Минобороны научит беспилотники точно обнаруживать цели

Российское военное ведомство разработало специальную компьютерную программу, которая научит беспилотные летательные аппараты (БЛА) самостоятельно опознавать объекты на поле боя в любых условиях. Днем и ночью, в плохую погоду и даже когда противник ставит помехи и создает ложные цели. По мнению экспертов, программа станет важнейшим компонентом современных автоматизированных разведывательно-ударных комплексов (РУК).

БЛА самостоятельно опознает цели и передаст их координаты, параметры и характер действия системе управления РУК. Дальше комплекс в автоматическом режиме выберет, как уничтожить объекты противника. Проведет все необходимые расчеты и передаст задание артиллерии, реактивным системам залпового огня или авиации.

Официальное название программы — «Модель вероятности правильного обнаружения и опознавания наземных объектов с воздушного носителя». Ее разработка была завершена в конце прошлого года. Тогда же военное ведомство подало заявку на регистрацию патента, которая была одобрена в марте нынешнего года (патент есть в распоряжении «Известий»). Разработчиком ПО выступила Михайловская военная артиллерийская академия. Это российское военно-учебное заведение готовит офицеров-артиллеристов, а также ведет научную деятельность в области создания и применения автоматизированных систем управления и беспилотных летательных аппаратов.

Как указывается в описании программы, она «позволяет определить вероятностные характеристики правильного опознавания объектов на поле боя. Программа основана на оценке вероятности обнаружения, а также действия вторичных факторов, возникающих вследствие противодействия противника».

Также программа «обеспечивает расчет и графическое отображение: вероятности обнаружения объекта для поражения; вероятности правильного опознавания вследствие противодействия противника».

«Весит» программа всего 356 килобайтов. При этом она IBM-PC совместима и запустить ее можно на операционных системах, начиная с Windows-XP.

— Это модель, которая оценивает, насколько эффективно БЛА может опознать цель на поле боя в различных погодных условиях и при противодействии противника, — рассказал независимый военный эксперт Антон Лавров. — Получив эти данные, разработчики и военные смогут усовершенствовать программное обеспечение дрона, внести новые алгоритмы поиска целей или изменить состав бортового оборудования. Создание такой программы — это первый этап сложной работы.

По словам эксперта, интеграция беспилотных летательных аппаратов в автоматизированные системы управления артиллерией — это одно из перспективных направлений развития средств огневого поражения.

— В России и других развитых странах мира работы сейчас идут в направлении создания полностью автоматизированных разведывательно-ударных комплексов, — отметил Лавров. — Беспилотные летательные аппараты будут самостоятельно вести поиск в заданных районах. Они распознают цель, определят ее параметры и характер действия.

Передадут данные в систему управления, которая в автоматическом режиме назначит огневое средство для поражения и задаст ему необходимые параметры. При этом РУК должен быть избирательным в выборе целей, что очень важно в условиях локального конфликта. К примеру, опознавать и уничтожать вооруженные машины боевиков, но не трогать транспортные средства мирных граждан.

Проблемой самостоятельного опознавания целей беспилотниками сейчас активно занимается Пентагон. Несколько материалов по этой проблеме было опубликовано даже в официальной газете американского военного ведомства Stars and Stripes. Как отмечено в публикациях, опознавать цели можно по их геометрическим формам и тепловым сигналам, которые сопоставляются с графической библиотекой объектов, заложенной в системе управления дрона. Но если объект стоит под непривычным углом или закрыт дымом, точность его опознавания падает в разы. Также пока БЛА не могут отличить действительные цели от ложных.

Газета «Известия» Алексей Рамм, Василиса Белокопытова 22.03.2017 г.



comments powered by HyperComments

Возврат к списку


Раз в неделю мы отправляем дайджест с самыми популярными статьями.