Бортовые ИИ-компьютеры для современных БПЛА: Jetson, VENTUNO Q, Raspberry Pi AI и другие

Еще несколько лет назад вычислительные возможности большинства беспилотников ограничивались исключительно полетным контроллером. Его мощности хватало для стабилизации полета, навигации и выполнения заранее запрограммированных маршрутов. Однако современные требования к беспилотным системам стремительно меняются. Сегодня от БПЛА ожидают самостоятельного обнаружения целей, сопровождения объектов, работы в условиях отсутствия GPS, анализа видеопотока в реальном времени и выполнения сложных автономных задач.

Для этого одного полетного контроллера уже недостаточно. Именно поэтому рядом с автопилотом все чаще появляется второй вычислительный модуль — специализированный бортовой компьютер с аппаратным ускорением искусственного интеллекта.

Почему одного полетного контроллера уже недостаточно

Современные автопилоты, такие как Pixhawk, Cube, Matek H743 и другие платформы на базе ArduPilot или PX4, прекрасно справляются со своей основной задачей — управлением полетом. Они получают данные от инерциальных датчиков, рассчитывают положение аппарата в пространстве, стабилизируют его и управляют двигателями с высокой частотой.

Однако задачи искусственного интеллекта требуют совершенно других вычислительных ресурсов. Современный беспилотник может выполнять:

• обнаружение и классификацию целей;
• сопровождение движущихся объектов;
• обработку видеопотока с нескольких камер одновременно;
• Visual SLAM;
• построение карты местности;
• автономную навигацию без GPS;
• работу алгоритмов управления роем.

Именно эти задачи берет на себя отдельный ИИ-компьютер.

Современная архитектура беспилотника

Сегодня наиболее распространенной становится двухуровневая архитектура.

Полетный контроллер отвечает исключительно за безопасный полет, стабилизацию аппарата и управление двигателями. Бортовой компьютер получает изображение с камер, выполняет работу нейросетей, анализирует окружающую обстановку и передает автопилоту команды высокого уровня.

Подобное разделение делает систему значительно надежнее. Даже если вычислительный модуль временно перестанет отвечать или окажется перегружен, автопилот продолжит удерживать аппарат в воздухе.

NVIDIA Jetson — отраслевой стандарт

Сегодня именно семейство NVIDIA Jetson считается наиболее популярной платформой для автономных беспилотников.

Jetson Orin Nano, Orin NX и AGX Orin уже стали фактическим стандартом для проектов компьютерного зрения благодаря сочетанию высокой производительности и развитой программной экосистемы.

Главные преимущества платформы:

• мощные графические процессоры NVIDIA;
• поддержка CUDA и TensorRT;
• оптимизация большинства современных моделей компьютерного зрения;
• огромное количество готовых библиотек и примеров.

По этой причине большинство исследовательских проектов, связанных с автономными БПЛА, сегодня строится именно на базе Jetson.

Arduino VENTUNO Q — новый взгляд на робототехнику

В 2026 году компания Arduino представила платформу VENTUNO Q, существенно отличающуюся от привычных плат семейства Arduino.

Это уже полноценный вычислительный модуль для искусственного интеллекта, объединяющий процессор Qualcomm Dragonwing, работающий под Linux, и микроконтроллер STM32H5 для задач реального времени.

Такое решение позволяет одновременно запускать нейросети, работать с несколькими видеопотоками и управлять исполнительными механизмами без использования отдельного микроконтроллера.

Платформа оснащена встроенным нейронным ускорителем производительностью до 40 TOPS, поддерживает современные интерфейсы связи, несколько камер и ориентирована на применение в робототехнике и автономных системах.

Хотя VENTUNO Q пока значительно уступает Jetson по распространенности и количеству готовых решений, платформа выглядит весьма перспективной для разработки новых беспилотных комплексов.

Raspberry Pi AI — доступная платформа для разработки

Raspberry Pi остается одной из самых популярных платформ среди разработчиков благодаря невысокой стоимости и огромному сообществу.

С появлением фирменного AI HAT и других аппаратных ускорителей Raspberry Pi получила возможность выполнять задачи искусственного интеллекта значительно эффективнее, чем раньше.

Основные преимущества платформы:

• низкая стоимость;
• огромная экосистема;
• простота разработки;
• большое количество готовых проектов.

При этом производительность Raspberry Pi уступает специализированным решениям NVIDIA и Qualcomm, поэтому чаще используется для обучения, прототипирования и относительно несложных проектов.

Qualcomm активно выходит на рынок автономных систем

Последние годы Qualcomm активно развивает собственные платформы для робототехники и беспилотных комплексов.

Именно процессоры этой компании используются в ряде современных вычислительных модулей, включая Arduino VENTUNO Q. Основной упор делается на высокую энергоэффективность, встроенные нейронные ускорители и аппаратную поддержку современных алгоритмов компьютерного зрения.

Такой подход делает решения Qualcomm весьма интересными для мобильных беспилотных платформ, где важны не только производительность, но и энергопотребление.

Какую платформу выбрать?

Универсального ответа не существует.

• NVIDIA Jetson — оптимальный выбор для сложных проектов компьютерного зрения, автономной навигации и применения современных нейросетей.
• Arduino VENTUNO Q — перспективная платформа, объединяющая Linux и микроконтроллер реального времени на одной плате, что особенно интересно для робототехнических систем нового поколения.
• Raspberry Pi AI — хороший выбор для обучения, прототипирования и проектов с ограниченным бюджетом.

Заключение

Развитие беспилотных технологий показывает, что роль искусственного интеллекта будет только возрастать. Если раньше основными характеристиками БПЛА считались скорость, дальность и грузоподъемность, то сегодня все большее значение приобретают автономность, способность самостоятельно анализировать окружающую обстановку и принимать решения без участия оператора.

Бортовые ИИ-компьютеры постепенно становятся таким же обязательным элементом современного беспилотника, каким несколько лет назад стал полетный контроллер. Конкуренция между NVIDIA, Qualcomm, Raspberry Pi и другими производителями будет только усиливаться, а вычислительные возможности беспилотных систем продолжат быстро расти. Именно эти платформы во многом определят развитие следующего поколения автономных беспилотных комплексов.