Комплекс планируют использовать для поиска подземных объектов: остатков древних сооружений, объектов археологического наследия и мин в целях гуманитарного разминирования, сообщили в пресс-службе вуза.
Поиск объектов под землёй вручную — сложная и кропотливая работа. Оператор с георадаром проходит каждый метр участка, удерживает равномерный темп и параллельно записывает координаты места. Вручную сделать это без ошибок в плохую погоду, на сложной местности и в условиях радиопомех практически невозможно.
Учёные МФТИ переложили эти задачи на робототехнический комплекс TerraCognitaBot на базе модифицированной платформы AgileX Scout2. Он плавно перемещается по территории, собирает данные одновременно с георадара GSSI SIR 3000 с антенной 400 МГц, металлоискателя Minelab X-Terra Pro, GPS-приёмника JAVAD Maxor, RGB-D-камеры Intel RealSense D455i и энкодеров платформы.
Компьютерное зрение помогает ему удерживать заданное направление движения, GPS и энкодеры фиксируют положение робота, а временные метки позволяют синхронизировать данные разных приборов. Комплекс собирает информацию о подземных аномалиях и привязывает её к конкретным координатам.«Робот избавит человека от рутинных задач и физической работы в тяжелых условиях. Он проходит заданный маршрут, одновременно собирает данные нескольких приборов и автоматически привязывает их к координатам. Оператор может контролировать работу комплекса и больше сосредоточиться на анализе результатов», — рассказал Олег Буличев, старший научный сотрудник лаборатории когнитивных динамических систем МФТИ.
Полевые испытания комплекса прошли в сложных условиях: шёл дождь, трава превышала высоту робота, а оборудование подвергалось воздействию радиоэлектронных помех. При этом данные удалось собрать в полном объёме и с нужной точностью.
По прямой робот ориентировался по данным одометрии, а курс корректировался нейросетью YOLOv8n. Заметив конус-ориентир, робот плавно тормозил за два метра до него.
Во время движения комплекс одновременно собирал три потока данных: отражения от грунта с георадара, реакцию на металл и GPS-координаты. Временные метки позволяли синхронизировать их между собой. Георадарные профили объединили в единую детализированную 3D-модель участка.
«Мы работали на археологическом участке, где есть следы обожжённой древесины. Такие объекты дают сильный контраст на георадарных данных. Предполагаем, что под землей также есть остатки деревянных сооружений, печей и очагов», — добавил Олег Буличев, старший научный сотрудник лаборатории когнитивных динамических систем МФТИ.
Сейчас команда обрабатывает собранные данные и обучает нейросеть автоматически находить аномалии. Главная задача — научить алгоритм отличать мусор (камни, корни, пустоты) от реальных целей.
В будущем учёные планируют адаптировать комплекс не только для археологических находок, но и для гуманитарного разминирования.
Еще одно направление — разработка SLAM-системы на основе георадарных данных и визуально-инерциальной одометрии (VIO). Она позволит роботу ориентироваться без GPS и строить карту даже в условиях полного радиомолчания.
