Русские военные в зоне СВО получат новые беспилотники с компьютерным самонаведением

В ближайшее время русские бойцы получит партию новых дронов-камикадзе с компьютерным самонаведением.

Уже в феврале русские подразделения, задействованные в специальной военной операции, получат существенное усиление в виде новой партии беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) — дронов-камикадзе «Русак-С».

  Как пишет “Ъ”, это не просто очередная модель, а технологически продвинутый комплекс, оснащенный системой компьютерного самонаведения, способной работать даже в условиях активного противодействия средствами радиоэлектронной борьбы (РЭБ). 

Отличительной чертой этих БПЛА, выгодно отличающей его от предшественников и аналогов, является именно эта автономность на финальном этапе полета. Разработчик, известный под позывным Оби-Ван (имя и название конструкторского бюро по соображениям безопасности не разглашаются), подтвердил отправку партии дронов в феврале, однако точное количество единиц держится в секрете.

«Русак-С» представляет собой компактный, но мощный FPV-дрон, способный нести боевую часть весом до 3 килограммов. Это позволяет использовать его для поражения широкого спектра целей, от легкобронированной техники и автомобилей до укрепленных огневых позиций и небольших зданий.  Ключевое преимущество дрона заключается в его устойчивости к РЭБ.  Отсутствие зависимости от GPS-навигации и использование нестандартных частот связи обеспечивают надежное функционирование даже при интенсивном подавлении сигналов.  В случае попадания в зону действия РЭБ, дрон автоматически переключается в автономный режим, продолжая движение по прямой к заданной цели.  После преодоления зоны действия РЭБ, управление возвращается к оператору.

Система компьютерного видения, разработанная для «Русака-С», основана на нейронной сети, прошедшей интенсивное обучение на обширном массиве данных. Это позволяет дрону эффективно распознавать и классифицировать различные наземные цели: легковые и грузовые автомобили, бронетехнику различного типа, инженерные сооружения, а также пехоту, сгруппированную на открытой местности или в окопах. Обучение нейросети проводилось с использованием различных источников данных, включая спутниковые снимки, аэрофотосъемку и видеоматериалы, что позволило обеспечить высокую точность распознавания целей даже в сложных условиях.

Алгоритмы машинного обучения позволяют дрону самостоятельно анализировать обстановку, выбирать оптимальную траекторию полета с учетом рельефа местности, препятствий и расположения противника, минимизируя риски перехвата и обеспечивая высокую вероятность поражения цели.

Процесс управления дроном упрощен до минимума. Оператору достаточно выбрать цель на экране, и система автоматически рассчитает траекторию полета и осуществит запуск.  Это значительно сокращает время реакции и повышает эффективность применения дрона в боевых условиях.