8 (800) 550-32-25
Автоматизированное управление БПЛА
Программа для образовательных организаций
Нами разработаны
Центр развития инновационных технологий "КЛЕВЕР" разработал инновационные методы: -обучения пилотированию,
-обучения программированию,
БПЛА для образовательных организаций.
Мы учим управлять и программировать дроны и применять навыки в любых отраслях от геологоразведки до сельского хозяйства.
-обучения программированию,
БПЛА для образовательных организаций.
Мы учим управлять и программировать дроны и применять навыки в любых отраслях от геологоразведки до сельского хозяйства.
Наши компетенции
Все эти компетенции в команде позволяют нам эффективно выполнять свои задачи, предоставлять высококачественное обучение и поддержку клиентам в области БПЛА.
- 1Технические навыкиНаша команда обладает глубокими знаниями в области управления дронами, программирования, настройки и обслуживания БПЛА. Мы хорошо разбираемся в технических аспектах дронов и способны эффективно решать возникающие проблемы.
- 2Образование и сертификацияЧлены команды имеют соответствующее образование и сертификацию в области дронов и авиации. Это подтверждает их профессионализм и компетентность в данной области.
- 3Опыт работыКоманда имеет значительный опыт работы с различными типами дронов и в различных отраслях. Мы успешно провели множество обучающих программ и имеем практический опыт в управлении дронами в различных сценариях.
- 4Коммуникационные навыкиЧлены нашей команды обладают отличными коммуникационными навыками, что позволяет нам эффективно общаться с клиентами, понимать их потребности и предоставлять необходимую информацию и консультации.
- 5Аналитические способностиНаша команда обладает аналитическим мышлением, что позволяет нам анализировать данные, оценивать риски и принимать обоснованные решения в процессе обучения и управления дронами.
- 6Творческий подходНаша команда способна мыслить творчески и находить инновационные решения. Мы готовы предложить новые идеи и подходы к обучению и использованию дронов.
Где применяются навыки управления дронами
Горнодобывающая промышленность
Дроны измеряют объем минералов под землей и определяют характер шахт. Помогают оценить наличие нефти в месторождениях.
Мониторинг дорог
Дроны активно применяются для оценки состояния инфраструктуры дорог и объектов дорожно-транспортной системы.
Градостроительство
Дроны ускоряют геодезические работы, маркируют зоны и картографируют дороги, тем самым облегчая работу градостроителей.
Индустрия развлечений
3D-модели, созданные с помощью аэрофотосъёмки, используют для производства видео, разработки игр и VR-контента
Сельское хозяйство
С помощью дронов можно картографировать поля, оценивать качество почвы и состояние растений, планировать орошение
Управление чрезвычайными ситуациями
Дрон может осуществлять патрулирование особо опасных участков местности или объектов. Так же можно анализировать ситуацию и планировать спасательные операции
Перспективы профессионального роста
Почему данная профессия будет популярна в будущем
Перспективы роста
По данным стратегии развития беспилотной авиации в России, каждый год рынок БПЛА будет только расти и к 2030 году должен составить более 1 млн. БПЛА
от 80 000 руб.
Средняя зарплата начинающего специалиста. С навыками программирования растет заработная плата
Спрос на профессию
Оператор БПЛА вошел в Топ-50 профессий по данным Министерства труда
Федеральный проект
По поручению Президента в Национальный проект по развитию беспилотных авиационных систем (БАС) включен Федеральный проект - «Кадры для беспилотных авиационных систем»
Мы научим
Конструировать Дроны
Узнаете, как правильно подбирать и регистрировать дрон. Поймёте, из каких элементов состоит беспилотник
Управлять БПЛА
Изучите технику безопасности и научитесь управлять дроном: сначала в авиасимуляторе, затем в помещении и на открытом пространстве
Формировать план полёта
Сможете сформировать план полёта и получить разрешение на его выполнение
Решать реальные задачи с помощью беспилотников
Овладеете фундаментальными знаниями и научитесь решать реальные задачи с помощью БПЛА в связке с исскуственным интелектом
Основные образовательные модули
16/36/72
16 часов
Новичок
1. Сборка дрона из комплектующих.
2. Конфигурирование дрона.
2.1. Выбор типа рамы.
2.2. Привязка пульта управления к приемнику.
2.3. Калибровка каналов управления.
2.4. Калибровка акселерометра.
2.5. Калибровка электронного регулятора скорости (ESC).
2.6. Настройка действий при потере связи (Failsafe).
2.7. Настройка полетных режимов.
2.8. Вывод видео-потока с камеры на мобильный телефон.
2.9. Настройка правил предполетной проверки (Pre-Arm Safety Checks).
3. Обучение основам пилотирования дрона (практика).
2. Конфигурирование дрона.
2.1. Выбор типа рамы.
2.2. Привязка пульта управления к приемнику.
2.3. Калибровка каналов управления.
2.4. Калибровка акселерометра.
2.5. Калибровка электронного регулятора скорости (ESC).
2.6. Настройка действий при потере связи (Failsafe).
2.7. Настройка полетных режимов.
2.8. Вывод видео-потока с камеры на мобильный телефон.
2.9. Настройка правил предполетной проверки (Pre-Arm Safety Checks).
3. Обучение основам пилотирования дрона (практика).
Результат на выходе:
Студенты умеют летать (пролетать сквозь препятствия, взлетать и сажать дрон) в режиме стабилизации с удержанием высоты.
Студенты умеют летать (пролетать сквозь препятствия, взлетать и сажать дрон) в режиме стабилизации с удержанием высоты.
36 часов
Умелый
Включает в себя Блок на 16 часов и дополнительно:
1. Удержание дроном позиции в помещениях без GPS.
1.1. Установка и настройка датчика оптического потока.
1.2. Удержание дрона в точке с использованием установленного датчика оптического потока (практика).
2. Избегание препятствий в полете.
2.1. Установка и настройка лидаров (однонаправленный, спереди, сзади, сбоку).
2.2. Настройка системы облета препятствий.
2.3. Автоматизированный полет дрона с облетом препятствий (практика).
1. Удержание дроном позиции в помещениях без GPS.
1.1. Установка и настройка датчика оптического потока.
1.2. Удержание дрона в точке с использованием установленного датчика оптического потока (практика).
2. Избегание препятствий в полете.
2.1. Установка и настройка лидаров (однонаправленный, спереди, сзади, сбоку).
2.2. Настройка системы облета препятствий.
2.3. Автоматизированный полет дрона с облетом препятствий (практика).
Результат на выходе:
Студенты умеют устанавливать и настраивать дополнительное навесное оборудование. Дрон удерживает позицию без gps и облетает препятствия.
Студенты умеют устанавливать и настраивать дополнительное навесное оборудование. Дрон удерживает позицию без gps и облетает препятствия.
72 часа
Профессионал
Включает в себя Блок на 36 часов и дополнительно:
1. Программирование дронов через фреймворк DroneKit-Python.
1.1. Установка фреймворка DroneKit-Python.
1.2. Подключение к дрону.
1.3. Получение показаний датчиков.
1.4. Управление состоянием и параметрами.
1.5. Управление взлетом.
1.6. Управление полетом.
1.7. Тестирование алгоритмов на симуляторе.
1.8. Управление дроном через интернет.
2. Разработка python-скриптов (один на выбор):
получение текущих координат и полет к заданной точке.
полет к заданной точке без gps.
следование за источником gps сигнала.
операции по работе с миссиями.
1. Программирование дронов через фреймворк DroneKit-Python.
1.1. Установка фреймворка DroneKit-Python.
1.2. Подключение к дрону.
1.3. Получение показаний датчиков.
1.4. Управление состоянием и параметрами.
1.5. Управление взлетом.
1.6. Управление полетом.
1.7. Тестирование алгоритмов на симуляторе.
1.8. Управление дроном через интернет.
2. Разработка python-скриптов (один на выбор):
получение текущих координат и полет к заданной точке.
полет к заданной точке без gps.
следование за источником gps сигнала.
операции по работе с миссиями.
Результат на выходе:
Студенты умеют программировать простые действия для управления дроном с использованием фреймворка DroneKit-Python.
Студенты умеют программировать простые действия для управления дроном с использованием фреймворка DroneKit-Python.
Дополнительные модули Искусственного интеллекта
Выберете интересный вам модуль
Модуль 1
36 часов
Легко /
1. Введение в распознавание изображений с помощью нейросетей.
1.1. Использование модели компьютерного зрения YOLO с готовыми классами объектов.
1.2. Подготовка датасета для обучения модели на собственных данных.
1.3. Обучение модели компьютерного зрения с использованием собственного датасета.
1.4. Разбор примеров скриптов для задач по автоматизации посадки дрона.
2. Разработка скрипта:
распознавание посадочных площадок и автоматическая посадка дрона на них.
1.1. Использование модели компьютерного зрения YOLO с готовыми классами объектов.
1.2. Подготовка датасета для обучения модели на собственных данных.
1.3. Обучение модели компьютерного зрения с использованием собственного датасета.
1.4. Разбор примеров скриптов для задач по автоматизации посадки дрона.
2. Разработка скрипта:
распознавание посадочных площадок и автоматическая посадка дрона на них.
Результат на выходе:
Студенты умеют использовать модель компьютерного зрения YOLO с готовыми классами объектов, а так же до обучать модель для распознавания своих объектов.
Студенты владеют навыками применения нейросетей на дроне для выполнения несложных автоматизированных задач.
Студенты умеют использовать модель компьютерного зрения YOLO с готовыми классами объектов, а так же до обучать модель для распознавания своих объектов.
Студенты владеют навыками применения нейросетей на дроне для выполнения несложных автоматизированных задач.
Модуль 2
36 часов
Среднее //
1. Подготовка датасета для обучения модели на собственных данных.
2. Обучение модели компьютерного зрения с использованием собственного датасета.
3. Разбор примеров скриптов для задач по автоматизации полетов дронов.
4. Разработка скрипта:
распознавание напольных символов управления и автоматическое выполнение указанных в них команд.
2. Обучение модели компьютерного зрения с использованием собственного датасета.
3. Разбор примеров скриптов для задач по автоматизации полетов дронов.
4. Разработка скрипта:
распознавание напольных символов управления и автоматическое выполнение указанных в них команд.
Результат на выходе:
Студенты владеют навыками использования нейросетей на дроне для выполнения автоматизированных задач управления средней сложности.
Студенты владеют навыками использования нейросетей на дроне для выполнения автоматизированных задач управления средней сложности.
Модуль 3
36 часов
Сложно ///
1. Подготовка датасета для обучения модели на собственных данных.
2. Обучение модели компьютерного зрения с использованием собственного датасета.
3. Разбор примеров скриптов для задач по следованию за объектами.
4. Разработка скрипта:
следование за объектом / оператором.
2. Обучение модели компьютерного зрения с использованием собственного датасета.
3. Разбор примеров скриптов для задач по следованию за объектами.
4. Разработка скрипта:
следование за объектом / оператором.
Результат на выходе:
Студенты владеют навыками использования нейросетей на дроне для выполнения автоматизированных задач управления высокой сложности.
Студенты владеют навыками использования нейросетей на дроне для выполнения автоматизированных задач управления высокой сложности.
Дрон
Рама карбоновая 250 мм
Мотор 2204 2300KV
Полетный контроллер + регулятор оборотов Пропеллер 5040х3
Ограничитель для пропеллеров
Elrs-приемник 2.4
Лидар 0-8м АКБ lipo 4s 1500 mah
Зарядная станция для АКБ 2-6s
Наземная станция
Пульт с передатчиком ELRS
Оснащение рабочего места
Комплект отверток Паяльная станция Доп. комплектующие (зависание в точке, избегание препятствий)
Плата для запуска оптического потока Лидар 0-4 м
Комплект для запуска нейросетей
Одноплатный компьютер с NPU процессором
CSI камера для одноплатного компьютера
Рама карбоновая 250 мм
Мотор 2204 2300KV
Полетный контроллер + регулятор оборотов Пропеллер 5040х3
Ограничитель для пропеллеров
Elrs-приемник 2.4
Лидар 0-8м АКБ lipo 4s 1500 mah
Зарядная станция для АКБ 2-6s
Наземная станция
Пульт с передатчиком ELRS
Оснащение рабочего места
Комплект отверток Паяльная станция Доп. комплектующие (зависание в точке, избегание препятствий)
Плата для запуска оптического потока Лидар 0-4 м
Комплект для запуска нейросетей
Одноплатный компьютер с NPU процессором
CSI камера для одноплатного компьютера
Учебный комплект
Наши продукты
Комплектуем образовательные организации
Программирование БПЛА с использованием ИИ
Программирование Дрона для различных полетных заданий, по разработанным нами, уникальным готовым заданиям
Дроны для учебных классов
Готовые наборы для занятий. Минимальный комплект от 6 дронов
Оборудование для учебного класса
Поставляем оборудование, для различных по габаритам помещений и поставленных задач
Курсы
Онлайн курсы и учебные материалы для повышения квалификации и получения дополнительного образования для будущей профессии и получения полезных навыков