- ТПУ: В Политехе учат дроны летать группами без аварий;
- ТГУ: Ученый СФТИ разрабатывает методику контроля качества биосенсоров.
ТПУ: В Политехе учат дроны летать группами без аварий
Специалисты лаборатории промышленной робототехники Томского политеха разрабатывают многоагентную робототехническую систему для полета группы интеллектуальных дронов. Сейчас перед политехниками стоит задача «научить» группу из 10 аппаратов летать, не сталкиваясь друг с другом и объектами окружающей среды, а также безопасно садиться в указанную оператором точку с высокой точностью. При этом высокая точность навигации дронов обеспечивается за счет одновременного использования глобальной системы навигации и ультразвуковой системы.
Свою разработку политехники ведут по заказу компании ООО «КОМПСТАР» в рамках реализации проекта, поддержанного Фондом содействия инновациям. Для реализации НИОКР была создана рабочая группа, состоящая из представителей разных коллективов, — программисты, специалисты по акустической локации, техническому зрению, связи, специалисты в области автоматизированных систем управления.
«Удивить кого-то летающими дронами, в частности квадрокоптерами, сейчас сложно. Но на рынке сегодня нет универсальных и доступных решений, позволяющих поднимать в небо одновременно более трех единиц техники, чтобы они согласованно выполняли заданные действия, находясь близко друг к другу, с минимальным участием человека. Есть решения, позволяющие поднять в небо порядка шести аппаратов, но в таких случаях дроны, как правило, выполняют очень простые задачи — добраться из точки А в точку Б по заданному маршруту. Нам же нужно, чтобы они в целости и сохранности долетели группой, при этом самостоятельно ориентировались в пространстве, принимали решение отклониться от курса, если требуется, и сели близко друг к другу», — говорит разработчик, инженер лаборатории промышленной робототехники ТПУ Максим Мурин.
Система GPS, используемая сегодня для управления беспилотными летательными аппаратами, дает погрешность в позиционировании до 2,5 метров. Чтобы избежать столкновения беспилотников друг с другом, между нами должно быть расстояние в 5 метров. Это ограничение политехники преодолевают с помощью систем ультразвуковых сенсоров, технического зрения и посадки.
«Дрон дооснащается системой ультразвуковой локации, которая позволяет ему обнаруживать препятствия в радиусе семи метров по пяти направлениям. Мы добавили в эту систему оригинальную функцию — дрон способен идентифицировать участника группы, что позволяет синхронизировать их движения и уточнять свои текущие координаты. Система технического зрения, состоящая из двух видеокамер, расположенных по ходу движения, позволяет обнаруживать препятствия уже на бОльших расстояниях. А система посадки, где также используется камера, направленная вниз, помогает обеспечивать посадку с точностью до одного метра. Хотя испытания в лаборатории показали, что дроны могут садиться с еще большей точностью — на лист бумаги формата А4», — отмечает Максим Мурин.
ТГУ: Ученый СФТИ разрабатывает методику контроля качества биосенсоров
Научный сотрудник СФТИ ТГУ Анастасия Шабалина выиграла грант президента РФ на разработку методики оценки качества поверхности аптасенсоров. Аптасенсоры – новый класс детекторов на основе аптамеров – одноцепочных молекул ДНК и РНК. Подобные биосенсоры открывают новые возможности в ранней диагностике заболеваний, к примеру, они используются для обнаружения опухолевых маркеров в крови и плазме человека.
«Аптасенсоры обладают аномально высокой чувствительностью и экстремально низкими пределами обнаружения целевых объектов, – рассказывает научный сотрудник лаборатории новых материалов и перспективных технологий СФТИ ТГУ Анастасия Шабалина. – Мишенью для аптасенсоров выступают белки, вирусы, клетки пораженных тканей. Сегодня исследователи расшифровывают структуру белка и на основе полученных данных создают биологические детекторы для раннего выявления разных патологий, например, некроза тканей, появления опухолей, повышенного роста эндотелия сосудов».
Главным функциональным показателем аптасенсоров является отклик на заданную мишень. Эта характеристика напрямую зависит от того, насколько качественно поверхность биосенсора модифицирована сигнальными молекулами – аптамерами, от непрерывности модифицирующего слоя, его толщины и взаимного расположения молекул в нем. Данное научное направление является достаточно новым, поэтому универсальной методики лабораторной оценки структуры поверхностного слоя пока не существует. Однако разработка такого подхода необходима, чтобы исключить возможность грубых ошибок при проведении анализов, особенно это важно при проведении анализа на опухолевые маркеры.
Исследования ученых СФТИ ТГУ в этом направлении начались после знакомства со специалистами из КрасГМУ им. профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого. На его базе были разработаны шесть новых аптамеров для аптасенсоров. Чтобы оценить качество сигнала и модифицированной поверхности биодетекторов, сотрудники КрасГМУ обратились к материаловедам Сибирского физико-технического института ТГУ, имеющим опыт в создании электрохимических сенсоров, модифицированных наночастицами.
«Объекты исследований, предложенные специалистами КрасГМУ, нас заинтересовали, началось взаимодействие, которое продолжится и в рамках проекта, поддержанного грантом президента РФ, – говорит Анастасия Шабалина. – Проводимые исследования направлены на достижение двух целей. Первая цель – это создание подхода, который позволит оценивать структуру и свойства аптамерного слоя, вторая – апробирование разработанной методики применительно к реальному образцу – аптасенсору – для определения онкомаркеров рака легкого в плазме крови. Образцы материалов нам предоставят красноярские партнеры».
В перспективе рекомендации, разработанные ученым СФТИ ТГУ, можно будет использовать не только для контроля качества биосенсоров, но и для решения широкого круга научно-исследовательских и практических задач. В частности, использовать выработанные рекомендации для изучения других органических слоев на твердых подложках, применять подход на производственных площадках при масштабировании и запуске в производство новой продукции.