Проект направлен на создание интеллектуальной программной платформы, которая на основе данных о погоде, загруженности воздушного пространства и технических характеристик дронов моделирует оптимальные маршруты полёта и прогнозирует износ компонентов.

Решение объединяет данные из различных источников — метеосервисов, геоинформационных систем и открытых API воздушного пространства. Платформа анализирует влияние погодных и технических факторов на эффективность полёта и формирует рекомендации по безопасной эксплуатации. Это позволит снизить износ оборудования, оптимизировать энергопотребление и повысить надёжность миссий.

Проблема, на решение которой направлен проект, заключается в том, что большинство существующих систем планирования маршрутов дронов не учитывают совокупное воздействие внешних и внутренних факторов. Из-за этого дроны часто совершают неоптимальные маршруты, быстрее изнашиваются и требуют дорогостоящего обслуживания.

Наши клиенты — это организации и специалисты, чья деятельность напрямую связана с использованием беспилотных летательных аппаратов и зависит от эффективности и точности их работы.

К ним относятся:
Логистические компании, использующие дроны для доставки и мониторинга маршрутов, где важна экономия энергии и времени;
Геодезические и инженерные службы, которым требуется точное моделирование полётов для съёмки, картографирования и обследования территорий;
Городские и экстренные службы, применяющие дроны в поисково-спасательных операциях, для контроля инфраструктуры и оперативного реагирования.

Цель проекта — разработка интеллектуальной веб-системы, объединяющей геоданные, погодные параметры и характеристики дронов для расчёта маршрутов, оценки рисков и прогнозирования износа компонентов на основе машинного обучения.

Платформа будет состоять из нескольких ключевых модулей:

1. Интеграция геоданных и погодных источников — объединение информации из API для точного моделирования условий полёта.

2. Анализ технических характеристик дронов — определение факторов, влияющих на износ и энергоэффективность.

3. Алгоритм симуляции полёта — расчёт маршрутов, времени, расхода энергии и рисков с применением ML-модели.

4. Веб-интерфейс визуализации — отображение маршрутов и параметров полёта на интерактивной карте с возможностью настройки сценариев.

Команда проекта:

• Курцев Евгений Александрович — Наставник

  Сопровождение и наставление команды

• Глухов Руслан — Руководитель проекта и разработчик.

  Отвечает за общее руководство, техническую архитектуру, координацию команды и реализацию ключевых модулей системы.

• Насридинов Нодир, Мирзоев Сорбон — Backend-разработчики.
  Занимаются интеграцией с внешними API, реализацией серверной логики и алгоритмов расчёта маршрутов.

• Имомдод Мунис— Аналитик.
  Анализ зависимости износа и оптимизация алгоритма.

• Улмасова Маржона,Худжаназаров Сафармурод — Frontend-разработчики и UI-дизайнеры.
  Создают интерфейс платформы, визуализируют маршруты, показатели полёта и результаты моделирования.

Ожидаемые результаты:

• Прототип платформы моделирования полётов дронов с возможностью выбора сценариев и параметров.

• Алгоритм прогнозирования износа и рисков на основе ML.

• Визуализация маршрутов и анализ параметров в реальном времени.

• Подготовка к интеграции с коммерческими решениями для логистики, агроаналитики и мониторинга инфраструктуры.

На страницу проекта