ЧЕМПИОНАТ ДРОНОВ -
Соревнования по управлению
беспилотными платформами
«Летай в ТГУ»
Соревнования по управлению
беспилотными платформами
«Летай в ТГУ»
в рамках Всероссийского форума молодых ученых, инженеров и предпринимателей
Организаторы соревнований
Партнеры соревнований
Условия участия
Студент ВУЗа или СПО
Уметь программировать на языке Python и пилотировать БВС
Собери команду от 3 до 4 человек
Регистрация участников может быть завершена раньше в случае набора максимально возможного количества участников.
Уровень MIDDLE
«Продолжай говорить, и мы долетим»
«Продолжай говорить, и мы долетим»
21-22 мая (с 9:00 - 18:00)
- выполнение задания командой
- тестирование решений
- зачетная попытка с экспертами компаний-партнеров
- награждение
Описание задания:
Написать и натренировать нейронную сеть на распознавание стрелочек и ArUco-метки. Стрелочки расположены на полу Полигона БАС и выстроены в виде маршрута, который ведет к финальной ArUco-метке, на которую нужно осуществить посадку.
Зачетная попытка выполняется двумя участниками: «Оператор БВС» - пилотирует вслепую дрон в ручном режиме, «Штурман» - видит изображение с камеры дрона и корректирует устно Оператора.
Оборудование: Геоскан Пионер Базовый, модуль расширения ESP32 с cv камерой, ноутбук с дискретной видеокартой (может быть предоставлен организаторами)
Используемое ПО: Pioneer Station, Pycharm Community Edition, Visual Studio Code
Написать и натренировать нейронную сеть на распознавание стрелочек и ArUco-метки. Стрелочки расположены на полу Полигона БАС и выстроены в виде маршрута, который ведет к финальной ArUco-метке, на которую нужно осуществить посадку.
Зачетная попытка выполняется двумя участниками: «Оператор БВС» - пилотирует вслепую дрон в ручном режиме, «Штурман» - видит изображение с камеры дрона и корректирует устно Оператора.
Оборудование: Геоскан Пионер Базовый, модуль расширения ESP32 с cv камерой, ноутбук с дискретной видеокартой (может быть предоставлен организаторами)
Используемое ПО: Pioneer Station, Pycharm Community Edition, Visual Studio Code
Уровень MIDDLE
«Продолжай говорить, и мы долетим»
«Продолжай говорить, и мы долетим»
21-22 мая (с 9:00 - 18:00)
- выполнение задания командой
- тестирование решений
- зачетная попытка с экспертами компаний-партнеров
- награждение
Описание задания:
Написать и натренировать нейронную сеть на распознавание стрелочек и ArUco-метки. Стрелочки расположены на полу Полигона БАС и выстроены в виде маршрута, который ведет к финальной ArUco-метке, на которую нужно осуществить посадку.
Зачетная попытка выполняется двумя участниками: «Оператор БВС» - пилотирует вслепую дрон в ручном режиме, «Штурман» - видит изображение с камеры дрона и корректирует устно Оператора.
Оборудование: Геоскан Пионер Базовый, модуль расширения ESP32 с cv камерой, ноутбук с дискретной видеокартой (может быть предоставлен организаторами)
Используемое ПО: Pioneer Station, Pycharm Community Edition, Visual Studio Code
Написать и натренировать нейронную сеть на распознавание стрелочек и ArUco-метки. Стрелочки расположены на полу Полигона БАС и выстроены в виде маршрута, который ведет к финальной ArUco-метке, на которую нужно осуществить посадку.
Зачетная попытка выполняется двумя участниками: «Оператор БВС» - пилотирует вслепую дрон в ручном режиме, «Штурман» - видит изображение с камеры дрона и корректирует устно Оператора.
Оборудование: Геоскан Пионер Базовый, модуль расширения ESP32 с cv камерой, ноутбук с дискретной видеокартой (может быть предоставлен организаторами)
Используемое ПО: Pioneer Station, Pycharm Community Edition, Visual Studio Code
Уровень SENIOR
«Автоматическая посадка дрона на движущуюся платформу»
«Автоматическая посадка дрона на движущуюся платформу»
21-22 мая (с 9:00 - 18:00)
- выполнение задания командой
- тестирование решений
- зачетная попытка с экспертами компаний-партнеров
- награждение
Описание задания:
Написать программу, позволяющую приземлить дрон на движущуюся платформу за отведенное время. Поиск маркера на подвижной платформе осуществляется любым удобным способом. При обнаружении подвижной платформы, дрон должен произвести посадку на платформу.
Во время выполнения миссии на дроне должна присутствовать определенная световая индикация: во время взлета - красная. При обнаружении и посадке на платформу - зеленая мигающая.
Команде необходимо самостоятельно запрограммировать движение наземной платформы по заданной траектории с постоянной скоростью.
Оборудование: Геоскан Пионер Базовый, модуль расширения ESP32 с cv камерой, ноутбук с дискретной видеокартой (может быть предоставлен организаторами), платформа TurtleBro под управлением ROS, светодиодный модуль
Используемое ПО: Pioneer Station, Pycharm Community Edition, Visual Studio Code
Написать программу, позволяющую приземлить дрон на движущуюся платформу за отведенное время. Поиск маркера на подвижной платформе осуществляется любым удобным способом. При обнаружении подвижной платформы, дрон должен произвести посадку на платформу.
Во время выполнения миссии на дроне должна присутствовать определенная световая индикация: во время взлета - красная. При обнаружении и посадке на платформу - зеленая мигающая.
Команде необходимо самостоятельно запрограммировать движение наземной платформы по заданной траектории с постоянной скоростью.
Оборудование: Геоскан Пионер Базовый, модуль расширения ESP32 с cv камерой, ноутбук с дискретной видеокартой (может быть предоставлен организаторами), платформа TurtleBro под управлением ROS, светодиодный модуль
Используемое ПО: Pioneer Station, Pycharm Community Edition, Visual Studio Code
Уровень SENIOR
«Автоматическая посадка дрона на движущуюся платформу»
«Автоматическая посадка дрона на движущуюся платформу»
21-22 мая (с 9:00 - 18:00)
- выполнение задания командой
- тестирование решений
- зачетная попытка с экспертами компаний-партнеров
- награждение
Описание задания:
Написать программу, позволяющую приземлить дрон на движущуюся платформу за отведенное время. Поиск маркера на подвижной платформе осуществляется любым удобным способом. При обнаружении подвижной платформы, дрон должен произвести посадку на платформу.
Во время выполнения миссии на дроне должна присутствовать определенная световая индикация: во время взлета - красная. При обнаружении и посадке на платформу - зеленая мигающая.
Команде необходимо самостоятельно запрограммировать движение наземной платформы по заданной траектории с постоянной скоростью.
Оборудование: Геоскан Пионер Базовый, модуль расширения ESP32 с cv камерой, ноутбук с дискретной видеокартой (может быть предоставлен организаторами), платформа TurtleBro под управлением ROS, светодиодный модуль
Используемое ПО: Pioneer Station, Pycharm Community Edition, Visual Studio Code
Написать программу, позволяющую приземлить дрон на движущуюся платформу за отведенное время. Поиск маркера на подвижной платформе осуществляется любым удобным способом. При обнаружении подвижной платформы, дрон должен произвести посадку на платформу.
Во время выполнения миссии на дроне должна присутствовать определенная световая индикация: во время взлета - красная. При обнаружении и посадке на платформу - зеленая мигающая.
Команде необходимо самостоятельно запрограммировать движение наземной платформы по заданной траектории с постоянной скоростью.
Оборудование: Геоскан Пионер Базовый, модуль расширения ESP32 с cv камерой, ноутбук с дискретной видеокартой (может быть предоставлен организаторами), платформа TurtleBro под управлением ROS, светодиодный модуль
Используемое ПО: Pioneer Station, Pycharm Community Edition, Visual Studio Code
Оборудование для соревнований предоставлено ООО «Геоскан»
Победители
Победителям выпускных курсов Факультет инновационных технологий ТГУ гарантирует поступление на программу магистратуры 09.04.02 Информационные системы и технологии (Компьютерная инженерия: искусственный интеллект и робототехника)
- Сертификат гарантированного поступления
Участники
Участники соревнований получат дополнительные баллы при поступлении на программу магистратуры 09.04.02 Информационные системы и технологии (Компьютерная инженерия: искусственный интеллект и робототехника)
Для участия в процедуре поступления, необходимо пройти собеседование, согласно официального графика. За подробностями можно обратиться к Грецкой Ольге Николаевне (fit-great@mail.ru)
Регистрация закончится через
Дни
Часы
Минуты
Секунды
РЕГИСТРАЦИЯ
Спасибо за регистрацию! Ждем Вас в нашем Telegram-канале!
Контакты
Telegram-канал с актуальной информацией
Прошедшие мероприятия
Соревнования для студентов ВУЗов
«Летай в ТГУ»
май 2024 года
В соревнованиях по управлению и пилотированию БАС в Томском государственном университете приняли участие более 50 студентов вузов. Объединившись в 12 команд, они выполняли задания от организаторов и партнера соревнований – компании «Эко-фабрика «Сибирский кедр». Компания предложила с помощью дронов сосчитать количество шишек на сфотографированных деревьях. Такой подход в будущем может пригодиться, чтобы определять наиболее благоприятный период для сбора шишек.
Хакатон
«Беспилотники. АГРО»
ноябрь 2023 года
Учащиеся 8-11 классов из Томска и Томского района, а также студенты Томского госуниверситета соревновались в турнире по управлению беспилотными авиационными системами (БАС).
Студенческие команды собирали квадрокоптеры «Геоскан Пионер», решали задачи на расчет концентрации нитратов в почвенном растворе. В задании «Половина бабушкиного лукошка» их дроны должны были пролететь через полосу препятствий, захватив ведро с продуктами. Школьники в презентациях представляли варианты решения актуальных проблем животного мира с использованием дронов, в задании «Соколиный глаз» управляли полетом дронов через полосу препятствий в ручном режиме, а в «КиберДроне» – в автоматическом режиме.
Студенческие команды собирали квадрокоптеры «Геоскан Пионер», решали задачи на расчет концентрации нитратов в почвенном растворе. В задании «Половина бабушкиного лукошка» их дроны должны были пролететь через полосу препятствий, захватив ведро с продуктами. Школьники в презентациях представляли варианты решения актуальных проблем животного мира с использованием дронов, в задании «Соколиный глаз» управляли полетом дронов через полосу препятствий в ручном режиме, а в «КиберДроне» – в автоматическом режиме.