Исследование и техническое обоснование оптимальной архитектуры роботизированного комплекса кинетического перехвата (C-UAS) для защиты бронетанковой техники от FPV-дронов

В условиях современного боевого пространства, характеризующегося массовым применением дешёвых FPV-дронов, традиционные средства защиты бронетанковой техники демонстрируют недостаточную эффективность. Данный отчет представляет собой комплексное исследование, направленное на разработку и техническое обоснование архитектуры роботизированного комплекса активной кинетической защиты (Counter-Unmanned Aerial System, C-UAS).

Отчет последовательно рассматривает оперативно-тактический контекст угрозы, проводит сравнительный анализ возможных средств поражения, обосновывает выбор конструктивных решений для электромеханической платформы, сенсорного комплекса и вычислительной архитектуры. Особое внимание уделяется программным алгоритмам обнаружения, сопровождения и перехвата цели, а также вопросам интеграции системы на платформу и экономической эффективности решения.

Результатом работы является детализированная технико-экономическая модель компактного, высокоскоростного автономного модуля, способного в режиме реального времени обнаруживать, сопровождать и поражать FPV-дроны на подлёте к защищаемому объекту, замыкая контур "обнаружение-поражение" без необходимости вмешательства экипажа.

1.1. Трансформация поля боя и кризис традиционной защиты

Современный конфликт низкой интенсивности характеризуется переходом к асимметричной, распределенной и роботизированной модели ведения боевых действий. FPV-дроны, изначально гражданские гоночные аппараты, превратились в высокоточное оружие, способное наносить точечные удары по критически важным элементам бронетанковой техники (БТТ): двигателю, башне, бортовой электронике, слабо бронированным верхним проекциям.

1.2. Профиль цели: Кинематические и физические характеристики FPV-дрона

Для проектирования эффективного комплекса перехвата необходим детальный анализ профиля типовой цели. FPV-дрон представляет собой сложную для поражения цель в силу ряда характеристик:

• Высокая скорость: 80–140 км/ч (22–39 м/с).
• Сверхмалая ЭПР: габариты 300x300x150 мм, карбоновый каркас.
• Высокая маневренность и ускорение: способность к резким изменениям вектора скорости.
• Сложный акустический и тепловой профиль: маломощные бесколлекторные двигатели.
• Сверхмалая высота полета: работа на предельно малых высотах (2–10 м), использование складок местности.

Вывод для проектирования системы: Необходима система обнаружения, способная засечь малозаметную цель на дистанции, обеспечивающей временное окно для разворота платформы, захвата, сопровождения и производства выстрела. Общее время реакции системы (OODA-цикл) должно быть менее 2 секунд.

2.1. Сравнительный анализ: Нарезное оружие vs Гладкоствольное

Анализ показал, что для задачи поражения малогабаритной, высокоманевренной цели в условиях ограничений по массе, габаритам и отдаче на мобильной платформе, гладкоствольное оружие под патрон 12 калибра является оптимальным выбором.

2.2. Анализ типов боеприпасов 12-го калибра

Исследование различных типов снаряжения для гладкоствольных ружей позволило определить наиболее эффективный боеприпас для поражения дрона.

Вывод: Патрон 12 калибра с дробью №1 (4.0 мм) представляет собой оптимальный баланс между плотностью осыпи, сохраняемой кинетической энергией каждой дробины на дистанции до 80 м и пригодностью к использованию в автоматизированной системе с магазинным питанием.

2.3. Выбор оружейной платформы

На основе проведенного анализа в качестве базовой платформы выбран полуавтоматический карабин/ружье под патрон 12/76 с возможностью магазинного питания (барабанный или коробчатый магазин на 5-10 патронов). Критерии: надежность работы автоматики в различных положениях, совместимость с различными типами боеприпасов, наличие штатных креплений (планка Пикатинни) для интеграции с качающейся платформой.

3.1. Анализ приводов: Проблема скорости и момента

Ключевая задача мехатроники — обеспечить скорость наведения, превышающую угловую скорость цели. Для FPV-дрона, атакующего с дистанции 100 м, требуемая угловая скорость платформы может достигать 2 рад/с (~115°/с).

3.1.1. Шаговые двигатели (Stepper Motors)

Преимущество в точности позиционирования и простоте управления. Недостаток: резкое падение момента на высоких скоростях, явление резонанса и пропуска шагов. Непригодны для высокодинамичного сопровождения.

3.1.2. Сервоприводы и волновые редукторы (Strain Wave Gears)

Коммерческие сервоприводы с редукторами (например, на базе Harmonic Drive) обеспечивают высокий момент при компактных размерах. Проблема: редуктор вносит люфт (backlash), снижающий точность удержания и сопровождения цели, а также механические потери.

3.1.3. Прямой привод (Direct Drive Brushless Motors)

Оптимальное решение для задач высокоточного и высокоскоростного наведения. Исключение редуктора устраняет люфт, механические потери и увеличивает надежность. Современные безредукторные моментные двигатели (Torque Motors) обеспечивают высочайшую динамику, точность и перегрузочную способность. Требуют применения высокомоментных двигателей и sophisticated алгоритмов управления (FOC - Field Oriented Control).

3.2. Система гашения отдачи (Soft Recoil Mitigation)

Для сохранения точности стрельбы очередью и возможности быстрого перенаведения после выстрела необходима система активного или пассивного гашения отдачи. Предлагаемое решение: комбинация упруго-демпфирующих элементов в креплении оружия к платформе (пассивное гашение) с алгоритмом упреждающей компенсации в приводе на основе данных с акселерометра (активная стабилизация).

4.1. Аппаратная платформа граничных вычислений (Edge AI)

Обработка видеопотока, выполнение нейросетевых алгоритмов детекции и трекинга, расчет баллистики и управление приводами должны выполняться в реальном времени на борту системы. Требуется платформа с высокой производительностью в операциях целочисленных вычислений (INT8) и эффективным энергопотреблением.

Выбор: Модуль NVIDIA Jetson Orin Nano представляет оптимальный баланс производительности, энергопотребления, наличия готовых инструментов разработки (JetPack SDK, TensorRT, DeepStream) и поддержки периферии.

4.2. Оптическая система

Основной сенсор — широкоугольная (≥90° по горизонтали) камера видимого диапазона с глобальным затвором (не rolling shutter) для детектирования цели на подлёте. Разрешение 1920x1200 при частоте не менее 60 FPS. Дополнительно, для точного трекинга и определения дальности, может применяться узкоугольная зум-камера на отдельной серво-платформе или стереокамера.

4.3. Радиочастотное целеуказание (RF Cueing)

Для уменьшения времени реакции и обнаружения дрона до его визуального появления в поле зрения камеры предлагается использование пассивного радиопеленгатора. Данная подсистема сканирует диапазоны 900 МГц, 1.2 ГГц, 2.4 ГГц, 5.8 ГГц (типичные для управления и видеотрансляции FPV), определяет направление на источник и предаёт углы азимута и места основной оптической системе для упреждающего разворота.

5.1. Детекция: Нейросети YOLO

Для обнаружения малогабаритной и быстрой цели используется оптимизированная версия нейросетевой архитектуры YOLO (You Only Look Once), например YOLOv8n или специально обученная YOLO-Fastest. Модель обучена на датасете, содержащем тысячи изображений FPV-дронов под различными ракурсами, в разных погодных условиях и на контрастных фонах. Инференс выполняется на TensorRT для максимальной скорости (цель > 30 FPS).

5.2. Трекинг и предикция: Фильтр Калмана

После детекции цель передается алгоритму трекинга. Расширенный фильтр Калмана (Extended Kalman Filter, EKF) используется для оценки вектора состояния цели (положение, скорость, ускорение в пиксельных и угловых координатах), фильтрации шумов детекции и прогнозирования положения цели на время полета дроби (time-to-flight).

5.3. Баллистический вычислитель и расчет упреждения

На основе прогнозируемых координат цели, известной баллистики выбранного патрона (начальная скорость дроби, коэффициент баллистического сопротивления) и текущих метеоусловий (температура, давление, ветер, вносимый в систему ручным вводом или метеодатчиком) вычисляется точка прицеливания с упреждением. Расчет выполняется численно, с учетом нелинейности падения скорости дроби.

5.4. Управление: Visual Servoing

Для точного наведения применяется метод Visual Servoing (управление по визуальной обратной связи). Алгоритм непрерывно вычисляет ошибку между текущим положением цели в кадре и центром прицельной метки, преобразуя эту ошибку в управляющие напряжения для приводов качающейся платформы. Это позволяет системе не просто "догонять" цель, а компенсировать её маневры в реальном времени.

6.1. Энергоснабжение и размещение

Комплекс проектируется как автономный модуль, размещаемый на башне или корпусе БТТ. Электропитание осуществляется от бортовой сети машины (24/28 В) через преобразователь. Масса целевого образца не должна превышать 50 кг для обеспечения приемлемой нагрузки на шасси и возможности монтажа силами экипажа.

6.2. Режимы работы

• Автономный: Полный цикл обнаружения и поражения без участия оператора. Основной режим.
• Ручной (оверрайд): Оператор через пульт или планшет видит видеопоток с камеры и может выбрать цель, отменить атаку или произвести выстрел вручную.
• Дежурный: Система ведет круговое панорамное наблюдение, детектирует и классифицирует цели, но не открывает огонь без команды.

6.3. Экономика войны

Ключевой аспект. Стоимость одного FPV-дрона-камикадзе составляет от $300 до $1000. Стоимость патрона 12 калибра — порядка $1-5. Даже при вероятности поражения P_hit = 0.7, экономическое подавление атаки роем из 10 дронов будет на порядки выгоднее, чем потеря единицы бронетанковой техники стоимостью от $2 млн. Система окупается с первого отраженной успешной атаки.