Робот МФТИ способен исследовать грунт на глубину до 10 метров для обнаружения археологических объектов
Исследователи из Московского физико-технического университета испытали российский робототехнический комплекс TerraCognitaBot, предназначенный для самостоятельного обследования территорий перед археологическими раскопками. Устройство оснащено георадаром, металлоискателем, GPS и системой технического зрения, а нейросеть создаёт трёхмерную карту подземного пространства с указанием аномалий.
TerraCognitaBot разработан на базе модифицированной платформы AgileX Scout2. В его оснащение входят георадар GSSI SIR 3000 с частотой 400 МГц и антенной, сканирующей грунт до глубины 10 метров; металлоискатель Minelab X-Terra Pro; GPS-приёмник и RGB-D-камера. Компьютерное зрение позволяет роботу сохранять заданное направление, а GPS и энкодеры фиксируют его местоположение. Временные метки синхронизируют данные от всех приборов. Нейросеть YOLOv8n регулирует курс робота: при обнаружении конуса-ориентира устройство плавно замедляется за два метра до него. Испытания проводились в сложных условиях — под дождём, среди высокой травы и при сильных радиопомехах, однако данные были собраны полностью и с высокой точностью.
«Робот снимает с человека рутину и тяжелый физический труд, особенно в неблагоприятных условиях. Он отрабатывает заданный маршрут, одновременно снимает показания с нескольких приборов и автоматически привязывает их к местности. Оператору остается только контролировать процесс и глубже заниматься интерпретацией полученных данных», — пояснил старший научный сотрудник лаборатории когнитивных динамических систем МФТИ Олег Буличев.
Сейчас команда работает над обработкой собранных данных и обучением нейросети автоматически выявлять аномалии, различая мусор — камни, корни, пустоты — от настоящих объектов. В перспективе планируется адаптировать комплекс не только для археологических исследований, но и для гуманитарных операций по разминированию: датасет с различными типами мин уже собран во время обучения в Нахабино. Ещё одно перспективное направление — разработка системы SLAM на основе георадарных данных и визуально-инерциальной одометрии, которая позволит роботу ориентироваться без GPS и создавать карту даже в условиях полного отсутствия радиосигнала.
