мили, сбросить груз, а затем пролететь ещё одну милю.
⚙️ Как им удалось добиться такой грузоподъёмности?
Главный секрет — аппарат фактически построили с нуля вокруг одной задачи: максимальная тяга при минимальной собственной массе. По словам главы AVIDrone Скотта Грея, инженеры буквально убирали лишний вес из каждой части конструкции.
Изначально компания хотела использовать привычную для AVIDrone двухроторную схему наподобие Chinook, но в итоге полностью переделала аппарат в однороторный электрический вертолёт. Для него использовали собственную конструкцию больших лопастей, роторной головки и трансмиссии, а также фирменный автопилот.
💡 И в этом важный момент: вместо множества небольших винтов, как у обычного мультикоптера, инженеры сделали ставку на большой несущий ротор и максимально облегчённую конструкцию, заточенную именно под вертикальную тягу.
DARPA ставила цель 4:1. AVIDrone немного не дотянул — 3,84:1, но всё равно занял первое место и получил $1,25 млн. 🏆
Если такие технологии дойдут до серийных аппаратов, грузовые дроны смогут перевозить грузы, которые сегодня требуют UAV совершенно другого размера.
#дроны #БПЛА #UAV #AVIDrone #DARPA #DroneTech #CargoDrone #технологии #авиация | 1 836 |
| 15 |  🚁 Дрон на жидком водороде впервые полетел в действующем аэропорту
В Нидерландах испытали необычный беспилотник HYDRA II, который получает энергию не только от привычного аккумулятора — его основным источником служит жидкий водород.
Водород поступает в топливный элемент, где вырабатывается электричество для электромоторов, а батарея помогает системе во время пиковых нагрузок.
Главное преимущество такой схемы — потенциально намного большая продолжительность полёта, чем у обычных аккумуляторных дронов. Это особенно интересно для мониторинга, картографии, инспекций и других задач, где UAV должен проводить в воздухе часы.
✈️ В августе HYDRA II провёл демонстрационный полёт прямо в действующем аэропорту Роттердам–Гаага. Испытание показало не только сам полёт, но и возможность работы водородного беспилотника в реальной аэропортовой инфраструктуре.
Возможно, именно водород станет одним из способов решить главную проблему современных электрических дронов — ограниченное время полёта. 🔋➡️💧
#дроны #БПЛА #UAV #Hydrogen #водород #технологии #авиация #DroneTech #инновации | 1 998 |
| 16 |  🫡 Специальный отряд «Гагаринг» в составе добровольческого БАРС Краснодарского края начинает отбор рядовых и офицеров в свои ряды
📝 Требуются:
• расчёты в МОГ;
• расчёты БПЛА и РЛС;
• механики-водители и наводчики БМП–2;
• механики-водители и наводчики ЗУ–23-4 «Шилка»;
• наводчики-операторы ЗУ–23-2
• техники, инженеры, специалисты связи
💰Зарплата ОТ 200 тыс. руб. на руки. ВНИМАНИЕ! БОЕВАЯ РАБОТА, но только на территории Краснодарского края. Во время службы — сухой закон.
Предоставляем жильё и питание, а также полное сопровождение на всех этапах оформления, включая организацию проезда к месту службы за наш счёт. Страховки/выплаты как в армии. Отгулы и премии.
Индивидуальный подход при рассмотрении, для редких профессионалов — особые условия.
❗Ваш опыт, знания и характер могут быть нужны там, где особенно ценятся ответственность, взаимовыручка и надёжное плечо рядом.
Присоединяйтесь к отряду «Гагаринг». Количество мест ограничено, строгий отбор, полиграфолог.
Для связи: @gagaring_recruit_bot | 1 930 |
| 17 |  🎯 AIRHOUND — дрон, который сам находит и преследует другой дрон
Исследователи из Embry-Riddle Aeronautical University разработали AIRHOUND — открытую систему компьютерного зрения, которая позволяет беспилотнику самостоятельно обнаружить другой дрон в воздухе, определить его положение и начать автоматическое сопровождение.
Работает всё примерно так:
Камера → нейросеть обнаруживает дрон → определяется расстояние → алгоритм прогнозирует положение цели → PX4 корректирует полёт.
🧠 В качестве бортового компьютера используется NVIDIA Jetson Orin Nano 16 GB, а за зрение отвечает Intel RealSense D455, которая получает обычное RGB-изображение и данные о глубине.
Для обнаружения разработчики протестировали две нейросети — YOLOv8n и RF-DETR.
При сильном ухудшении изображения RF-DETR показал mAP@0.5 = 0,716, тогда как YOLOv8n — 0,318. После оптимизации через TensorRT RF-DETR удалось разогнать до 275,7 FPS на Jetson Orin Nano.
Но просто увидеть другой дрон недостаточно.
AIRHOUND использует 3D Kalman Filter, который сглаживает координаты и прогнозирует движение цели. Благодаря этому система способна продолжать сопровождение, даже если объект ненадолго пропадает из кадра.
Дальше команды передаются в PX4 в режиме Offboard, и коптер самостоятельно корректирует траекторию движения.
⚙️ В основе проекта:
• ROS 2
• PX4
• NVIDIA Jetson
• Intel RealSense
• RF-DETR / YOLOv8
• TensorRT
• Kalman Filter
• Gazebo
🔥 Самое интересное — проект полностью открыт.
👉 Исходники AIRHOUND на GitHub
👉 Описание проекта и исследования
В репозитории есть ROS 2-пакеты, модели детекции, интерфейс для PX4, конфигурации, HITL-тестирование и инструменты для симуляции. Поэтому AIRHOUND можно использовать как отправную точку для собственных экспериментов с автономными дронами и компьютерным зрением.
💡 AIRHOUND хорошо показывает следующий этап развития автономных UAV: нейросеть уже не просто рисует рамку вокруг объекта на видео — результат компьютерного зрения напрямую используется для управления полётом.
#дроны #UAV #OpenSource #AIRHOUND #PX4 #ROS2 #Jetson #ComputerVision #AI #автономныедроны | 1 941 |
| 18 | 🎯 AIRHOUND — дрон, который сам находит и преследует другой дрон
Исследователи из Embry-Riddle Aeronautical University разработали AIRHOUND — открытую систему компьютерного зрения, которая позволяет беспилотнику самостоятельно обнаружить другой дрон в воздухе, определить его положение и начать автоматическое сопровождение.
Работает всё примерно так:
Камера → нейросеть обнаруживает дрон → определяется расстояние → алгоритм прогнозирует положение цели → PX4 корректирует полёт.
🧠 В качестве бортового компьютера используется NVIDIA Jetson Orin Nano 16 GB, а за зрение отвечает Intel RealSense D455, которая получает обычное RGB-изображение и данные о глубине.
Для обнаружения разработчики протестировали две нейросети — YOLOv8n и RF-DETR.
При сильном ухудшении изображения RF-DETR показал mAP@0.5 = 0,716, тогда как YOLOv8n — 0,318. После оптимизации через TensorRT RF-DETR удалось разогнать до 275,7 FPS на Jetson Orin Nano.
Но просто увидеть другой дрон недостаточно.
AIRHOUND использует 3D Kalman Filter, который сглаживает координаты и прогнозирует движение цели. Благодаря этому система способна продолжать сопровождение, даже если объект ненадолго пропадает из кадра.
Дальше команды передаются в PX4 в режиме Offboard, и коптер самостоятельно корректирует траекторию движения.
⚙️ В основе проекта:
• ROS 2
• PX4
• NVIDIA Jetson
• Intel RealSense
• RF-DETR / YOLOv8
• TensorRT
• Kalman Filter
• Gazebo
🔥 Самое интересное — проект полностью открыт.
👉 Исходники AIRHOUND на GitHub
👉 Описание проекта и исследования
В репозитории есть ROS 2-пакеты, модели детекции, интерфейс для PX4, конфигурации, HITL-тестирование и инструменты для симуляции. Поэтому AIRHOUND можно использовать как отправную точку для собственных экспериментов с автономными дронами и компьютерным зрением.
💡 AIRHOUND хорошо показывает следующий этап развития автономных UAV: нейросеть уже не просто рисует рамку вокруг объекта на видео — результат компьютерного зрения напрямую используется для управления полётом.
#дроны #UAV #OpenSource #AIRHOUND #PX4 #ROS2 #Jetson #ComputerVision #AI #автономныедроны | 1 |
| 19 | 🎯 AIRHOUND — дрон, который сам находит и преследует другой дрон
Исследователи из Embry-Riddle Aeronautical University разработали AIRHOUND — открытую систему компьютерного зрения, которая позволяет беспилотнику самостоятельно обнаружить другой дрон в воздухе, определить его положение и начать автоматическое сопровождение.
Работает всё примерно так:
Камера → нейросеть обнаруживает дрон → определяется расстояние → алгоритм прогнозирует положение цели → PX4 корректирует полёт.
🧠 В качестве бортового компьютера используется NVIDIA Jetson Orin Nano 16 GB, а за зрение отвечает Intel RealSense D455, которая получает обычное RGB-изображение и данные о глубине.
Для обнаружения разработчики протестировали две нейросети — YOLOv8n и RF-DETR.
При сильном ухудшении изображения RF-DETR показал mAP@0.5 = 0,716, тогда как YOLOv8n — 0,318. После оптимизации через TensorRT RF-DETR удалось разогнать до 275,7 FPS на Jetson Orin Nano.
Но просто увидеть другой дрон недостаточно.
AIRHOUND использует 3D Kalman Filter, который сглаживает координаты и прогнозирует движение цели. Благодаря этому система способна продолжать сопровождение, даже если объект ненадолго пропадает из кадра.
Дальше команды передаются в PX4 в режиме Offboard, и коптер самостоятельно корректирует траекторию движения.
⚙️ В основе проекта:
• ROS 2
• PX4
• NVIDIA Jetson
• Intel RealSense
• RF-DETR / YOLOv8
• TensorRT
• Kalman Filter
• Gazebo
🔥 Самое интересное — проект полностью открыт.
👉 [Исходники AIRHOUND на GitHub](https://github.com/eppl-erau-db/AIRHOUND?utm_source=chatgpt.com)
👉 [Описание проекта и исследования](https://rylanmalarchick.com/projects/airhound/?utm_source=chatgpt.com)
В репозитории есть ROS 2-пакеты, модели детекции, интерфейс для PX4, конфигурации, HITL-тестирование и инструменты для симуляции. Поэтому AIRHOUND можно использовать как отправную точку для собственных экспериментов с автономными дронами и компьютерным зрением.
💡 AIRHOUND хорошо показывает следующий этап развития автономных UAV: нейросеть уже не просто рисует рамку вокруг объекта на видео — результат компьютерного зрения напрямую используется для управления полётом.
#дроны #UAV #OpenSource #AIRHOUND #PX4 #ROS2 #Jetson #ComputerVision #AI #автономныедроны | 1 |
| 20 | 🎯 AIRHOUND — дрон, который сам находит и преследует другой дрон
Исследователи из Embry-Riddle Aeronautical University разработали AIRHOUND — открытую систему компьютерного зрения, которая позволяет беспилотнику самостоятельно обнаружить другой дрон в воздухе, определить его положение и начать автоматическое сопровождение.
Работает всё примерно так:
Камера → нейросеть обнаруживает дрон → определяется расстояние → алгоритм прогнозирует положение цели → PX4 корректирует полёт.
🧠 В качестве бортового компьютера используется NVIDIA Jetson Orin Nano 16 GB, а за зрение отвечает Intel RealSense D455, которая получает обычное RGB-изображение и данные о глубине.
Для обнаружения дронов разработчики протестировали две нейросети — YOLOv8n и RF-DETR.
При сильном ухудшении изображения RF-DETR показал mAP@0.5 = 0,716, тогда как YOLOv8n — 0,318. После оптимизации через TensorRT RF-DETR удалось разогнать до 275,7 FPS на Jetson Orin Nano.
Но просто увидеть другой дрон недостаточно.
AIRHOUND использует 3D Kalman Filter, который сглаживает координаты и прогнозирует движение цели. Благодаря этому система способна продолжать сопровождение, даже если объект ненадолго пропадает из кадра.
Дальше команды передаются в PX4 в режиме Offboard, и коптер самостоятельно корректирует траекторию движения.
⚙️ В основе проекта используется практически полностью Open Source-стек:
• ROS 2
• PX4
• NVIDIA Jetson
• Intel RealSense
• RF-DETR / YOLOv8
• TensorRT
• Kalman Filter
• Gazebo
🔥 Самое интересное — исходники AIRHOUND опубликованы на GitHub.
В репозитории есть ROS 2-пакеты, модели детекции, интерфейс для PX4, конфигурации, HITL-тестирование и инструменты для симуляции. Поэтому проект можно использовать как отправную точку для собственных экспериментов с автономными дронами и компьютерным зрением.
🔗 AIRHOUND на GitHub:
[https://github.com/eppl-erau-db/AIRHOUND](https://github.com/eppl-erau-db/AIRHOUND)
🌐 Описание проекта и исследования:
[https://rylanmalarchick.com/projects/airhound/](https://rylanmalarchick.com/projects/airhound/)
AIRHOUND хорошо показывает следующий этап развития автономных дронов: нейросеть уже не просто рисует рамку вокруг объекта на видео — результат компьютерного зрения напрямую используется для управления полётом.
#дроны #UAV #OpenSource #AIRHOUND #PX4 #ROS2 #Jetson #ComputerVision #AI #автономныедроны | 1 |
