Python

Образовательная организация: [Наименование ОО]
Учитель: [ФИО учителя]
Дата проведения: [Дата]

Модуль: 💻 Программирование дронов
Тема урока: 🐍 Python для дронов: Инженеры автономных систем

Цель урока: Сформировать специализированные навыки программирования автономных летательных систем, освоить библиотеки для дронов и протоколы связи.

Личностные:

• Понимание ответственности при программировании критических систем
• Развитие инженерного подхода к обеспечению надежности
• Формирование культуры безопасного программирования

Предметные:

• Владение DroneKit, MAVLink для управления БПЛА
• Понимание архитектуры бортового ПО и наземных станций
• Навыки программирования автономных миссий и аварийных процедур
• Умение интегрировать компьютерное зрение с навигацией

Метапредметные (УУД):

• Познавательные: понимание протоколов связи, анализ телеметрических данных
• Регулятивные: обеспечение безопасности критических систем
• Коммуникативные: техническое взаимодействие с автопилотами

Задачи урока:

1. Освоить специализированные библиотеки для управления дронами
2. Понять архитектуру протокола MAVLink и его реализацию в Python
3. Разработать систему автономного планирования миссий
4. Интегрировать компьютерное зрение для навигации

Тип урока: Специализированная лаборатория программирования автономных систем

Учебно-методическое и материально-техническое обеспечение:

• Программные библиотеки: DroneKit-Python, pymavlink, mavproxy
• Автопилоты: ArduPilot SITL, симулятор PX4
• Наземные станции: Mission Planner, QGroundControl
• Компьютерное зрение: OpenCV для дронов, алгоритмы слежения

Образовательные технологии:

• Специализированное программирование критических систем
• Разработка через тестирование для автономных систем
• Интеграционное тестирование с реальными автопилотами

Межпредметные связи:

• Математика: векторная навигация, планирование траекторий
• Физика: кинематика и динамика полета
• География: геодезические расчеты, картографические проекции
• Информатика: сетевые протоколы, системы реального времени

Основные понятия:

• Протокол MAVLink, DroneKit API, режимы автопилота
• Навигация по точкам, команды миссий, триггеры безопасности
• Компьютерное зрение: слежение за объектами, визуальная навигация
• Симуляция SITL, потоки телеметрии

| “Анатомия цифрового пилота” | Демонстрирует архитектуру ПО дронов:

🧠 Уровни программного стека:

• Прошивка: ArduPilot/PX4 - операционная система дрона
• MAVLink: протокол связи между компонентами
• API: DroneKit, MAVSDK - высокоуровневые интерфейсы
• Приложения: пользовательские программы и миссии

🔗 Компоненты экосистемы:

• Автопилот: бортовой компьютер с датчиками
• Наземная станция: управление с земли
• Компаньон-компьютер: дополнительные вычисления
• Облачные сервисы: телеметрия, логирование

📡 MAVLink - язык дронов:

• Сердцебиение: сообщения “я жив” каждую секунду
• Команды: ARM, TAKEOFF, LAND, MISSION_START
• Телеметрия: GPS, батарея, датчики в реальном времени
• Протокол миссий: загрузка и выполнение маршрутов

🎯 Специфика программирования дронов:

• Ограничения времени: жесткие временные рамки
• Критическая безопасность: ошибка может стоить дрона
• Распределенные системы: код на нескольких устройствах
• Ограниченные ресурсы: ограниченная вычислительная мощность | Изучают архитектуру ПО дронов, понимают уровни абстракции, осваивают специфику критических систем | Понимание архитектуры специализированного ПО для дронов | Познавательные: системный анализ сложных программных архитектур
  Регулятивные: понимание критических требований |

| “Первый контакт с автопилотом” | Осваивает DroneKit для управления дронами:

🔌 Подключение к автопилоту:

1from dronekit import connect, VehicleMode
2vehicle = connect('127.0.0.1:14550', wait_ready=True)
3print(f"Подключились к {vehicle.version}")

📊 Чтение телеметрии в реальном времени:

• GPS координаты: текущее положение дрона
• Напряжение батареи: контроль заряда
• Текущий режим: MANUAL, GUIDED, AUTO
• Статус вооружения: готовность к полету

🚁 Базовые команды управления:

• Вооружение: подготовка моторов к запуску
• Смена режима: переключение между режимами полета
• Мониторинг состояния: отслеживание изменений

🛡️ Принципы безопасного кода:

• Всегда проверяем готовность системы
• Обрабатываем потерю связи (тайм-аут)
• Корректное завершение соединений
• Обработка исключений для всех операций | Подключаются к автопилоту, читают телеметрию, отправляют команды, понимают асинхронность систем дронов | Навыки работы с DroneKit API | Познавательные: освоение специализированных API
  Регулятивные: безопасное программирование критических систем |

| “Программируемый автопилот” | Разрабатывает алгоритмы автономной навигации:

🎯 Автоматический взлет:

1def simple_takeoff(target_altitude):
2    vehicle.simple_takeoff(target_altitude)
3    # Ожидание достижения высоты с мониторингом

🗺️ Навигация по GPS координатам:

1target = LocationGlobalRelative(lat, lon, alt)
2vehicle.simple_goto(target)
3# Мониторинг приближения к цели

📐 Геодезические расчеты для дронов:

• Расчет расстояния между GPS точками
• Определение азимута движения
• Преобразование координат
• Учет кривизны Земли

🎛️ Контроль скорости и траектории:

• Установка максимальной скорости по земле
• Управление курсом полета
• Плавное изменение направления
• Адаптивный контроль скорости

🛬 Возврат и посадка:

• Режим возврата домой: автоматический возврат к старту
• Посадка на месте: вертикальная посадка
• Мониторинг процесса посадки | Программируют автономную навигацию, осваивают геодезические расчеты, управляют траекторией полета | Навыки программирования автономной навигации | Познавательные: алгоритмы навигации и геодезические расчеты
  Регулятивные: программирование управления траекторией |

| “Прямое общение с автопилотом” | Изучает MAVLink на низком уровне:

📡 Структура сообщений MAVLink:

• Сердцебиение: проверка связи каждую секунду
• Командные сообщения: прямые команды автопилоту
• Потоки телеметрии: данные датчиков
• Протокол миссий: загрузка точек маршрута

⚡ Отправка команд низкого уровня:

1# Команда вооружения через MAVLink
2master.mav.command_long_send(
3    target_system, target_component,
4    mavutil.mavlink.MAV_CMD_COMPONENT_ARM_DISARM,
5    0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0  # 1=ВООРУЖИТЬ
6)

📊 Чтение специфичных сообщений:

• GPS_RAW_INT: сырые данные GPS
• ATTITUDE: углы ориентации
• VFR_HUD: данные полета для человека
• BATTERY_STATUS: подробная информация о батарее

🔄 Потоковая обработка телеметрии: Создание обработчиков реального времени для критических данных | Работают с низкоуровневым MAVLink, понимают структуру протокола, обрабатывают телеметрические потоки | Понимание протокола MAVLink и низкоуровневого управления | Познавательные: протоколы связи и обработка данных реального времени
Регулятивные: работа с критическими протоколами связи |

| “Архитектор автономных маршрутов” | Создает и загружает миссии в автопилот:

🗺️ Создание миссий с точками маршрута:

• Домашняя точка: стартовая позиция
• Команда взлета: автоматический взлет
• Последовательность точек: маршрут полета
• Команда посадки: автоматическая посадка

📤 Загрузка миссии в автопилот:

1cmds = vehicle.commands
2cmds.clear()
3# Добавление команд миссии
4cmds.upload()

▶️ Запуск и мониторинг:

• Переключение в автоматический режим
• Мониторинг текущей точки маршрута
• Отслеживание прогресса выполнения
• Обработка ошибок выполнения

🎯 Типы команд миссии:

• NAV_WAYPOINT: полет к точке
• NAV_LOITER_TIME: зависание на время
• DO_SET_CAM_TRIGG_DIST: фотосъемка через интервалы
• DO_CHANGE_SPEED: изменение скорости в полете | Создают программные миссии, загружают в автопилот, мониторят выполнение | Навыки программирования автономных миссий | Познавательные: планирование и программирование сложных миссий
  Регулятивные: управление автономными системами |

| “Цифровое зрение пилота” | Интегрирует компьютерное зрение:

👁️ Видеопоток с дрона:

• Подключение к потоку видео
• Обработка кадров в реальном времени
• Минимизация задержек обработки
• Адаптация к различным камерам

🎯 Обнаружение посадочных меток:

• Цветовая фильтрация в пространстве HSV
• Поиск геометрических форм
• Расчет центра и ориентации метки
• Фильтрация ложных обнаружений

🧭 Визуальная навигация в реальном времени:

1def visual_navigation(frame):
2    marker_pos = detect_landing_marker(frame)
3    if marker_pos:
4        # Расчет отклонения от центра
5        error_x = marker_pos[0] - frame_center[0]
6        error_y = marker_pos[1] - frame_center[1]
7        # Команды коррекции положения
8        send_velocity_command(error_x * gain, error_y * gain)

📏 Оценка расстояния по размеру объекта:

• Калибровка камеры для измерений
• Соотношение размер объекта / расстояние
• Компенсация искажений объектива
• Интеграция с высотометром | Интегрируют компьютерное зрение с навигацией, обнаруживают метки, реализуют визуальную навигацию | Навыки интеграции компьютерного зрения с управлением дронами | Познавательные: интеграция компьютерного зрения с робототехникой
  Регулятивные: визуальное управление автономными системами |

| “Интеллектуальное преследование” | Создает системы автоматического сопровождения:

🎯 Слежение за объектами с дрона:

• Инициализация трекера (CSRT, KCF)
• Обновление положения объекта
• Обработка потери объекта
• Повторное обнаружение после потери

🏃 Алгоритм “следуй за мной”:

• Обнаружение человека (HOG детектор)
• Центрирование объекта в кадре
• ПИД-регулятор для удержания объекта
• Адаптация к скорости движения

📊 Геотаргетинг (проецирование на карту):

1def pixel_to_gps(pixel_x, pixel_y, drone_position, camera_params):
2    # Проецирование пикселя на земную поверхность
3    # Учет высоты дрона и параметров камеры
4    # Возврат GPS координат объекта

🎮 Интеллектуальные режимы:

• Режим орбиты: облет вокруг объекта
• Следуй за мной: следование за объектом
• Точка интереса: направление камеры на цель
• Режим селфи: автопозиционирование для фото | Создают системы слежения, реализуют режимы “следуй за мной”, проецируют видео на GPS координаты | Навыки создания интеллектуальных режимов полета | Познавательные: интеграция компьютерного зрения с навигацией
  Регулятивные: программирование интеллектуального поведения |

| “Инженерия безопасности критических систем” | Программирует системы безопасности:

🛡️ Мониторинг критических параметров:

• Уровень батареи: автоматический возврат при 25%
• Максимальная высота: ограничение 120м
• Дистанция от дома: максимум 500м
• Качество GPS: минимум 6 спутников

🚨 Автоматические реакции на угрозы:

1def emergency_procedures(threat_type):
2    if threat_type == "LOW_BATTERY":
3        vehicle.mode = VehicleMode("RTL")
4    elif threat_type == "GPS_LOST":
5        vehicle.mode = VehicleMode("LAND")
6    elif threat_type == "COMMUNICATION_LOST":
7        # Автоматический аварийный режим

📡 Мониторинг связи:

• Отслеживание сообщений сердцебиения
• Обнаружение тайм-аута (10 секунд)
• Автоматические действия при потере связи
• Восстановление после переподключения

🔒 Геозоны (виртуальные границы):

• Определение допустимой зоны полета
• Проверка текущего положения
• Автоматический возврат при нарушении
• Различные типы геозон (круг, многоугольник)

📝 Логирование событий безопасности:

• Запись всех критических событий
• Временные метки для каждого события
• Отправка в облачный мониторинг
• Локальное резервирование для расследования | Программируют системы безопасности, создают аварийные процедуры, реализуют геозоны | Навыки программирования критических систем безопасности | Регулятивные: обеспечение безопасности критических систем
  Познавательные: проектирование отказоустойчивых систем |

| “Комплексные автономные системы” | Объединяет все компоненты:

🔧 Архитектура комплексного приложения:

• Основной класс системы автономного дрона
• Интеграция всех подсистем
• Координация между компонентами
• Единая точка управления

🧪 Модульное тестирование для кода дронов:

• Имитационные объекты для дрона
• Тестирование функций безопасности
• Проверка алгоритмов навигации
• Граничные случаи и условия ошибок

📊 Интеграционное тестирование с симулятором:

• Программный запуск симулятора
• Автоматизированное тестирование миссий
• Проверка интеграции всех систем
• Тестирование производительности и нагрузки

🏆 Лучшие практики разработки для дронов:

• Подход оборонительного программирования
• Учет ограничений реального времени
• Архитектура “безопасность прежде всего”
• Всестороннее логирование

🏠 Финальный проект: “Автономный инспектор” - система для автономного обследования объекта с использованием всех технологий | Интегрируют все компоненты, создают комплексные системы, проводят тестирование | Навыки интеграции и тестирования автономных систем | Регулятивные: комплексная интеграция и проверка
Познавательные: системный подход к разработке |

DroneKit-Python:

• Высокоуровневый API для ArduPilot/PX4
• Автоматическое управление миссиями
• Телеметрия реального времени
• Кроссплатформенная совместимость

pymavlink:

• Низкоуровневый доступ к MAVLink
• Полный контроль протокола
• Поддержка пользовательских сообщений
• Высокопроизводительные приложения

MAVSDK-Python:

• Современная асинхронная альтернатива
• Поддержка async/await
• Активная разработка
• Поддержка нескольких дронов

MAVProxy:

• Наземная станция командной строки
• Скриптинг и автоматизация
• Модульная система
• Телеметрия реального времени

ArduPilot SITL:

• Симуляция “программа в цикле”
• Реалистичная физика
• Различные типы БПЛА
• Автоматизированное тестирование

Оборонительное программирование:

• Проверка состояния связи
• Проверка входных параметров
• Грациозная обработка ошибок
• Множественные уровни защиты

Ограничения реального времени:

• Минимизация задержек
• Приоритет операций безопасности
• Мониторинг производительности
• Тайм-ауты для всех операций

Отказоустойчивость:

• Резервирование в критических системах
• Автоматическое восстановление
• Всестороннее логирование
• Мониторинг состояния здоровья

Инженер ПО дронов (₽200-500k):

• Разработка прошивки автопилотов
• Автономные системы
• Алгоритмы слияния данных датчиков
• Системы управления полетом

Инженер компьютерного зрения (₽180-450k):

• Визуальная навигация
• Обнаружение объектов для дронов
• Алгоритмы одновременной локализации и картографии
• Навигация на базе искусственного интеллекта

Инженер безопасности полетов (₽150-400k):

• Программирование аварийных систем
• Сертификация ПО для авиации
• Оценка и снижение рисков
• Соответствие авиационным стандартам

• Робототехника и автономные системы
• Компьютерное зрение и машинное обучение
• Встроенные системы реального времени
• Авиационное программное обеспечение