Інженерні нотатки
Практичні технічні рішення з досвіду розробки бортових систем та польотних випробувань.
Балістика та ML
Чому таблиці балістики не працюють
Статичні таблиці не враховують реальний вітер, зміни густини повітря та індивідуальну аеродинаміку кожного вантажу. Гібридний підхід (фізмодель + ML) дає стабільний результат.
ML на борту: що реально працює
Не кожна ML-модель підходить для embedded. LinearRegression працює за мілісекунди навіть на компактних бортових комп'ютерах. Складні нейронки — надлишок для задач з 3-5 фічами.
Врахування вітру через трубку Піто
Різниця між airspeed та groundspeed дає поздовжню складову вітру. Бічний вітер складніше: потрібен кут курсу vs напрямок руху.
Інтеграція та MAVLink
Як уникнути конфлікту MAVLink ID
При підключенні додаткового бортового пристрою важливо правильно обрати sysid та compid. Конфлікт ID може призвести до втрати телеметрії або некоректної роботи автопілота.
Керування модулями з RC-каналу
Вільний канал пульта можна використати для ввімкнення WiFi, запуску обчислень або активації модуля — без будь-якого додаткового обладнання.
Надійне спрацювання серво
Один MAVLink-пакет може загубитись. Тому критичні команди (скидання, відкриття люка) варто дублювати 2-3 рази з коротким інтервалом.
Навігація та Computer Vision
Коли GPS не працює
Глушіння GPS — реальність сучасного поля бою. Інерціальна навігація з корекцією по візуальних орієнтирах дозволяє завершити місію навіть без супутників.
Object detection на борту
YOLO та подібні моделі можна запустити на компактних бортових комп'ютерах. Ключ — правильний вибір backbone та розміру вхідного зображення для балансу швидкість/точність.
Фільтр Калмана для fusion
Комбінування IMU, барометра та GPS через EKF дає набагато стабільнішу позицію, ніж кожен датчик окремо. Особливо важливо при різкому маневруванні.