Летающая робототехника
- информатика
- физика
- Дает 100 баллов на ЕГЭ
«Технология дронов может раскрыть весь свой потенциал только тогда,
когда сбор и анализ данных достигают высочайшего уровня автоматизации».
RussianDrone.ru
Профиль «Летающая робототехника» дает возможность участникам получить знания в области летающих робототехнических систем.
Задачи профиля погружают в профессиональную работу платформой программируемого квадрокоптера «Клевер» на базе Robot Operating System (ROS). Умение работать с ROS открывает широкие возможности в области робототехники. Глобальное сообщество ROS на данный момент является самым большим и открытым. На протяжении всего цикла Олимпиады, специалисты области помогают участникам перейти от теоретических знаний школьных предметов к эксплуатации реальных робототехнических систем. На финале участники реализуют свой инженерный потенциал для разработки и интеграции современных технологий в летающие робототехнические платформы, которые позволят решить актуальную проблему в сфере применения беспилотников.
Участие в олимпиаде служит мощным стартом для создания собственных высокотехнологичных проектов и стартапов в области робототехники и беспилотных летательных аппаратов, а также позволяет найти единомышленников и собрать перспективную команду для будущих исследований.
Разработками задач для каждого из этапов занимаются эксперты своих отраслей — руководители лабораторий вузов, преподаватели школ и университетов, технологические компании, которые учитывают опыт проведения других крупных чемпионатов и конкурсов, в том числе международных.
Разработчики
- ООО «Коптер Экспресс Технологии»
- ГБНОУ «Академия Цифровых Технологий»
Отборочные этапы
На первом отборочном этапе участникам предстоит решать задачи по физике и информатике.
Задачи второго отборочного этапа направлены на изучение строения и систем управления БПЛА, программирование на языке Python, работу с ROS и машинное зрение.
Все задания будут выполняться и проверяться на онлайн-платформе Stepik и включать следующие тематики:
-
общее знание устройства и функционирования летающей робототехнической системы;
-
использование нейронных сетей;
-
задача на распознавание объектов.
Каждый член команды выбирает своё направление и ответственен за финальный результат и решение задач по своей тематике. Команда ответственна за весь результат.
Региональные хакатоны — освоение новых знаний, проверка навыков работы в команде как отдельных участников, так и сформированных команд (если все участники из одного города).
Требования к участникам:
- Программирование на Python.
- Базовые навыки работы с ROS.
- Базовые навыки работы с летающими робототехническими системами.
- Базовые навыки работы с базами данных.
- Базовые навыки работы с нейронными сетями.
- Базовые навыки работы с компьютерным зрением.
Заключительный этап
Необходимость автоматического сбора, обработки и анализа данных (фото, видеоизображений) возникает при решении различных прикладных задач, включая задачи автоматизации управления техническими средствами, мониторингом, в том числе при использовании летающих робототехнических систем.
Качественные данные идут вместе с квадрокоптером, который является самым важным фактором развития индустрии беспилотных летательных аппаратов. Беспилотные летательные аппараты часто генерируют большие объемы данных — иногда даже больше, чем мы можем контролировать. Беспилотные летательные аппараты повышают ценность для пользователя только при наличии способов быстрой обработки данных без дополнительных усилий в этом процессе. Чем быстрее, точнее и проще будут проанализированы изображения, тем лучше.
На финале участникам необходимо:
-
разработать и реализовать алгоритм системы сбора и передачи данных с квадрокоптера на наземную станцию (или на сервер хранения данных) посредством беспроводной связи;
-
произвести постобработку и классификацию данных, например, распознать с воздуха объекты (лица, силуэты, знаки) на местности, обработать и передать клиенту.
Знания:
-
Физика: электрический ток: сущность, определение, источники тока; сила тока, электрическое напряжение, сопротивление: определение, формулы, измерение; закон Ома; последовательное и параллельное соединение проводников; электрическая цепь и составные её части; определение координат движущегося тела; относительность движения.
-
Информатика: основы алгоритмизации и объектно-ориентированного программирования; структуры хранения и обработки данных; компьютерная графика; реляционные базы данных и СУБД (системы управления базами данных); методы обработки массивов; компьютерная графика; механизмы обработки исключений построение графиков; работа с библиотеками.
-
Математика: тригонометрия; геометрия; теория графов; функции и их графики.
Hard Skills:
- Язык программирования Python.
- Основы программирования на С++.
- Фреймворк ROS.
- Методы работы с базами данных.
- Методы работы с компьютерным зрением и OpenCV.
- Симуляционная среда Gazebo.
Soft Skills:
-
Работа в команде.
-
Тайм-менеджмент.
-
Коммуникативные навыки.
-
Проведение презентаций.
-
Нацеленность на результат.
-
Планирование и целеполагание.
-
Проектное мышление.
-
Делегирование задач.
-
Точность и аккуратность при эксплуатации техники, соблюдение правил техники безопасности.
-
Умение быстро принимать решения в непредвиденных ситуациях (например, при написании кода для выполнения квадрокоптером миссии была допущена ошибка: квадрокоптер резко набирает высоту, устремляясь в потолок — необходимо успеть перевести квадрокоптер в ручное управление и посадить).
Численность команды и роли
Для участия на втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 3−4 человек:
Инженер-программист Python: написание кода для автономного полета коптера, работа с сервером при необходимости, работа в симуляторе Gazebo.
Инженер-программист (С++/Python): нейронные сети, компьютерное зрение.
Инженер-техник: техобслуживание коптера, тестировщик, пилот.
Математик, аналитик, лидер команды: создание и апробация математических моделей, произведение расчетов, осуществление общего руководства работой команды, распределение обязанностей и контролироль выполнения проекта.
Материалы для участников
- Материалы заданий профиля «Летательная робототехника» Олимпиады КД НТИ
- Сайт документации платформы «Клевер»
- Программирование на Python: https://pythonworld.ru/, https://stepik.org/course/67/promo
- Введение в ROS (https://stepik.org/course/3222/promo, https://clover.coex.tech/ru/ros.html
- Техническое зрение
- Использование OpenCV (https://docs.opencv.org/3.4/, http://robocraft.ru/blog/computervision/264.html, https://github.com/sfalexrog/coex_kb/blob/master/kb014_opencv_python.md)
- Видеоуроки
- Программирование нейронных сетей на Python
- Программирование автономного полёта
- Работа в симуляционной среде Gazebo
Рынки НТИ
- AeroNet
- Все вопросы можно задать по электронной почте:
- trubicina@coex.tech
seliverstova@coex.tech