Украинская компания NORDA Dynamics, занимающаяся разработкой систем автономного управления дронами, привлекла $1 млн для разработки систем управления беспилотными летательными аппаратами без GPS

Украинский разработчик систем автономного управления дронами NORDA Dynamics получил финансирование в размере $1 млн для масштабирования производства систем БПЛА, предназначенных для работы без GPS или традиционных средств связи. Лидером раунда стала шведская инвестиционная компания Varangians, что свидетельствует о растущем доверии инвесторов к украинскому оборонному технологическому сектору. Этот раунд финансирования важен для индустрии беспилотных летательных аппаратов, поскольку он подтверждает критический пробел в возможностях современных БПЛА. По мере того, как средства радиоэлектронной борьбы становятся все более совершенными, дроны, способные ориентироваться и выполнять миссии в условиях отсутствия GPS, представляют собой значительный технологический прорыв, применение которого выходит за рамки военного применения.

Международные инвесторы поддерживают украинские инновации

Раунд инвестиций в размере $1 млн привлек разнообразную группу инвесторов, помимо ведущего инвестора Varangians. К нему присоединились украинский фонд Angel One, американо-украинская фирма MITS Capital, бизнес-ангел-синдикат United Angels Network и американский фонд Unpopular VC. Этот международный микс демонстрирует растущее признание развивающейся экосистемы оборонных технологий Украины.

«Мы были одними из первых в мире, кто масштабировал модули автономных летательных аппаратов до десятков тысяч боевых задач в современной войне, и теперь мы готовы к следующему этапу», — заявил Назар Бихун, соучредитель и генеральный директор NORDA Dynamics, сообщает The Defender.

Технология беспилотных летательных аппаратов без GPS отвечает критически важным потребностям

Компания NORDA Dynamics, основанная в 2024 году, специализируется на системах управления автономными беспилотными летательными аппаратами (БПЛА), которые работают без GPS, традиционных каналов связи или в условиях сильных помех от средств радиоэлектронной борьбы. Флагманский продукт компании, универсальный модуль автономных летательных аппаратов Underdog, стал, по словам Бихуна, «самой широко используемой системой наведения БПЛА на цели в зоне боевых действий».

Система StableLink компании обеспечивает ещё одну важную возможность, стабилизируя положение дрона посредством управления по азимуту и высоте. Эта технология обеспечивает точное управление БПЛА даже в условиях активного подавления и полного подавления сигнала GPS, что делает её ценной для автономных ретрансляторов и минирования.

Модуль автономного управления Underdog и система стабилизации StableLink от NORDA

Проверенные в боевых условиях системы готовы к масштабированию

NORDA Dynamics утверждает, что её решения позволяют выполнять задачи без участия оператора, даже в сложных боевых условиях или изолированных условиях. Экосистемные продукты компании уже интегрированы с десятками украинских производителей дронов и прошли испытания в реальных боевых условиях — процесс валидации, которым могут похвастаться лишь немногие компании, работающие с технологиями для дронов.

Пер Лагер, генеральный директор компании Varangians, отметил, что команда NORDA выделяется среди «многих сильных оборонно-технологических компаний», с которыми его компания столкнулась в Украине. «Компания решает одну из ключевых задач поля боя и обладает командой и опытом для продолжения разработки инновационных решений», — сказал он.

Новое финансирование будет направлено на расширение производства, развитие команды и разработку новых продуктов, направленных на повышение автономности БПЛА.

Вижу цель: как цифровые «отпечатки» в 3D-облаках меняют навигацию

Российские разработчики нашли способ обойтись без дорогих лидаров для точного позиционирования роботов и смартфонов.

Представьте, что ваш смартфон или робот с обычной камерой может всего по одному снимку понять, где находится, с точностью до сантиметра, и как повернут, с точностью до одного градуса. Именно это и умеет делать новый метод GSplatLoc, созданный совместно исследователями T-Bank AI Research, Лаборатории BE2R ИТМО и Центра робототехники Сбера.

Эту разработку высоко оценили на международной конференции по роботам IROS 2025 в Китае, куда ее пригласили для устного доклада — это высшая форма признания в научном мире.

GSplatLoc меняет правила игры, потому что для точной навигации больше не нужны дорогие лидары или глубинные камеры. Достаточно одной цветной камеры, как в вашем телефоне. Это открывает новые возможности.

•Для роботов на складах или в торговых центрах: вместо связки «лидар + камера + датчик движения» часто хватит просто камеры и датчика движения. Это делает роботов дешевле и проще.

•Для дополненной реальности в зданиях: ваш смартфон, используя заранее созданную 3D-карту, сможет точно накладывать виртуальные указатели на реальный мир, без каких-либо специальных меток.

•Для интеллектуальных помощников: такая система закладывает основу для понимания смысла окружающих объектов, что нужно для создания по-настоящему умных автономных агентов.

Как же это работает? Все происходит в два больших этапа.

1.Сначала нужно один раз тщательно подготовить виртуальную карту помещения или улицы. Для этого используется множество фотографий места, снятых с разных точек. На их основе строится особая трехмерная модель сцены, где все объекты представлены в виде облака миллионов крошечных разноцветных «облачков» — их называют гауссианами. Эта технология называется 3D Gaussian Splatting (3DGS), и она позволяет невероятно быстро создавать — рендерить — изображение с любой точки. Но главная хитрость в другом. Исходные фотографии анализирует нейросеть, которая находит на них самые заметные точки — углы, края объектов — и создает для каждой из них уникальный цифровой „отпечаток пальца“, дескриптор. В процессе обучения эти „отпечатки“ встраиваются прямо в параметры трехмерных „облачков“. В итоге модель запоминает не только цвет и форму, но и эти опознавательные знаки, превращаясь в детальную карту для последующего поиска.

2.Когда карта готова, начинается второй этап — работа в реальном времени. Вы делаете один снимок на камеру, и система за доли секунды определяет ваше точное местоположение и ориентацию в пространстве. Происходит это так: сначала метод быстро находит на вашем фото ключевые точки и сверяет их «отпечатки» с „отпечатками“ на 3D-карте, вычисляя ваше примерное, грубое положение. Затем начинается тонкая подстройка: система берет ваше реальное фото и сравнивает его с виртуальным изображением, которое она сама же генерирует из своей 3D-модели с предполагаемой точки съемки. Она буквально подкручивает параметры своей позиции до тех пор, пока синтезированная картинка не станет максимально похожа на вашу. Это и есть финальное, сантиметровое уточнение.

Уникальность GSplatLoc — в удачном соединении двух идей: вплетения узнаваемых признаков прямо в 3D-модель и использования быстрой 3DGS для визуальной оптимизации. В отличие от старых методов, которые могли спотыкаться о плохую текстуру или движущиеся объекты, и от громоздких нейросетей, которые плохо работают на больших улицах, этот подход быстрый, точный и гибкий. Разработчики даже предусмотрели три режима работы, чтобы балансировать между скоростью и точностью под любую задачу.

Режим работы

Среднее время обработки кадра

Точность (примерно)

Грубый 0.2 секунды Метры / Несколько градусов

Базовый 0.8 секунды Дециметры / 1-2 градуса

Точный 2.0 секунды Сантиметры / ~1 градус

Результаты говорят сами за себя. Внутри помещений метод показывает лучшую в своем классе точность — ошибка в несколько сантиметров и около градуса по ориентации. На городских улицах он также лидирует, определяя положение с точностью до десятков сантиметров. Система устойчиво работает даже в сложных условиях: когда мимо ходят люди, а вокруг много стекла и зеркал.

Руководитель научной группы CV Research в T-Bank AI Research Руслан Рахимов поясняет:

“ Представьте робота-курьера, который доставляет еду в большом торговом центре. Обычные навигационные системы, вроде GPS, внутри зданий не работают или дают ошибку в несколько метров – робот может запутаться в коридорах или не найти нужный магазин. Метод GSplatLoc позволяет роботу «видеть» окружение и точно определять, где он находится, с точностью до сантиметра. Он сравнивает изображение с камеры со своей 3D-картой и моментально уточняет позицию. Робот быстро находит маршрут даже в залах с движущимися людьми, стеклянными дверями и зеркалами.

GSplatLoc наглядно демонстрирует, что будущее точной навигации — не в наращивании числа датчиков, а в интеллектуальном анализе данных с обычной камеры.

Реальная польза разработки выходит далеко за рамки академических рейтингов. Главное его достоинство — демократизация точной навигации. Оно ломает финансовый барьер, ведь лидары и RGB-D-камеры — это дорогое и энергоемкое оборудование. GSplatLoc открывает путь к созданию массовых коммерческих решений. Например, можно будет делать недорогих автономных роботов для инвентаризации складов или уборки помещений, что станет доступно малому и среднему бизнесу. В розничной торговле это может привести к появлению точной indoor-навигации в каждом торговом центре прямо в приложении смартфона, без необходимости в закупке и установке дополнительной инфраструктуры (маячков, меток). Для AR это шаг к практичным очкам, которые не просто показывают информацию, а точно знают, на какой объект вы смотрите, что критически важно для ремонта, логистики и образования. В долгосрочной перспективе это фундамент для «семантических» роботов, которые не только видят, где стул, но и понимают, что на него можно сесть.

Основное критическое замечание касается «замкнутого цикла» метода. Его высочайшая точность полностью зависит от предварительно построенной высококачественной 3DGS-карты. Это создает значительные операционные сложности. Процесс сканирования всего помещения или района города, съемки его с множества ракурсов и последующего обучения модели — это трудоемкая и вычислительно затратная процедура. Метод плохо приспособлен к быстрым изменениям в среде. Если в торговом зале передвинули стеллажи или на улице началось масштабное строительство, карта мгновенно устаревает, и точность локализации рухнет. Потребуется повторное сканирование и переобучение, что на данном этапе выглядит как серьезное препятствие для развертывания в сильно динамичных средах. По сути, мы получаем систему, идеальную для стабильных пространств, но уязвимую для хаоса реального мира.

Эхолокация открывает новые возможности для беспилотных аппаратов малого размера

Коллектив исследователей из США разработал миниатюрных дронов, которые ориентируются в пространстве с помощью звука и способны летать там, где камеры оказываются бесполезны. Исследователи из Вустерского политехнического института в Массачусетсе, вдохновленные принципами навигации птиц и летучих мышей, создают систему для небольших летательных аппаратов, позволяющую им работать в дыму, пыли и темноте, где традиционные камеры и оптические сенсоры не справляются. Это открывает новые возможности для поисково-спасательных операций и миссий в опасных условиях.

Профессор Нитин Санкет, ведущий исследователь проекта, получил грант в размере 704 908 долларов США от Национального научного фонда на трехлетнюю программу фундаментальных исследований в области робототехники, которая стартует в сентябре 2025 года. Цель проекта — создание крошечных дронов размером менее 100 миллиметров и весом менее 100 граммов, способных к автономной навигации с использованием звука вместо визуальных ориентиров.

Для решения проблемы шумных пропеллеров и ограниченного разрешения ультразвука команда применяет специально разработанные метаматериалы, которые минимизируют акустические помехи. Эти структуры, меняя геометрию материала, контролируют отражение звуковых волн. Также ученые разрабатывают системы, которые лучше улавливают и излучают звук для навигации, и исследуют альтернативные методы движения, включая механизмы с машущими крыльями, чтобы повысить производительность и снизить акустические помехи.

В программной части проекта применяется глубокое обучение, учитывающее законы физики, для обработки и интерпретации ультразвуковых сигналов. Иерархическая система обучения с подкреплением позволяет дронам двигаться к заданным целям, динамически избегая препятствий. Все вычисления происходят непосредственно на борту дрона без необходимости во внешней инфраструктуре.

Интеграция этих инноваций позволит создать компактные, доступные и энергоэффективные дроны, способные работать в условиях, где традиционные системы зрения неэффективны. Как отмечается в The Robot Report, использование сенсорной интеграции позволяет дронам комбинировать эхолокацию с инерциальными и другими данными, что повышает надежность навигации. В будущем такие системы смогут обнаруживать сердцебиение выживших, а также увеличить скорость полета для более оперативного реагирования. Ожидается, что переход от лабораторных испытаний к практическому применению займет от трех до пяти лет, и технология найдет применение не только в спасении людей, но и в мониторинге катастроф, инспекции опасных сред и защите окружающей среды.

1 секунда за 30 миллиардов лет. Британская подлодка получила квантовые атомные часы для автономного плавания

Устройство объёмом с чемодан теряет не более секунды точности за 30 миллиардов лет.

Королевский военно-морской флот Великобритании провёл первые испытания квантовых навигационных технологий на борту автономной подлодки XV Excalibur, оснастив её оптическими атомными часами нового поколения. Эксперимент стал важной вехой в развитии подводных беспилотных систем, способных действовать вне зоны действия GPS и других внешних навигационных сигналов.

Интерес к беспилотным субмаринам растёт среди ведущих стран по ряду причин: такие аппараты позволяют контролировать обширные акватории без риска для экипажа, выполнять опасные задания, не привлекая дорогие пилотируемые лодки, и в перспективе снизить зависимость флота от ограниченных ресурсов. Кроме того, автономные модели проще по конструкции, обходятся дешевле, занимают меньше места и не требуют условий для поддержания жизни на борту. Их возможности ограничены лишь источником энергии, а при использовании ядерной установки они теоретически могут оставаться под водой в течение всего срока службы.

Однако главной преградой для длительных погружений остаётся навигация. Современные надводные и подводные суда в основном ориентируются с помощью GPS, но при длительном нахождении под водой сигнал становится недоступен. В таких случаях используется инерциальная система навигации — она опирается на гироскопы и высокоточные часы, позволяющие фиксировать изменения курса и скорости, а затем рассчитать примерное положение. Со временем в таких расчётах начинают накапливаться отклонения из-за микроскопических ошибок, и погрешность постепенно выходит за допустимые пределы.

Чтобы устранить эту проблему, ВМС Великобритании испытывают систему квантового позиционирования и синхронизации времени на основе технологии Infleqtion Tiqker. В её основе — одиночный атом рубидия‑87, колебания которого происходят в 10 000 раз быстрее, чем у обычных микроволновых хронометров. Такая частота делает новые часы невероятно стабильными: они теряют не более одной секунды за 30 миллиардов лет, а погрешность навигации составляет всего миллионную долю градуса в час.

Компактность устройства позволяет устанавливать его даже в небольших автономных платформах — объём прибора составляет около 30 литров, а масса не превышает 30 килограммов. На данный момент часы успешно интегрированы с системами подлодки XV Excalibur и прошли предварительные испытания в море. Полученные данные передаются партнёрам Великобритании по соглашению AUKUS — США и Австралии.

По словам представителя подразделения перспективных технологий Королевского флота, проект с Infleqtion стал первым шагом на пути к практическому использованию квантовых навигационных решений в подводных операциях. В ближайшем будущем планируются новые тесты оборудования Tiqker на других платформах.

Навигацию без GPS по магнитному полю Земли поможет освоить квантовый компас

В условиях подавления сигнала GPS навигация невозможна. На этот случай есть инерциальные системы определения координат, но их точность далека от желаемой. Подсказку для лучшего решения можно найти у природы — это миграция рыб, птиц и насекомых, которым в этом помогает естественное магнитное поле планеты. Трудностей на этом пути немало, но современные технологии обеспечивают создание практичных решений.

В частности, ряд компаний создают так называемые «квантовые компасы», которые в своей основе используют законы квантовой механики, что делает их невероятно точными. Одной из таких компаний, на которую обратили внимание заказчики, стала австралийская Q-CTRL, уже отметившаяся сотрудничеством с мировыми лидерами в сфере квантовых компьютеров.

Принцип работы квантового компаса Q-CTRL и других подобных платформ основан на высокоточных атомных магнитометрах. Миниатюрную стеклянную ячейку заполняют атомами рубидия. Лазер накачки или опорный выстраивает атомы в линию, а зондирующий лазер считывает отклонения атомов — их реакцию на линии магнитного поля Земли в конкретной точке пространства. Точнее атома детектор не придумать, но вся сложность заключается в снижении помех, влияющих на данные измерения.

Система компаса отфильтровывает данные измерений с учётом множества факторов, включая создаваемые транспортной платформой. После этого происходит сравнение измеренных состояний с реальными и загруженными в память картами магнитного поля планеты.

Компания Q-CTRL уже провела более 140 часов лётных и морских испытаний своей квантовой навигационной платформы, показав погрешность около 190 м после 130 км полёта — это в десятки раз точнее работы традиционных инерциальных систем. По некоторым данным, готовятся или уже проведены испытания платформы Q-CTRL в космосе на многоразовом военном американском космоплане X-37B. Компания активно сотрудничает с Пентагоном и другими военными подрядчиками. Впрочем, даже такую систему навигации можно заглушить, для чего достаточно подорвать ядерный боеприпас, но это будет уже совсем другая история.

Китайцы придумали навигацию, которую невозможно «заглушить»

Китайская армия делает ставку на технологии, которые еще недавно казались научной фантастикой. Народно-освободительная армия Китая (НОАК) официально подтвердила разработку инструментов квантовой кибервойны, предназначенных для сбора приоритетной военной разведки из открытых источников в интернете.

Квантовые технологии в Пекине рассматривают как следующий этап военного превосходства. Они позволяют в считанные секунды анализировать огромные объемы данных, поступающих с цифровой инфраструктуры, и формировать целостную картину обстановки на поле боя. Военные уже тестируют более десяти квантовых киберинструментов. При этом ключевым преимуществом считается не разрушительная мощь, а скорость обработки информации, которая может сыграть решающую роль в будущих конфликтах.

В разработке участвуют специалисты, которые объединяют облачные вычисления, искусственный интеллект и квантовые технологии в единую рабочую систему. Речь идет не об отдельных цифровых «орудиях», а о связанных между собой платформах, способных поддерживать операции сразу во всех доменах. Такой подход указывает на то, что Китай переходит от теоретических исследований к реальному внедрению квантовых решений в военное планирование.

Испытания проходят в суперкомпьютерной лаборатории Национального университета оборонных технологий в Чанше. Исследователь Лю Вэй из Информационных сил поддержки НОАК сообщил, что команда работает над новыми моделями осведомленности о поле боя, в основе которых лежит кибербезопасность. За год было собрано достаточно данных, чтобы создать единую карту боевой обстановки.

Особое внимание уделяется квантовым технологиям позиционирования. Они могут обеспечить сверхточную навигацию, устойчивую к подмене сигналов и радиоэлектронным помехам. По сути, военные адаптируют гражданские модели облачной агрегации данных под свои задачи, делая акцент на защите информации. Это говорит о том, что контроль над данными и цифровой средой в Китае считают не менее важным, чем традиционную физическую оборону.

Специалисты подчеркивают, что проект максимально использует преимущества интеграции публичных сервисных платформ и их вседоменные возможности поддержки, что еще раз подтверждает системный характер этих разработок.

LiteWing разработала отличное решение для микродронов с открытым исходным кодом для полетов без GPS

Многие люди не понимают, насколько «обычный» полет дрона зависит от глобальных навигационных спутниковых систем (GNSS), пока не попробуют полетать на FPV-дроне или дроне DJI в помещении или в любом другом месте, где типичный дрон DJI переходит в «режим ориентации», который отключает встроенный GPS-модуль. Как только вы теряете связь со спутниками, дрон перестает быть «умным» и превращается в нервный маленький блендер, который хочет врезаться в ближайшую стену.

Что это за штука?

Этот модуль объединяет два датчика, которые часто используются в беспилотной авиации: датчики оптического потока и модули измерения времени полета (ToF). Hackster недавно осветил модуль позиционирования дронов LiteWing, небольшую дополнительную плату, которая позволяет дрону на базе LiteWing ESP32 удерживать высоту и бороться с дрейфом без доступа к GNSS (глобальным навигационным спутниковым системам), таким как GPS.

Модуль LiteWing использует два датчика, которые целесообразно использовать вместе для полетов без GPS:

Датчик оптического потока (PMW3901)

Датчик оптического потока — это, по сути, оптический датчик мыши, направленный на землю. Он отслеживает текстуру поверхности под дроном и измеряет, как этот рисунок изменяется между кадрами. Этот сдвиг преобразуется в данные о движении по осям X и Y, которые объединяются с данными других приборов для навигации.

Таким образом, если дрон начинает «дрейфовать» вбок, оптический поток немедленно это обнаруживает, и контроллер полета может его компенсировать. В этом и заключается суть коррекции дрейфа при отсутствии GPS-сигнала.

Датчик времени полета (VL53L1X)

Одного оптического потока недостаточно, поскольку математические вычисления меняются с высотой. Один и тот же «сдвиг пикселя» может означать совершенно разное реальное движение в зависимости от высоты над землей. Датчик времени полета исправляет это, измеряя фактическое расстояние до поверхности под собой, засекая время, необходимое лазерному лучу для возвращения к датчику.

Именно поэтому удержание позиции при отсутствии GPS-сигнала обычно ощущается намного лучше с датчиком времени полета, чем без него.

Сам дрон, отдельно от модуля позиционирования, построен на основе полетного стека ESP32 и использует инерциальный измерительный блок (MPU6050) для стабилизации. Это базовый набор датчиков для поддержания горизонтального положения дрона, подобный тем, что используются на 65-миллиметровых «мини-квадрокоптерах». Модуль позиционирования предотвращает дрейф.

Как работает удержание позиции при отсутствии GPS?

Это не замена GPS для полетов на большие расстояния. Это стабилизация и удержание позиции при отсутствии GPS, что представляет собой совершенно другой способ навигации.

Взаимодействие этих датчиков выглядит следующим образом:

Оптический поток измеряет горизонтальную скорость относительно земли.

Встроенные датчики используют эту горизонтальную скорость во времени, чтобы определить положение на основе изменений относительно «начальной точки».

ПИД-регулятор вносит необходимые корректировки.

Ограничения аппаратной части модуля LiteWing

Очевидно, что оптический поток не заменяет модуль GPS, и есть причина, по которой они используются вместе. Текстура поверхности, высота полета летательного аппарата и дрейф при инерциальной навигации являются ограничивающими факторами при использовании только этих датчиков.

Добавив лазерный дальномер и модуль GPS, вы получите наилучшее возможное позиционирование (пока не перейдете к RTK).

Испытания квантовых навигаторов прошли успешно

Оказывается, нашу планету можно использовать как огромную карту, если научиться читать ее магнитное поле.

Последние двадцать лет система GPS так плотно вошла в нашу жизнь, что мы перестали ее замечать. Она работает в смартфонах и самолетах, помогает биржам и энергосетям синхронизироваться, и даже спасатели не обходятся без нее. Мы привыкли, что она всегда есть, как электричество в розетке.

Но у этой системы ахиллесова пята, и она гораздо уязвимее, чем кажется. Конфликты по всему миру вскрыли эту проблему: нашлись умельцы, которые научились этим пользоваться. Речь про глушение и подмену сигнала GPS. Это когда сигнал либо просто блокируют, либо подменяют фальшивым, чтобы обмануть приемник.

За последние годы такая проблема встала особенно остро. Только за прошлый, 2024 год, больше тысячи коммерческих рейсов ежедневно сталкивались с подменой сигнала. Особенно «горячими точками» оказались Ближний Восток и Восточная Европа. Пилот смотрит на приборы, а они показывают, что самолет летит выше или ниже, чем на самом деле, или вообще сообщают, что они находятся за много километров от реального маршрута. На море дело доходит до маразма — корабли сбивались с курса и даже садились на мель из-за поддельных сигналов. Это не глюки техники, это уже полноценная электронная война.

Хорошая новость в том, что физики и инженеры, кажется, нашли противоядие. Они разрабатывают квантовые сенсоры, которым не нужны спутниковые сигналы. Прототипы уже тестируют. Например, над этим работают партнеры Чикагского центра квантовых технологий (Chicago Quantum Exchange) — такие гиганты, как Boeing, и высокотехнологичные компании Infleqtion и SandboxAQ.

Кен Дивайн, который руководит разработкой квантовой навигации в SandboxAQ, говорит прямо:

“

Правительства и бизнес отчаянно нуждаются в этой штуке. Посмотрите, что творится в мире. Все друг друга глушат, и это надолго. Все говорят нам: «Дайте нам это, вчера уже было нужно».

Еще в мае 2023 года SandboxAQ начали летные испытания для ВВС США и гражданских авиакомпаний. А в 2024-м Boeing сделал историческую вещь: они впервые в мире подняли в воздух самолет, который летел четыре часа над центральной частью США вообще без GPS, полагаясь сразу на несколько квантовых навигаторов. В том полете использовали две разные технологии: систему AQNav от SandboxAQ, которая ориентируется по магнитному полю Земли, и инерциальную систему от компании AOSense, работающую на квантовых датчиках.

Кейтлин Карнахан, вице-президент Infleqtion, тоже разрабатывающей такие штуки, считает, что главное тут не просто улучшить старые инерциальные системы.

“

Квантовая навигация — это новый подход к самой задаче ориентирования. Это новый инструмент, который позволит нам меньше зависеть от GPS и забыть про глушилки и обманки.

Как это работает: два новых принципа

Люди всегда как-то ориентируются. Раньше смотрели на звезды или горы. GPS делает то же самое, только его спутники — это те же ориентиры, просто они очень быстро и очень предсказуемо движутся. Но есть и другие способы не заблудиться.

Первый — инерциальная навигация. Ты просто идешь от точки старта и считаешь шаги и повороты. Если знаешь, где начал, и очень точно помнишь каждое движение, всегда поймешь, где ты сейчас.

Второй — сверка с картой. Ты смотришь на рельеф местности и узнаешь места. Идешь по холмам и оврагам и понимаешь: «Ага, вот тут я уже был, на карте это вот то место».

Квантовая навигация использует эти же два принципа. Только считает она не шаги, а ускорения с точностью до фемтометра (это меньше атома!). А вместо карты холмов использует карту магнитного поля Земли.

В полете Boeing как раз и проверили оба подхода: инерциальный от AOSense и магнитный от SandboxAQ. Инженер Boeing Джей Лоуэлл говорит, что им важно понять, могут ли эти технологии работать в паре, помогая друг другу. Вдруг одна дает сбой, а другая в этот момент, наоборот, показывает себя отлично. Суммарные данные могут оказаться точнее, чем поодиночке.

Как ловят квантовые изменения

Инерциальная навигация строится на акселерометрах и гироскопах. Они чувствуют любое ускорение и любой поворот. Обычные акселерометры есть в каждом телефоне или фитнес-браслете. Но квантовые датчики — это совсем другая лига. Они засекают изменения в миллион раз меньше. Такая точность нужна, например, в космосе, где нет ни дорог, ни ориентиров.

Infleqtion как раз недавно провела испытания такой системы в Великобритании и теперь готовится к тестам в США. В их чикагском офисе еще и создают софт с искусственным интеллектом под названием SAPIENT. Эта штука недавно выиграла армейский конкурс. Пранав Гокхейл, их руководитель по вычислениям, объясняет:

“

SAPIENT собирает данные со всех датчиков и с помощью ИИ склеивает их в четкую картину. Сам по себе измеритель — это еще не готовая навигационная система. ИИ помогает превратить одно в другое.

Магнитная навигация (MagNav) работает иначе. Самолет, как птица (ученые считают, что птицы чувствуют магнитное поле), ощущает малейшие изменения магнитного поля Земли. Где-то под землей залегают особые породы, руда, или просто стоит железный завод — все это создает微小 аномалии. Датчик ловит эти колебания и сверяет их с магнитной картой местности. Такие карты часто составляют геологи, когда ищут нефть или газ. Правда, проблема в том, что не на все районы есть подробные карты.

Кен Дивайн из SandboxAQ уточняет, что качество карты — это главный фактор успеха. Важен и тип самолета, и высота, и скорость. Но, несмотря на сложности, спрос на такие системы будет только расти.

“

Мы уже доказали, что можем навигироваться в реальном времени с помощью этой технологии. А потребность в ней будет только увеличиваться, — заключает он.

Если эти технологии доведут до ума, жизнь может измениться довольно сильно. Для науки это огромный толчок: чтобы сделать сверхточный квантовый датчик компактным и надежным для установки на обычный Боинг, придется решить кучу инженерных задач. Это подстегнет физику, материаловедение и микроэлектронику.

В реальной жизни польза очевидна. Представьте, что отключили GPS не из-за военных действий, а из-за мощной солнечной вспышки, которая вывела спутники из строя. Без квантовой навигации самолеты пришлось бы сажать «вслепую», а это катастрофа. С ней они спокойно долетят. Или возьмем беспилотники, которые доставляют посылки или работают в полях: в городе или лесу сигнал может теряться или его могут заглушить хулиганы. Квантовый навигатор позволит им не врезаться в дерево, а спокойно довезти груз. Для нас с вами это в перспективе означает, что любая техника будет просто надежнее.

Текст создает ощущение, что решение уже почти у нас в кармане, но это не совсем так. Во-первых, остается открытым вопрос размера и стоимости. Сейчас эти квантовые сенсоры часто занимают половину лаборатории и стоят бешеных денег. Запихнуть их в смартфон или даже в кабину пилота так, чтобы они не увеличили вес самолета в два раза, — задача титаническая.

Во-вторых, магнитная навигация (MagNav) сильно завязана на наличие подробных карт. А если самолет летит над океаном или малоизученной территорией, где карты нет или она секретная? Тогда этот метод просто не сработает, и придется полагаться только на инерциальную систему, которая, хоть и точная, но со временем все равно накапливает ошибку. Получается, что универсальной таблетки пока нет, и в разных условиях придется использовать разные «костыли».

ANELLO Photonics и Q-CTRL объявляют о стратегическом сотрудничестве для нового определения устойчивой навигации для БПЛА в средах, где отсутствует GPS

ANELLO Photonics, создатель оптического гироскопа Silicon Photonics (SiPhOG™) и лидер в области твердотельных высокоточных инерциальных навигационных систем, и Q-CTRL, мировой лидер в области программного обеспечения квантовой инфраструктуры для реальных квантовых приложений, сегодня объявили о стратегическом сотрудничестве для ускорения разработки отказоустойчивых навигационных решений для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), предназначенных для работы в конкурентных средах, где отсутствует GPS.

Партнерство объединит технологию инерциальной навигации и измерения SiPhOG™ от ANELLO с возможностями квантовой магнитной навигации Ironstone Opal от Q-CTRL, создав многоуровневое решение квантовой навигации (QNS), способное обеспечивать точное позиционирование даже тогда, когда сигналы GPS ухудшаются, заглушаются или полностью недоступны.

Спутниковая навигация стала основой наземных, воздушных и морских операций в коммерческом и оборонном секторах, однако уязвимости в глобальных навигационных спутниковых системах (ГНСС) становятся критической проблемой. Сбои в работе GPS из-за преднамеренного вмешательства, известного как глушение или спуфинг, представляют ежедневную угрозу в размере 1 миллиарда долларов только в США, влияя на оборонные миссии и коммерческие транспортные и логистические операции по всему миру. Помехи и спуфинг GPS в последнее время стали серьезной проблемой в Персидском заливе, влияющей как на военные операции, так и на судоходство.

Это сотрудничество объединяет две революционные технологии, представляющие собой первую в мире интеграцию инерционного зондирования на основе кремниевой фотоники и сопоставления магнитных карт на основе квантового зондирования, и открывает путь для масштабирования QNS.

Этот многоуровневый подход обеспечивает критически важное резервное копирование GNSS, предоставляя непрерывные, ограниченные оценки местоположения, которые не ухудшаются с увеличением продолжительности миссии. Объединенная технология определит будущее отказоустойчивой навигации для автономных и критически важных платформ, работающих в самых сложных условиях мира.

«Надежная навигация имеет основополагающее значение для автономности, безопасности и обеспечения выполнения миссии», — сказал доктор Марио Паничча, соучредитель и генеральный директор ANELLO Photonics. «Объединив проверенное инерционное зондирование на основе SiPhOG от ANELLO с новаторскими технологиями квантовой навигации Ironstone Opal от Q-CTRL, мы исследуем новую мощную архитектуру, предназначенную для обеспечения устойчивого позиционирования даже в тех случаях, когда GPS недоступен или скомпрометирован».

"Наша цель в Q-CTRL - сделать квантовые технологии полезными в реальном мире, - сказал профессор Майкл Дж. Биркук, генеральный директор и основатель Q-CTRL. - ANELLO впечатлила нас своим вниманием к реализации реальных миссий для передовых автономных платформ, и мы рады объединить наши технологии, чтобы предоставить самые передовые возможности нашим клиентам и военным, которые обеспечивают нашу безопасность".

По мере развития возможностей радиоэлектронной борьбы и расширения автономности коммерческих и оборонных операций устойчивая навигация становится требованием для поддержки мобильности следующего поколения.

О АНЕЛЛО Фотоникс

ANELLO Photonics — передовая технологическая компания, базирующаяся в Санта-Кларе, Калифорния. Компания разработала ANELLO SiPhOG™ — оптический гироскоп кремниевой фотоники — на основе технологии интегрированной фотонной системы на кристалле. Технологический портфель ANELLO включает более 45 выданных патентов, более 38 ожидающих патентов, а также включает в себя механизм синтеза датчиков на основе искусственного интеллекта. ANELLO® и SiPhOG™ являются зарегистрированными торговыми марками ANELLO Photonics.

Узнайте больше на https://www.anellophotonics.com/.

О Q-CTRL

Q-CTRL — мировой лидер в области программного обеспечения для квантовой инфраструктуры, которое делает квантовые технологии полезными. Q-CTRL предоставляет возможности развертывания в полевых условиях для навигации в средах, где отсутствует GPS, на основе защищенных программным обеспечением квантовых датчиков, в сотрудничестве с такими партнерами, как Lockheed Martin и Airbus. Их усилия по использованию программного обеспечения для решения самых сложных задач по использованию квантовых технологий в реальном мире переносятся и на квантовые вычисления, где Q-CTRL сотрудничает с пионерами отрасли, такими как IBM, Rigetti, NVIDIA и AWS, для повышения производительности квантовых компьютеров с помощью решений управления на основе искусственного интеллекта. Прорывы компании были описаны в The New York Times, The Wall Street Journal и признаны журналом TIME Magazine как преобразующие как коммерческие, так и оборонные операции.

Компания Q-CTRL, основанная в 2017 году профессором Майклом Дж. Биркуком, работает по всему миру из офисов в Сиднее, Лос-Анджелесе, Сан-Франциско, Берлине и Оксфорде.

Квантовый датчик может заменить спутники и обеспечить навигацию без GPS

Канадская компания SBQuantum готовится к запуску в космос квантового магнитометра на алмазной основе в рамках конкурса MagQuest, целью которого является ускоренное внедрение новых технологий для измерения магнитного поля Земли. Запуск запланирован на воскресенье, 29 марта 2026 года, на борту миссии Transporter 16 — программы совместных запусков компании SpaceX.

Всемирная магнитная модель (WMM) представляет собой крупномасштабное пространственное представление магнитного поля Земли. Разработанная Национальным центром геофизических данных США и Британской геологической службой, эта модель требует периодического обновления, поскольку магнитное поле Земли постоянно смещается. WMM используется Министерством обороны США, Министерством обороны Великобритании для критически важных операций, а также Федеральным управлением гражданской авиации США для планирования маршрутов полетов. На протяжении многих лет на эту модель полагаются и системы навигации в смартфонах, однако спутники, собирающие данные для ее обновления, постепенно устаревают.

Чтобы решить эту проблему, Национальное агентство геопространственной разведки США (NGA) организовало конкурс MagQuest, направленный на замену устаревающих спутников более новыми технологиями. SBQuantum, базирующаяся в Шербруке (Канада) и ставшая финалистом этого конкурса, производит передовые квантовые датчики, а также алгоритмы интерпретации и компенсации данных. Ее квантовый магнитометр на алмазной основе представляет собой значительный шаг вперед по сравнению с традиционной инфраструктурой измерения магнитного поля.

Если современные методы используют громоздкие и дорогостоящие устройства для периодического обновления данных о магнитном поле Земли, то магнитометр SBQuantum имеет размеры около литровой упаковки молока и обеспечивает непрерывный мониторинг высокого качества с исключительной точностью. Перед запуском устройство прошло испытания в Космическом центре имени Годдарда NASA, что имеет серьезное значение для будущего навигации. Как отметил Дэвид Руа-Ге, основатель SBQuantum, в пресс-релизе, технология компании была подтверждена для самых сложных условий, какие только можно вообразить, и компания готова вывести на рынок устройство, которое вскоре может сыграть центральную роль в том, как мир будет ориентироваться на суше, в воздухе и на море.

В отличие от GPS, магнитная навигация обеспечивает надежные показания даже в условиях, когда спутниковый сигнал недоступен, подавлен или вызывает сомнения. В эпоху роста электронной войны оборонные структуры активно ищут устойчивую альтернативу GPS. По словам господина Руа-Ге, применение этого датчика выходит далеко за рамки самой WMM — от обороны и навигации до разведки полезных ископаемых и обеспечения общественной безопасности. Он подчеркнул, что компания рассматривает квантовое зондирование как следующий рубеж и находится на переднем крае реализации его потенциала, а выход в финальную фазу MagQuest стал самым значительным техническим достижением в истории компании.

Конкурс MagQuest, запущенный в 2019 году, представляет собой открытое соревнование с призовым фондом в 2,1 миллиона долларов, распределенным на три этапа. Спустя семь лет на четвертом этапе конкурса осталось три команды. В рамках участия SBQuantum заключила партнерство с компанией Spire Global, которая предоставляет спутниковую инфраструктуру, наземные станции и возможности обработки данных для обеспечения космических данных и аналитики. Завершение финального этапа MagQuest ожидается осенью этого года, а его результаты лягут в основу новой стратегии NGA по сбору данных для Всемирной магнитной модели.

Помимо участия в конкурсе, SBQuantum также сотрудничает с Министерством национальной обороны Канады, Европейским космическим агентством и другими компаниями, чтобы интегрировать свои миниатюрные датчики в беспилотные аппараты и другие сферы применения, которые не охватываются традиционными методами зондирования.

Система CLAK

Камеры тоже не всегда спасают: в тоннеле темно, в лесу все однообразно, в плотной застройке сигнал рвется, а в зоне боевых действий навигацию могут ещё и намеренно ломать. Исследователи из Prince Sultan University предложили обойти обе проблемы сразу. Их новая система CLAK позволяет беспилотнику определять свое положение без спутниковой навигации и без камер, опираясь только на бортовые датчики.

Вместо привычной связки GPS и компьютерного зрения система использует лидар, барометр для оценки высоты и инерциальные данные. Дальше в работу вступает модель искусственного интеллекта, которая по этим данным вычисляет широту, долготу и высоту. Иными словами, беспилотник не пытается смотреть на мир как человек и не ждет подсказки со спутника, а учится понимать собственное движение по тому, что чувствует сам.

Авторы нацелили систему на среды, где обычная навигация регулярно дает сбой. Сюда относятся тоннели, плотная городская застройка, лес, горная местность, закрытые помещения и зоны конфликта. Во всех таких условиях спутниковый сигнал либо слабеет, либо пропадает, либо искажается. Для автономного полета проблема критическая: если аппарат плохо понимает, где находится, дальше начинает сыпаться все остальное — от маршрута до возврата на базу.

Камеры в таких ситуациях тоже не панацея. Визуальная навигация зависит от освещения, контраста, текстуры поверхности и вычислительных ресурсов. В тумане, темноте, пыли или однообразной среде надежность падает. Плюс обработка изображения требует заметной мощности, а для небольших беспилотников каждый ватт и каждый грамм на счету. CLAK убирает эту зависимость и учится работать по не визуальным данным.

Архитектура модели собрана из нескольких блоков. Сначала сверточные слои вытаскивают из потока датчиков полезные закономерности. Затем двунаправленные сети LSTM анализируют, как движение развивается во времени. После этого механизм внимания отбирает самые важные фрагменты данных, а сеть Колмогорова-Арнольда выдает финальную оценку положения. В итоге получается единый конвейер, который одновременно учитывает и текущую картину, и предыдущее движение аппарата.

Для обучения использовали симулированные полеты в среде на базе ROS2. В работе задействовали Gazebo, PX4 и QGroundControl. Чтобы модель не училась на слишком абстрактной местности, в симуляцию добавили данные о рельефе района Эт-Таиф в Саудовской Аравии. Такой подход позволил приблизить испытания к условиям, которые хоть как-то похожи на реальные маршруты, перепады высот и особенности поверхности.

На тестах система заметно обошла базовые методы. Средняя абсолютная ошибка снизилась с величины более трех метров до уровня менее одного метра. На части маршрутов падение ошибки превысило 75%. Для автономной навигации разница очень ощутимая: один метр вместо трех уже меняет качество прохода через узкие зоны, стабильность маршрута и общую уверенность системы в своих координатах.

Авторы отдельно подчеркивают, что модель получилась не только точной, но и достаточно легкой для реального применения. Для беспилотников это важный момент. Хороший результат на сервере не всегда означает, что систему можно поставить на компактный аппарат с жесткими ограничениями по вычислительным ресурсам и энергопотреблению. Здесь ставка сделана именно на то, чтобы алгоритм не требовал слишком тяжелого железа и подходил для полетов в реальных условиях.

Ещё одно преимущество связано с доступностью датчиков. Лидар, барометр и инерциальные модули давно используются в беспилотных системах, поэтому новая схема не требует экзотического и дорогого оборудования. За счет этого подход может оказаться интересным не только для военных или крупных промышленных игроков, но и для коммерческих операторов, исследовательских лабораторий и разработчиков специализированных дронов, которым нужна устойчивая навигация там, где GPS и камеры подводят.

Практических сценариев применения у такой системы хватает. Авторы прямо упоминают спасательные операции, инспекцию инфраструктуры и военное применение. Во всех трех случаях аппаратам часто приходится летать в сложной среде, где стабильное позиционирование жизненно важно, а обычные инструменты работают плохо. Если дрон сможет уверенно держать маршрут без спутников и без оптики, у операторов появится больше свободы в выборе условий и типа миссии.

На следующем этапе команда собирается дорабатывать модель дальше. В планах — ещё сильнее снизить вычислительную нагрузку и сделать систему более гибкой для разных ландшафтов и типов задач. Отдельное направление связано с кооперацией между несколькими дронами, когда аппараты помогают друг другу уточнять положение и сохранять устойчивость навигации даже в особенно сложной обстановке.