Исследователи TU Delft опубликовали метод MonoRace в журнале Science Robotics 14 октября 2026 года. Описанный результат был достигнут раньше: дрон победил на Abu Dhabi Autonomous Drone Racing Competition в апреле 2025 года. В статье подробно рассказывается, как одна направленная вперёд камера, инерциальный измерительный блок (IMU) и небольшая бортовая сеть управления работали вместе на гоночной скорости.

В доступном препринте авторов, поданном 21 января 2026 года, сообщается о победах над другими автономными командами и тремя чемпионами мира среди людей в турнире на выбывание. Там говорится, что MonoRace развил скорость до 100 km/h на соревновательной трассе без внешнего отслеживания движения. Кампусное издание TU Delft сообщило о победе в апреле 2025 года. BIG CHANGE не испытывала систему.

Главное изменение

  • Что изменилось: В статье за октябрь 2026 года объясняется, как команда после ударов или ремонта заново калибровала направление камеры MonoRace по бортовым снимкам полёта и известной форме ворот, без внешнего отслеживания движения.
  • Почему это важно: Командам, оценивающим несколько летательных аппаратов, нужно отдельно проверять предотвращение столкновений. MonoRace занял третье место в состязании нескольких дронов из-за отсутствия такой возможности, несмотря на победы в одиночном зачёте и гонках с участием людей.
  • За чем следить: Результаты на размеченной трассе не доказывают надёжность за её пределами, навигацию общего назначения, безопасность эксплуатации, коммерческую доступность или перенос на другие роботы.

От изображения ворот до команды мотору

В соревновательном дроне использовалась одна камера и IMU, измерявший движение. Камера с построчным затвором передавала изображения бортовому компьютеру, где нейросеть отмечала гоночные ворота. Затем программа находила углы ворот, сверяла их с ожидаемым изображением и объединяла визуальную оценку положения с показаниями IMU в оценивателе состояния. Как говорится в методе статьи, модель динамики дрона помогала оценивателю, когда резкие манёвры выводили акселерометр за пределы диапазона измерений.

Исследователи также использовали записи полётов, чтобы улучшить калибровку между заездами. Они сравнивали, где на изображении камеры должны появляться ворота известной формы и размера, с тем, где их обнаруживала система сегментации. Такая офлайн-корректировка особенно помогала уточнять положение и угол камеры относительно дрона после ремонта или удара. Для неё использовались известные характеристики гоночных ворот, внешнее отслеживание движения не требовалось.

Оценённое состояние передавалось небольшой нейросети наведения и управления на контроллере полёта. Обученная в симуляции, она посылала команды непосредственно моторам 500 раз в секунду, минуя отдельный внутренний контур управления. Изображения камеры обрабатывались на бортовом NVIDIA Jetson Orin NX; сеть с частотой 500 Hz работала на контроллере полёта. Процессор изображений и контроллер моторов 500 Hz были разными бортовыми устройствами.

Что показывает гонка

По словам исследователей, в 2025 году MonoRace выиграл индивидуальный Grand Challenge и турнир на выбывание между ИИ и людьми. В статье также зафиксировано третье место в гонке нескольких дронов, где системе не хватало предотвращения столкновений. Продемонстрирован быстрый полёт вокруг известной трассы с воротами в соревновательных условиях: восприятие и управление выполнялись на борту, внешнее отслеживание движения не использовалось. Статья не доказывает навигацию общего назначения, безопасность эксплуатации, коммерческую доступность или перенос на другие типы роботов.

Более ранняя система Swift побеждала чемпионов-людей на крытой трассе, используя бортовые датчики во время гонок. В её исследовании при разработке применялись стереоскопическое визуально-инерциальное восприятие и данные захвата движения. Заявленное достижение MonoRace — соревновательный результат с одной визуальной камерой и бортовым IMU в сочетании с оценивателем по воротам и прямым управлением моторами. Исследования проводились на разных трассах и соревнованиях, поэтому их время не позволяет напрямую сравнить скорость систем.

Источники и дополнительная литература