Глоссарий

Режим без автостабилизации: отклонение стика задаёт скорость вращения, при отпускании аппарат сохраняет текущий угол. Стандарт FPV-гонок и фристайла; есть во всех основных прошивках (Betaflight, ArduPilot, PX4).

Мобильная платформа, следующая по заранее заданным маршрутам с внешними ориентирами — проводу в полу, оптической линии, отражателям, меткам. Типовое применение — промышленная и складская логистика.

Фреймворк NIST для оценки автономности беспилотных систем: три оси — сложность миссии, сложность среды, независимость от человека. Охватывает диапазон от дистанционного управления до полной автономии.

Мобильный робот, ориентирующийся самостоятельно по естественным ориентирам среды — в отличие от AGV не требует модификации инфраструктуры. Основной класс современных складских роботов.

Открытый автопилот (GPLv3): прошивки Copter/Plane/Rover/Sub на общем ядре с EKF, режимами и failsafe; связь по MAVLink.

Открытая прошивка полётных контроллеров, де-факто стандарт гоночных и фристайл FPV-квадрокоптеров: ручное управление с минимальной задержкой, настройка через Betaflight Configurator; автономных миссий нет, из автоматики — failsafe и GPS Rescue.

Бесколлекторный двигатель: электронно коммутируемые обмотки статора и ротор с постоянными магнитами; характеристика KV — обороты на вольт.

Модель OpenAI (2021), связавшая изображения и текст контрастным обучением на 400 млн пар «картинка-описание»: классифицирует без размеченных примеров (zero-shot). Её энкодер изображений — типовой «глаз» зрительно-языковых моделей.

Отдельный бортовой компьютер рядом с полётным контроллером: выполняет тяжёлые задачи (компьютерное зрение, VIO, планирование) и обменивается с автопилотом по MAVLink.

Представление окружения робота сеткой, где каждая ячейка хранит «стоимость» прохождения: от свободно до непроходимо. Складывается из слоёв (готовая карта, препятствия от датчиков, буферные зоны вокруг них); по costmap планировщик ищет дешёвый безопасный путь. Основа навигации стека Nav2 в ROS 2.

Задача построения маршрута, проходящего через каждую точку заданной области, — основа площадной аэрофотосъёмки и мониторинга. Базовые паттерны — «змейка» (boustrophedon) и спираль; сложные методы опираются на клеточную декомпозицию области.

Протокол связи приёмника радиоуправления с полётным контроллером (Team BlackSheep): по одному UART-соединению (~420 тыс. бод) передаются и 16 каналов управления, и телеметрия. Используется системами TBS Crossfire и ExpressLRS.

Приём переноса sim-to-real: при обучении в симуляторе случайно меняют текстуры, освещение, массы и трение. При достаточной вариативности реальный мир оказывается для модели «ещё одной вариацией симуляции» (Tobin et al., 2017).

Открытая прошивка аппаратур радиоуправления (передатчиков): работает на пультах RadioMaster, Jumper, BetaFPV и других, поддерживает широкий набор RC-протоколов и интегрируется с инструментами ExpressLRS.

Расширенный фильтр Калмана — алгоритм, объединяющий измерения всех сенсоров (IMU, GPS, компас, барометр и др.) в единую оценку положения, скорости и ориентации аппарата с отбраковкой сбойных данных; ядро навигации ArduPilot (EKF3) и PX4 (EKF2).

Регулятор оборотов: силовая электроника, коммутирующая обмотки бесколлекторного двигателя по команде полётного контроллера; протоколы PWM и DShot.

Первый комплексный закон об ИИ (ЕС, 2024): риск-ориентированный подход с четырьмя категориями — от запрета неприемлемых практик до свободного использования систем минимального риска. Полное применение — со 2 августа 2026.

Открытый радиолинк управления для БПЛА: диапазоны 900 МГц и 2,4 ГГц (чипы Semtech SX127x/SX128x), частота пакетов до 1000 Гц, телеметрия и MAVLink по одному линку; с полётным контроллером общается по CRSF.

Принцип проектирования и набор механизмов автопилота, переводящих аппарат в заранее определённое безопасное состояние при отказе: потере радиосигнала, связи с наземной станцией, разряде батареи, сбое навигации. Типовые реакции — возврат домой, посадка, зависание или отключение моторов.

Скачкообразная перестройка рабочей частоты по псевдослучайной последовательности: передатчик и приёмник синхронно «прыгают» по каналам, что повышает устойчивость радиолинка к помехам. Применяется в радиоуправлении (Crossfire) и телеметрийных модемах (SiK, RFD900).

Крайнее failsafe-действие: автопилот отключает стабилизацию и обесточивает моторы, необратимо прекращая полёт. Применяется при критических отказах и как обязательный шаг перед выпуском парашюта — вращающиеся винты намотали бы купол.

Управление аппаратом по видеопотоку с бортовой камеры в реальном времени через видеоочки; дисциплины — гонки и фристайл в акро-режиме.

Открытый симулятор робототехники: физика, сенсоры и 3D-миры для отладки роботов и БПЛА без железа. Современный Gazebo (LTS-релизы Harmonic, Jetty) сменил Gazebo Classic, поддержка которого закончилась в январе 2025.

Глобальные спутниковые навигационные системы (GPS, ГЛОНАСС, Galileo, BeiDou): позиция по псевдодальностям минимум четырёх спутников; RTK даёт сантиметры.

Размер пикселя снимка на местности: GSD 5 см означает, что один пиксель накрывает участок 5×5 см. Определяется высотой полёта, фокусным расстоянием и разрешением матрицы; задаёт детальность будущей карты и выбирается до полёта.

Датасет из 14+ млн размеченных изображений в 20 000+ категориях (Фей-Фей Ли, с 2006) и одноимённое соревнование ILSVRC на подмножестве из 1000 классов. Победа AlexNet на ILSVRC 2012 открыла эру глубокого обучения.

Инерциальный блок: МЭМС-гироскопы и акселерометры; основа контура стабилизации, дрейфует при интегрировании и комплексируется с внешними источниками.

Открытая прошивка полётных контроллеров с упором на GPS-навигацию: возврат домой, удержание позиции, миссии по точкам, автозапуск самолёта. Потомок Cleanflight (как и Betaflight); любимый выбор для дальнолётных крыльев и самолётов, поддерживает и мультироторы, машины, лодки.

Метрика совпадения областей: площадь пересечения предсказанной и эталонной разметки, делённая на площадь их объединения. В детекции предсказание считается верным при IoU выше порога (обычно 0,5).

Лазерный сканирующий дальномер: измеряет расстояния по времени пролёта импульса, выдаёт облако точек; основа лидарного SLAM и обнаружения препятствий.

Литий-полимерная батарея: ячейки ≈3,7 В в сборках S/P, токоотдача по C-рейтингу; лёгкая и мощная, но требовательная к режимам заряда и хранения.

Лёгкий бинарный протокол обмена сообщениями между БПЛА и наземной станцией (и между бортовыми компонентами); общий язык ArduPilot, PX4 и наземных станций.

Наземная станция ArduPilot для Windows: прошивка, калибровки, полный редактор параметров, миссии и анализ полётных логов.

Фреймворк манипуляции для ROS 2: планирование движений манипулятора, обратная кинематика (численный KDL по умолчанию, аналитический IKFast — опцией), контроль коллизий. Де-факто стандартный инструмент, когда роботу-руке в ROS нужно двигаться осмысленно.

Датасет Microsoft (2014): 328 тыс. изображений повседневных сцен, 2,5 млн экземпляров объектов с попиксельными масками. Стандартный эталон для детекции и экземплярной сегментации.

Семейство бортовых ИИ-модулей NVIDIA для автономных машин: от Orin Nano (до 67 TOPS, 7–25 Вт) до AGX Thor. Штатный программный стек — JetPack SDK; частый выбор в роли companion computer роботов и БПЛА.

Заданные условия, в которых автоматизированная система вождения спроектирована работать: тип дорог, погода, время суток, зона. Разница между уровнями 4 и 5 по SAE J3016 — именно в наличии границ ODD.

Открытая коллекция демонстраций манипуляции с множества разных роботов — основной обучающий материал VLA-моделей (на ней обучены OpenVLA, частично π0). Позволяет одной модели управлять разными «телами» (cross-embodiment).

Открытый автопилот (BSD-3) экосистемы Dronecode: модульная архитектура на шине uORB, EKF2, MAVSDK, мост в ROS 2.

Кроссплатформенная наземная станция Dronecode: телеметрия, планирование миссий, настройка аппаратов на PX4 и ArduPilot по MAVLink.

Запасная точка возврата: при RTL аппарат летит к ближайшей rally-точке вместо домашней, если она задана и находится в пределах разрешённой дистанции. Полезна, когда возврат к точке взлёта долог или небезопасен.

Метод превращения языковой модели в ассистента (InstructGPT, 2022): дообучение на демонстрациях, обучение модели вознаграждения на ранжированиях ответов людьми, затем обучение с подкреплением. Небольшая выровненная модель может быть предпочтительнее гигантской без выравнивания.

Фреймворк робототехники: узлы, обменивающиеся через топики/сервисы/действия поверх DDS; экосистема готовых пакетов (Nav2, MoveIt).

Режим спутниковой навигации с поправками от базовой станции в реальном времени: точность позиционирования повышается с метров до сантиметров. Применяется в агротехнике, геодезической съёмке с БПЛА и автономном транспорте.

Автоматический возврат аппарата к точке взлёта (или заданной домашней точке) с последующим зависанием или посадкой; требует спутниковой навигации. Штатный режим и типовое действие failsafe в ArduPilot (RTL) и PX4 (Return Mode).

Стандарт SAE International (2014, актуальная ревизия 2021), делящий автоматизацию вождения на шесть уровней — от 0 (всё делает водитель) до 5 (система справляется во всех условиях). Общий язык производителей и регуляторов.

Однопроводной последовательный протокол передачи каналов управления от приёмника к полётному контроллеру (происходит от Futaba); в отличие от CRSF телеметрию обратно не несёт.

Фундаментальная модель сегментации Meta AI (2023): выделяет объект по запросу (точке или рамке) и переносится zero-shot на новые типы изображений. Обучена на датасете SA-1B — 1 млрд масок на 11 млн изображений.

Открытая прошивка телеметрийных радиомодемов и общее название модемов на ней: FHSS, скорость в эфире до 250 кбит/с, MAVLink-фрейминг, коррекция ошибок; типовой канал «борт ↔ наземная станция» на 433/915 МГц.

Обучение управляющей политики робота в симуляторе с последующим переносом на реальную машину. Главная проблема — reality gap: расхождения физики, сенсоров и освещения снижают качество политики на железе.

Software In The Loop — запуск прошивки автопилота обычным процессом на компьютере разработчика: код летает в симуляторе (например, Gazebo) вместо реального аппарата, что позволяет тестировать без риска.

Одновременная локализация и картирование: робот строит карту незнакомой среды и определяет на ней своё положение; ключевой механизм — замыкание петель.

Метод компьютерного зрения: по множеству перекрывающихся снимков одной сцены с разных позиций одновременно восстанавливаются положения камер и трёхмерная структура сцены. Первый этап фотограмметрического конвейера (за ним — плотная реконструкция Multi-View Stereo).

Дальнобойная система радиоуправления Team BlackSheep диапазона ~900 МГц: мощность 10 мВт–2 Вт, FHSS, двунаправленный линк с телеметрией, выход на полётный контроллер по CRSF/SBUS/PPM.

Заказная микросхема Google для нейросетей (в дата-центрах с 2015): матричный блок из 65 536 8-битных умножителей, в первом поколении — в 15–30 раз быстрее современных ему CPU/GPU и в 30–80 раз энергоэффективнее на инференсе.

Архитектура свёрточной сети для сегментации (Ronneberger et al., 2015): сжимающий путь захватывает контекст, симметричный расширяющий путь со skip-связями восстанавливает точную локализацию. Создана для биомедицинских изображений, стала общим стандартом.

Визуально-инерциальная одометрия — оценка положения, ориентации и скорости аппарата по камере и IMU вместе; бортовой способ навигации там, где нет GNSS.

Перенос трансформера в компьютерное зрение (Google, 2020): изображение режется на фрагменты 16×16, которые обрабатываются как токены последовательности. При предобучении на больших данных не уступает свёрточным сетям.

Единая нейросеть, которая по изображению с камер и языковой инструкции напрямую выдаёт действия робота — заменяет классическую связку «восприятие → планирование → управление». Термин ввела работа RT-2 (Google DeepMind, 2023).

Гибридный БПЛА вертикального взлёта и посадки: висит как мультиротор, маршрут проходит на крыле; основные схемы — квадроплан, конвертоплан, tailsitter.

Точка маршрута с координатами и высотой, к которой аппарат летит при выполнении миссии. Высота задаётся относительно домашней точки, абсолютно (над уровнем моря) или над рельефом.

Семейство одноэтапных детекторов объектов (Redmon et al., 2016): одна нейросеть предсказывает рамки и классы за один проход по изображению, что даёт работу в реальном времени. Развивается по сей день (YOLOv8, YOLO11); современные версии также сегментируют, классифицируют и сопровождают объекты.

Компонент машины, преобразующий энергию (электрическую, гидравлическую, пневматическую) в управляемое движение — силу, момент или перемещение. В роботах приводы двигают суставы манипуляторов и ноги шагающих машин.

Преобразует ток в радиоволны и обратно; её усиление (дБи) не «добавляет мощности», а концентрирует излучение: узкий луч бьёт дальше, широкая диаграмма прощает манёвры. Дальность каждого канала БПЛА — управления, телеметрии, видео — упирается в антенны с обеих сторон.

Приём на две и более антенн с выбором лучшего сигнала: антенны разносят в пространстве и по ориентации (например, под 90°), чтобы провал диаграммы или несовпадение поляризации одной антенны компенсировала другая. Применяется в приёмниках радиоуправления и телеметрийных модемах (RFD900x — два антенных порта).

Датчик атмосферного давления; в автопилоте служит высотомером — давление падает с высотой, и по нему полётный контроллер оценивает вертикальное положение аппарата. Входит в минимальный набор сенсоров автопилота.

Беспилотная авиационная система — юридический термин Воздушного кодекса РФ: комплекс из одного или нескольких БВС, средств управления и контроля полёта (станция внешнего пилота, линия управления) и средств взлёта и посадки.

Трансформерная модель с миллиардами параметров, предобученная на больших корпусах текста предсказанию следующего токена. Начиная с GPT-3 решает новые задачи по нескольким примерам прямо в запросе (in-context learning), без дообучения.

Беспилотный летательный аппарат — летает без экипажа на борту: под управлением оператора с земли или автономно по заложенной миссии.

Канал передачи видео с борта пилоту в реальном времени — третий канал связи БПЛА наряду с управлением и телеметрией. Бывает аналоговым (5,8 ГГц, минимальная задержка, картинка «сыпется» постепенно) и цифровым (DJI, Walksnail, HDZero — HD-качество ценой обработки сигнала).

Бортовой передатчик, транслирующий видео с курсовой камеры пилоту. У аналоговых систем это отдельный модуль 5,8 ГГц с выбором канала и мощности; в цифровых системах (DJI, Walksnail, HDZero) передатчик объединён с камерой и кодеком в air unit.

Определение положения и ориентации робота по анализу последовательности снимков камеры; с добавлением IMU превращается в VIO.

Определение положения движущегося объекта от кадра к кадру с удержанием его идентичности. Доминирует парадигма tracking-by-detection: детектор находит объекты на каждом кадре, трекер (например, SORT — фильтр Калмана + венгерский алгоритм) связывает детекции в треки.

Редуктор из трёх деталей — эллиптический генератор волны, гибкое зубчатое колесо и жёсткое кольцо с внутренними зубьями: разница в 2 зуба даёт передаточные числа до сотен к одному при почти нулевом люфте. Стандарт лёгких суставов манипуляторов и коботов; концепция C.W. Musser, 1957.

Направление ИИ, в котором система получает физическое тело и учится, действуя в реальной среде: воспринимает, решает, действует, наблюдает последствия. Четыре направления исследований: восприятие, взаимодействие, агенты, sim-to-real.

Принцип измерения расстояния по времени полёта сигнала (лазерного импульса, ультразвука) до объекта и обратно; на нём работают лидары, компактные дальномеры и камеры глубины.

Пара нейросетей, обучаемых как минимаксная игра: генератор порождает образцы, дискриминатор отличает их от настоящих данных; в оптимуме генератор воспроизводит распределение данных (Goodfellow et al., 2014).

Модели машинного обучения, которые выучивают распределение данных и порождают новые образцы — изображения, текст, аудио. Главные семейства: GAN, диффузионные модели, автокодировщики.

Виртуальная граница полётной зоны: включающая (не вылетать за неё) или исключающая (не влетать внутрь), полигональная или круговая. Нарушение границы обрабатывает failsafe, а PX4 ещё до взлёта отклоняет миссию, конфликтующую с геозоной.

Подход машинного обучения на многослойных нейросетях: модель из многих слоёв обработки выучивает представления данных с несколькими уровнями абстракции (LeCun, Bengio, Hinton). Признаки не проектируются инженерами, а выучиваются из сырых данных.

Национальный стандарт «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта» (введён 01.03.2021): официальные русские определения ИИ и системы ИИ, 12 оснований классификации.

Метод оптимизации: параметры модели пошагово сдвигаются против градиента функции потерь. На практике используют стохастический вариант (SGD) — градиент оценивается по небольшим порциям примеров.

Массово-параллельный процессор, ставший основным «двигателем» глубокого обучения: именно GPU-реализация свёрток сделала возможной AlexNet (2012). Современные GPU содержат выделенные блоки матричного умножения пониженной точности (у NVIDIA — Tensor Cores).

Робот, повторяющий форму человеческого тела (торс, голова, две руки, две ноги), чтобы работать в средах и с инструментами, спроектированными под человека. Ключевая задача — равновесие при двуногой ходьбе.

Датчик расстояния до поверхности или препятствия — лазерный (лидар-дальномер), ультразвуковой (сонар) или радарный. На БПЛА даёт точную высоту над землёй для посадки и следования рельефу и обязателен в паре с сенсором оптического потока.

Набор примеров, на которых обучается и проверяется модель машинного обучения. Делится на обучающую, валидационную (подбор гиперпараметров) и тестовую выборки — проверка на обучающих данных даёт ложно-идеальный результат из-за переобучения.

Датчик, измеряющий три силы (Fx, Fy, Fz) и три момента (Tx, Ty, Tz); ставится между фланцем манипулятора и инструментом. Даёт роботу «осязание»: контроль усилия при сборке и полировке, ручное ведение кобота, безопасные ограничения контакта.

Задача компьютерного зрения: найти на изображении экземпляры объектов заданных классов и локализовать каждый ограничивающей рамкой. Двухэтапные детекторы (Faster R-CNN) сначала предлагают области, одноэтапные (YOLO, SSD) предсказывают рамки за один проход.

Диспенсер CubeSat (deployer) — контейнер, который удерживает малый спутник на ракете или другом носителе, защищает его при выведении и выпускает после прибытия в заданную точку полёта.

Сжатие модели обучением маленькой сети-ученика на «мягких» вероятностях большой сети-учителя (Hinton et al., 2015). Пример — DistilBERT: на 40% меньше BERT при 97% качества и на 60% быстрее.

Генеративная модель, которая учится обращать постепенное зашумление данных: генерация — пошаговое «расшумление» случайного шума (Ho et al., 2020). Основа современных генераторов изображений.

Точка, которую автопилот запоминает при постановке на охрану (arming) и использует как цель возврата RTL. Наземные станции отличают её от «планируемой» домашней точки, задаваемой при офлайн-планировании миссии.

Адаптация предобученной модели к конкретной задаче продолжением обучения на небольшом целевом датасете. Требует на порядки меньше данных и вычислений, чем обучение с нуля, — основа схемы «предобучение + перенос».

Концевой эффектор для удержания предметов: механические губки (пневматика или электропривод), вакуумные присоски, магниты, игольчатые и адгезионные захваты. Подбирается под деталь и задачу; усилие сжатия рассчитывается от массы детали и трения.

Эллипсоидная область пространства между передатчиком и приёмником, через которую переносится основная энергия радиоволны. Препятствие внутри первой зоны ослабляет связь даже при «прямой видимости»; практическое правило — держать первую зону свободной минимум на 60%.

Мультимодальная модель, принимающая изображение и текст и порождающая текст. Типовая архитектура: энкодер изображения + проектор, выравнивающий представления, + языковая модель; задачи — ответы на вопросы по картинке, описание, понимание документов.

Счисление позиции, ориентации и скорости по акселерометрам и гироскопам без внешних ориентиров; точна на коротком горизонте, но накапливает дрейф, поэтому комплексируется со спутниковой навигацией.

Комплекс технологических решений, имитирующий когнитивные функции человека — включая самообучение и решение задач без заранее заданного алгоритма (определение ГОСТ Р 59277-2020 и Нацстратегии РФ). Как научная область оформился на Дартмутской конференции 1956 года.

Электропривод с редуктором малого передаточного числа: сочетает высокий момент с обратимостью (backdrivability) — робот «чувствует» контакт через мотор и смягчает удары без датчиков силы. Стандарт суставов динамичных шагающих роботов (MIT Cheetah, моторы Unitree).

Перевод весов и вычислений модели на пониженную точность (обычно int8 вместо fp32): модель до 4 раз меньше и в 2–4 раза быстрее при малой потере качества. Варианты — post-training (динамическое, статическое) и quantization-aware training.

Добровольный российский кодекс (подписан 26.10.2021, площадка Альянса в сфере ИИ): человеко-ориентированный подход, идентификация ИИ в общении, недискриминация, ответственность человека за последствия применения ИИ.

Манипулятор, рассчитанный на работу рядом с человеком в общем пространстве без защитных ограждений — за счёт ограничения усилий, датчиков столкновений и безопасных режимов. Диапазон — от настольных учебных до промышленных с нагрузкой в десятки килограммов.

Методы получения, анализа и понимания цифровых изображений — превращение картинки в описание мира для принятия решений; в робототехнике — основа навигации, обнаружения препятствий и распознавания объектов.

Устройство на конце манипулятора, которым робот воздействует на мир: захват, сварочная головка, краскопульт, шпиндель, скальпель. Именно положение и ориентация эффектора — цель, ради которой решается кинематика всей руки.

Поляризация, при которой вектор поля вращается — вправо (RHCP) или влево (LHCP). Передающая и приёмная антенны обязаны совпадать по направлению вращения; отражённая волна меняет вращение и режектируется — поэтому FPV-видеолинки любят круговую поляризацию: она глушит многолучевые «призраки».

Кубсат (CubeSat) — малый космический аппарат стандартного форм-фактора, размеры которого задаются модулями U. Один модуль 1U представляет собой куб со стороной около 10 см; более крупные аппараты объединяют несколько модулей.

Датчик магнитного поля; в автопилоте работает компасом — по земному магнитному полю определяет курс (yaw) аппарата. Чувствителен к помехам от силовой электроники, поэтому часто выносится в GPS-модуль на мачте.

Малый космический аппарат (МКА, SmallSat) — спутник, у которого масса и габариты существенно меньше, чем у традиционного космического аппарата. Кубсат относится к МКА, но не каждый малый спутник соответствует форм-фактору CubeSat.

Инженерная дисциплина автоматической инспекции и анализа по изображениям на производстве: камеры, освещение и алгоритмы собираются в систему контроля качества, измерения и наведения роботов. В отличие от компьютерного зрения (науки) — системная интеграция под задачу.

Наука об алгоритмах, автоматически улучшающихся благодаря опыту (данным): вместо явного программирования правил модель настраивается на обучающей выборке. Основные виды — обучение с учителем, без учителя и с подкреплением.

Операция, позволяющая каждому элементу последовательности напрямую «смотреть» на все остальные: взвешенные скалярные произведения матриц Query, Key и Value. Ядро архитектуры трансформера; несколько параллельных «голов» — multi-head attention.

Заранее составленное полётное задание: последовательность пунктов, которую автопилот выполняет автономно. Пункты бывают навигационными (полёт к точке, посадка), действиями (съёмка, смена скорости) и условиями; на борт передаётся по протоколу миссий MAVLink.

Робот, способный передвигаться самостоятельно (ISO 8373 / ГОСТ Р 60.0.0.4-2023); может нести манипуляторы. Охватывает колёсные, гусеничные и шагающие платформы — от складских AGV/AMR до исследовательских шасси.

Тип БПЛА с несколькими несущими винтами (чаще всего квадрокоптер): взлетает вертикально, умеет висеть на месте; управляется только изменением оборотов моторов.

Комплекс на земле, через который человек управляет беспилотником: отображает телеметрию и видео, планирует миссии, настраивает аппарат. Бывает программой на ноутбуке (QGroundControl, Mission Planner), ручным пультом с экраном или стационарным пунктом.

Модель машинного обучения из слоёв искусственных нейронов: каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму входов и применяет нелинейную функцию активации. Обучается градиентным спуском, градиенты считает backpropagation.

Специализированный ускоритель для нейросетей — выигрывает у универсальных процессоров в скорости или энергопотреблении за счёт арифметики пониженной точности и матричных блоков. Встраивается в мобильные чипы, ноутбучные CPU и бортовые компьютеры.

Вычисление углов суставов, при которых концевой эффектор занимает заданные положение и ориентацию, — обратная сторона прямой задачи (по углам найти положение и ориентацию инструмента). Решений может быть несколько или ни одного; решается аналитически (замкнутые формулы) или численно (итерации по якобиану).

Алгоритм эффективного вычисления градиентов функции потерь по всем весам нейросети — от выхода к входу по вычислительному графу. Делает возможным обучение многослойных сетей градиентным спуском.

Вид машинного обучения на данных без готовых ответов: модель сама ищет структуру — группирует похожие объекты (кластеризация) или сжимает описание (снижение размерности).

Вид машинного обучения: агент учится, взаимодействуя со средой, — выбирает действия и получает награды, стремясь максимизировать суммарный выигрыш. Способ обучения роботов и автопилотов поведению, которое трудно задать правилами.

Вид машинного обучения на выборке с известными правильными ответами (таргетами): модель учится предсказывать ответ по признакам объекта. Основные задачи — классификация и регрессия.

Способность робота или БПЛА обнаруживать препятствия датчиками (лидар, камеры глубины, дальномеры) и реагировать: от простой остановки (PX4 Collision Prevention) до перестроения маршрута в объезд (ArduPilot BendyRuler/Dijkstra, планировщики Nav2).

Маркеры на местности с точно измеренными геодезическими координатами, видимые на аэрофотоснимках. Привязывают фотограмметрическую модель к системе координат и подтягивают её точность до сантиметров.

Видимое движение картинки в камере при относительном движении наблюдателя и сцены; направленная вниз камера с дальномером по этому движению оценивает скорость аппарата относительно земли — основа удержания позиции без GPS.

Сшитое из аэрофотоснимков изображение местности, геометрически исправленное так, что масштаб одинаков по всей площади — по нему можно измерять, как по карте. Один из главных продуктов фотограмметрической обработки съёмки с БПЛА.

Бортовая система, выбрасывающая парашют при отказе БПЛА: снижает энергию удара и делает возможными полёты над людьми. Ключевые элементы — триггер (автопилот или независимый датчик), остановка моторов перед выпуском и механизм выброса купола (пружина, CO2, пиропатрон); требования задаёт стандарт ASTM F3322.

Избыточная подстройка модели под обучающие данные, из-за которой падает качество на новых данных. Средства борьбы — регуляризация (dropout, штрафы нормы, аугментация) и контроль по отложенной выборке.

Первый обучаемый линейный классификатор Фрэнка Розенблатта (1957–1958): взвешенная сумма входов сравнивается с порогом, веса подстраиваются по ошибкам. Родоначальник нейронных сетей; аппаратная реализация — машина Mark I (1960).

Построение маршрута из текущей точки к цели с учётом известных препятствий и ограничений. В наземной робототехнике глобальный планировщик строит путь по карте (costmap), локальный контроллер ведёт по нему с поправкой на новые препятствия; в автопилотах БПЛА той же цели служат алгоритмы вроде BendyRuler и Dijkstra.

Полезная нагрузка космического аппарата (payload) — прибор или оборудование, ради которого выполняется миссия: камера, научный датчик, ретранслятор или экспериментальная аппаратура. Служебная платформа снабжает её энергией, связью и необходимой ориентацией.

Бортовой компьютер БПЛА: микроконтроллер с сенсорами, исполняющий прошивку-автопилот; замыкает контур стабилизации от датчиков к моторам.

Заранее заданный набор правил, по которым автопилот интерпретирует стики пилота и данные сенсоров: от ручной стабилизации до полностью автономной миссии. Переключается тумблером аппаратуры, командой наземной станции или самим автопилотом (например, при failsafe).

Ослабление радиосигнала из-за расхождения волны: растёт с квадратом расстояния и с квадратом частоты — удвоение дистанции добавляет ~6 дБ потерь. Объясняет, почему при прочих равных 900 МГц «летит» дальше 2,4 ГГц, а 5,8 ГГц требует самых серьёзных антенн.

Автоматически управляемый перепрограммируемый многоцелевой манипулятор, программируемый по трём и более осям, для задач промышленной автоматизации (ISO 8373 / ГОСТ Р 60.0.0.4-2023). Основные кинематические схемы — шарнирная, SCARA, дельта, декартова.

Воздушный винт: преобразует крутящий момент в тягу; характеризуется диаметром и шагом, у мультироторов ставится парами противоположного вращения.

Присвоение примерам датасета эталонных меток: классов, ограничивающих рамок, попиксельных масок, ключевых точек. Выполняется вручную (в том числе краудсорсингом, как в ImageNet) или полуавтоматически — предразметка моделью с ручной правкой (CVAT, SAM).

БПЛА классической схемы: подъёмную силу создаёт неподвижное крыло; максимальные дальность и время полёта, но не умеет висеть и требует условий для взлёта и посадки.

Нейросеть для данных с пространственной структурой (прежде всего изображений): свёрточные слои скользят обучаемыми фильтрами по входу, используя общие веса — локальность и инвариантность к сдвигу резко сокращают число параметров. Основа современного компьютерного зрения.

Разбиение изображения на области с попиксельной точностью. Семантическая сегментация присваивает класс каждому пикселю, экземплярная различает отдельные объекты, паноптическая совмещает то и другое.

Система определения и управления ориентацией (ADCS) измеряет направление осей космического аппарата и разворачивает его нужной стороной к Земле, Солнцу или другому объекту. В неё входят датчики ориентации, вычислитель и исполнительные устройства, например маховики.

Спутниковая платформа (spacecraft bus) — совокупность служебных систем космического аппарата: конструкции, электропитания, управления, ориентации, связи и теплового режима. Она обеспечивает работу полезной нагрузки и самого аппарата на орбите.

Число независимых движений механизма. Промышленный робот по ISO 8373 программируется по трём и более осям; типичный манипулятор — шестиосевой (как UR5e с шестью вращательными суставами): шести степеней свободы достаточно, чтобы задать произвольные положение и ориентацию инструмента в рабочей зоне.

Автоматическая передача измерений с удалённого объекта на приёмное оборудование; у БПЛА — радиоканал борт↔земля, по которому наземная станция получает координаты, высоту и состояние аппарата (обычно поверх MAVLink).

Мысленный эксперимент Алана Тьюринга (1950): машина считается разумной, если судья по текстовым ответам не может отличить её от человека. Исторически первый практический критерий машинного интеллекта.

Базовое понятие теории двуногой ходьбы: характеристика динамического равновесия, связывающая положение центра тяжести робота с областью опоры стоп.

Архитектура нейросети, основанная целиком на механизме внимания, без рекуррентности и свёрток (Vaswani et al., 2017). Обрабатывает последовательность параллельно; фундамент современных языковых моделей (GPT, BERT).

Рекурсивный алгоритм оценки состояния динамической системы по зашумлённым измерениям (Р. Э. Калман, 1960): чередует предсказание по модели движения и коррекцию по новому измерению. Для нелинейных систем применяют расширенную версию — EKF.

Получение измеримой информации об объектах и местности по фотоснимкам: перекрывающиеся кадры с разных позиций дают трёхмерные координаты точек триангуляцией. Основной способ превратить полёт БПЛА с камерой в карту, ортофотоплан или 3D-модель.

Эксцентриковый качающийся редуктор: диск с циклоидальным профилем обкатывается по пальцам-цевкам, множество зубьев в зацеплении одновременно. Высокая жёсткость, люфт около угловой минуты и стойкость к ударам в разы выше номинала — выбор для крупных суставов промышленных манипуляторов (основание, плечо, локоть).

Шагающий мобильный робот на четырёх ногах: проходит местность, недоступную колёсным платформам, удерживая равновесие статически (центр тяжести внутри опорного многоугольника) или динамически. Типовые применения — инспекция промышленных объектов, спасательные работы, исследования.