Курсы
1 семестр. Программирование на языке Питон
- выполняйте практические операции по созданию программ и проектов;
- создавайте логически и синтаксически правильные программы на языке Python по заданному алгоритму;
- выполняйте операции обработки структурированных данных;
- выполняйте постановку задачи, разработку алгоритма ее решения и использования прикладных систем программирования для реализации алгоритмов на языке программирования Python;
1 семестр. Программирование квадрокоптеров и автономных полетов
Курс посвящен знакомству с программированием автономных полетов с точки зрения пользователя. Будет рассмотрена работа с коптерами Geoscan Pioneer, их настройка, создание программ для автономных миссий на языке Python. Предусмотрены практические занятия.
1 семестр. Математические основы теории управления
Разработка автономных робототехнических систем, в том числе БПЛА, требует знакомства с языком современной математической теории управления. В рамках курса будут рассмотрены основы линейной алгебры, комплексного анализа, дифференциальных и разностных уравнений. На основе полученных знаний в дальнейшем будут строиться практические алгоритмы управления.
2 семестр. Основы управления беспилотными системами
В этом курсе слушатели познакомятся с аппаратом современной теории управления: языками передаточных функций и пространства состояний, изучат понятие управления на основе обратной связи, теорию фильтрации, научатся строить системы управления для линейных объектов, обеспечивающие устойчивость их движения.
2 семестр. Фильтры Калмана
Всякая реальная система действует в условиях неполной и зашумленной информации. В данном курсе будет рассмотрен один из наиболее распространенных методов работы с такими данным -- фильтр Калмана. Будут введены необходимые понятия теории вероятности и математической статистики и рассмотрены примеры практического применения фильтров.
2 семестр. Компьютерное зрение для автономной навигации
Основным и наиболее универсальным источником информации об окружающем мире для БПЛА является видеопоток, получаемый с бортовой камеры. В данном курсе будут рассмотрены основные методы работы с ним (классические на основе OpenCV и нейросетевые), а также вопросы использования полученной информации для планирования движения БПЛА. Предусмотрены практические занятия.