В Удмуртском государственном университете разработали уникальные программные комплексы для обучения работе с алгоритмами беспилотных авиационных систем (БАС). Проект реализован при поддержке индустриального партнера — Группы компаний «Беспилотные системы».
Среди ключевых разработок — цифровой симулятор радиоэлектронной борьбы, который наглядно демонстрирует, как современные РЭБ-системы защиты от БПЛА обнаруживают и нейтрализуют беспилотники. Программа показывает процесс создания помех для каналов связи и навигации, а также изменение соотношения «сигнал — шум». Такое решение особенно актуально в условиях массового применения беспилотных технологий как в военной, так и в гражданской сферах.
Еще одна разработка университета — программа для сравнения алгоритмов сортировки данных. Она демонстрирует, как выбор алгоритма влияет на производительность. Базовые методы сортировки работают медленнее, тогда как оптимизированные версии значительно сокращают время вычислений и нагрузку на систему. Программа визуализирует процесс сортировки в реальном времени и имеет следующие ключевые преимущества: наглядность (анимация в реальном времени помогает понять разницу между алгоритмами), производительность (сравнение скорости работы на разных объемах данных), универсальность (код написан на C++ и может запускаться как на ПК, так и на микроконтроллерах). Оптимизация алгоритмов особенно актуальна в условиях ограниченных вычислительных возможностей беспилотных авиационных систем.
Особое внимание разработчики уделили системе моделирования очередей, которая находит применение в учебных курсах по программированию и автоматизации производства. Программа обучает работе с алгоритмами FIFO (First In, First Out) и приоритетными очередями, а также служит для демонстрации оптимизации потоков данных в робототехнике и IoT. В сфере БАС это решение может использоваться для управления роем беспилотников с единого наземного пункта.
Руководитель проекта Марс Гайсин отметил, что универсальные и адаптивные программы для моделирования алгоритмов беспилотников с визуализацией помогут создавать интеллектуальные системы для автономных дронов. По его словам, баланс между производительностью и ресурсами станет ключом к прорыву в отрасли БАС.
Разработки создавались в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Молодежь и дети»).
