FEL ČVUT představila inovace pro vzdušné roboty

Tags: ČVUT | Drony | FEL | GPS | Kůrovec | MRS | Multirobotické systémy | Spoofing

Sku­pi­na Mul­ti­ro­bo­tic­kých sys­té­mů (MRS) pů­so­bí­cí na ka­tedře ky­ber­ne­ti­ky Fa­kul­ty elek­tro­tech­nic­ké ČVUT de­mon­stro­va­la v ji­ho­čes­kém Te­mešvá­ru vý­sled­ky vý­vo­je no­vých tech­no­lo­gií pro drony. Při prak­tic­kých le­to­vých ukáz­kách byla před­ve­de­na tech­no­lo­gie zabraňující ne­přá­tel­ské­mu pře­vze­tí kon­t­ro­ly nad dro­nem for­mou tzv. GPS spo­o­fingu.

GPS Spo­o­fing je in­te­li­gent­ní forma ru­še­ní, při níž dron ob­dr­ží fa­leš­né GPS sig­ná­ly ší­ře­né z ne­přá­tel­ské­ho vy­sí­la­če a „uvěří“, že je na jiném místě. Spo­o­fin­go­vé útoky jsou stále čas­těj­ším pro­střed­kem ma­ni­pu­la­ce zejmé­na ve vá­leč­ných kon­flik­tech, je­jich dů­sled­kem může být zne­u­ži­tí a pře­smě­ro­vá­ní vzduš­ných ro­bo­tů ne­pří­te­lem k útoku na vlast­ní za­ří­ze­ní, pří­pad­ně lze drony tímto způ­so­bem do­nu­tit k při­stá­ní tak, aby se ocit­ly v ru­kách pro­tiv­ní­ka. V po­sled­ních le­tech byly za­zna­me­ná­ny stov­ky pří­pa­dů spo­o­fin­gu a s ros­tou­cím na­sa­ze­ním bez­pi­lot­ních pro­střed­ků zej­mé­na na bo­jiš­tích v Ukra­ji­ně roste vý­znam ade­kvát­ní obra­ny proti nim.

Ře­še­ní, které vznik­lo ve sku­pi­ně Mul­ti­ro­bo­tic­kých sys­té­mů, vy­u­ží­vá pa­lub­ních sen­zo­rů dronu a pa­lub­ní umělé in­te­li­gen­ce. Vy­ví­je­ná me­to­da je schop­na de­te­ko­vat, že se dron od­chý­lí od pů­vod­ní­ho za­dá­ní a začne se náhle cho­vat jinak. Sys­tém to vy­hod­no­tí jako útok a pře­pne dron do re­ži­mu, ve kte­rém bude ne­přá­tel­ské GPS sou­řad­ni­ce ig­no­ro­vat a bude se při letu řídit podle pa­lub­ní umělé in­te­li­gen­ce a sen­zo­rů, které má k dis­po­zi­ci. Druhá me­to­da ochra­ny proti GPS spo­o­fin­gu, kte­rou sku­pi­na MRS ově­řu­je při le­to­vých zkouš­kách, spo­čí­vá ve vy­fil­tro­vá­ní a ze­sí­le­ní pů­vod­ní­ho GPS sig­ná­lu, tak aby se dron řídil podle něj a ne­ne­chal si vnu­tit fa­leš­né sou­řad­ni­ce od ne­pří­te­le.

Roj plně au­to­nomních dronů s pa­lub­ní umě­lou in­te­li­gen­cí se chová po­dob­ně jako hejno ptáků

Sku­pi­na vý­zkum­ní­ků z Fa­kul­ty elek­tro­tech­nic­ké ČVUT v tomto pro­jek­tu do­ká­že zú­ro­čit zku­še­nos­ti z lé­tá­ní ve ztí­že­ných pod­mín­kách bez GPS sig­ná­lu v sou­tě­žích, jako byla ne­o­fi­ci­ál­ní olym­pi­á­da ro­bo­ti­ků or­ga­ni­zo­va­ná ame­ric­kou vlád­ní agen­tu­rou DARPA v roce 2021 či MBZI­RC v Abu Zabí, z jehož po­sled­ní­ho roč­ní­ku v roce 2020 vze­šla jako cel­ko­vý vítěz.

Drony na­pro­gra­mo­va­né vědci z Kar­lo­va ná­měs­tí svě­to­vou kon­ku­ren­ci pře­vy­šu­jí nej­vyš­ší mírou au­to­no­mie, díky níž ve vzdu­chu tvoří tým sa­mo­stat­ných a sou­čas­ně spo­lu­pra­cu­jí­cích ro­bo­tů. Ač­ko­li si během letu pře­dá­va­jí mi­ni­mum in­for­ma­cí, jsou po­dob­ně jako hejno ptáků schop­né zpra­co­vá­vat vněj­ší pod­ně­ty a při­způ­so­bo­vat své cho­vá­ní změ­nám v okol­ním pro­stře­dí. Ob­dob­ně jako ptáci, vy­u­ží­va­jí pří­tom­nost ostat­ních ro­bo­tů ve svém okolí a sdí­le­nou in­te­li­gen­ci roje v mís­tech, kde sen­zo­ric­ké vy­ba­ve­ní je­din­ce ne­sta­čí a sa­mo­stat­ně le­tí­cí dron by se­lhal.

Schop­nost létat v kom­pakt­ní dy­na­mic­ké for­ma­ci tvo­ře­né dva­ce­ti au­to­nomní­mi drony byla rov­něž před­mě­tem le­to­vých uká­zek v Te­mešvá­ru po­blíž Písku, kde bez­má­la se­dm­de­sát ro­bo­ti­ků z MRS na ka­tedře ky­ber­ne­ti­ky FEL ČVUT v Praze s drony ve vzdu­chu ově­řu­je vý­sled­ky svého zá­klad­ní­ho vý­zku­mu. Šlo o oje­di­ně­lou pří­le­ži­tost vidět vý­sled­ky je­jich vý­zku­mu při roz­sáh­lých prak­tic­kých le­to­vých ukáz­kách, které lze re­a­li­zo­vat jen v od­leh­lých ob­las­tech mimo Prahu.

Dron po­mů­že les­ní­kům. Se spe­ci­ál­ní ka­me­rou od­ha­lí kůrov­ce již v raném stá­diu na­pa­de­ní stro­mu

Pří­kla­dem kon­krét­ní apli­ka­ce, ve které mohou drony zvlád­nout za­da­né úkoly mno­hem rych­le­ji a lev­ně­ji než člo­věk, je me­to­da de­tek­ce stro­mů na­pa­de­ných kůrov­cem. Ře­še­ní, které ve sku­pi­ně Mul­ti­ro­bo­tic­kých sys­té­mů vy­vi­nu­la stu­dent­ka magis­ter­ské­ho stu­dia pro­gra­mu Ky­ber­ne­ti­ka a ro­bo­ti­ka Te­re­za Uhro­vá ve spo­lu­prá­ci se spo­leč­nost­mi Eu­ro­secur a Fly­4­Fu­tu­re, vy­u­ží­vá schop­nost au­to­nomní­ho dronu letět lesem bez GPS. Sku­pi­na MRS dron vy­ba­ve­ný spre­jem pro ozna­čo­vá­ní na­pa­de­ných stro­mů v Te­mešvá­ru před­ved­la při prak­tic­ké le­to­vé ukáz­ce. Na­sa­ze­ní lé­ta­jí­cí­ho ro­bo­tu uvnitř lesa vy­u­ží­vá data, která byla zís­ká­na dru­hým vět­ším dro­nem vy­ba­ve­ným mul­tispek­t­rál­ní ka­me­rou, která z výšky snímá les a do­ká­že z této per­spek­ti­vy iden­ti­fi­ko­vat i pro člo­vě­ka ne­zna­tel­né od­liš­nos­ti v ba­rev­ném spek­tru. Pří­tom­nost škod­li­vé­ho brou­ka totiž vy­sta­vu­je na­pa­de­ný strom stre­su, který se začne pro­je­vo­vat v barvě jeh­li­čí už v po­čá­teč­ních fá­zích, kdy je jinak stá­va­jí­cí­mi me­to­da­mi velmi ob­tíž­né jej od­ha­lit.

Strom, ve kte­rém se již škůd­ce za­byd­lel, je po­tře­ba co nejdří­ve vy­hle­dat, ošet­řit nebo od­stra­nit. A právě na tuto fázi do­hle­dá­ní kon­krét­ní­ho na­pa­de­né­ho stro­mu se vý­zkum­ní­ci z MRS FEL ČVUT sou­stře­dí. Nej­těž­ší ro­bo­tic­kou úlo­hou, kte­rou v této apli­ka­ci mu­se­li řešit, je pře­let dronu z pro­stře­dí s GPS vně lesa dovnitř po­ros­tu mezi stro­my, kde kva­li­ta GPS sig­ná­lu není do­sta­teč­ná. Dron se s vy­u­ži­tím 3D li­da­ru a pa­lub­ní in­te­li­gen­ce do­ká­že uvnitř lesa lo­ka­li­zo­vat, vy­hý­bat se pře­káž­kám a do­le­tět na místo, kde se oče­ká­vá výskyt na­pa­de­né­ho stro­mu. Vlast­ní do­hle­dá­ní stro­mu pro­bí­há s po­mo­cí RGB ka­me­ry a neu­ro­no­vé sítě na pa­lub­ním po­čí­ta­či. Jakmi­le dron iden­ti­fi­ku­je znaky pří­tom­nos­ti kůrov­ce (mi­ni­a­tur­ní ot­vo­ry v kůře), au­to­nomně jej ozna­čí bar­vou.  Les­ník pak může jít na­jis­to.

Me­to­da, kte­rou sku­pi­na MRS vy­vi­nu­la ve spo­lu­prá­ci s ko­merč­ním sek­to­rem, splňuje všech­ny před­po­kla­dy k re­ál­né­mu na­sa­ze­ní – je rych­lá, eko­no­mic­ky únos­ná (před­stav­te si, že by po­dob­ná in­spek­ce lesa pro­bí­ha­la na­pří­klad z vr­tu­l­ní­ku) a přes­ná, pro­to­že dron uvnitř lesa ozna­čí kon­krét­ní strom a ne jen při­bliž­nou lo­ka­li­tu ur­če­nou v lese ne­přes­nou GP­Skou, jak je tomu u sou­čas­ných ře­še­ní.