XXVII Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Разработка концепции поисково-спасательного БПЛА со вспомогательными элементами идентификации объектов и последующим создание цифрового прототипа на базе имитационной и 3D моделей

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Кумиров И.А. 1Выскубин Е.О. 1Дементьев П.И. 1Кондратьева Е.И. 1

---

1ГБОУ школа на проспекте Вернадского

Евдокимов Д.С. 1Уварова Н.М. 2

---

1ФГБУН Центральный экономико-математический институт Российской академии наук

2ГБОУ "Школа на проспекте Вернадского"

Работа в формате PDF

1.8 MB

Автор работы награжден дипломом победителя I степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителяСвидетельство руководителя

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования

Современные технологии становятся все более эффективными в контексте решения отдельных задач, которые можно поручать искусственному интеллекту и роботизированной технике. Часть функций, которые раньше выполнял человек, теперь с легкостью может выполнить ИИ, но при этом весь управленческий и контрольный функционал остаются за человеком. Исследование затрагивает направление, где рассматриваются решения важнейших вопросов, таких как спасение человеческих жизней при возникновении чрезвычайных ситуаций за счет применения современных технологий – беспилотной летательной авиации.

Статистические показатели, которые предоставляет МВД России, фиксирует около 180 тысяч пропавших людей ежегодно¹, из них около 10% найти не удается (порядка 20 тысяч человек). Вторит этой страшной статистике руководитель поисково-спасательного отряда «ЛизаАлерт» Григорий Сергеев. По представленным данным более 28 тысяч человек в год не удается найти². В данной связи явная сфера для применения БПЛА – это поисково-спасательные операции, которые ежегодно проводит МЧС России и отдельные добровольческие поисково-спасательные отряды.

В 2024 году МЧС России спасли и эвакуировали более 400 тысяч человек³, а в 2025 году МЧС отмечало свое 35-летие с момента создания⁴, и за всю историю существования организации: пожарные уберегли от огня имущество на 36,5 млрд руб., потушили 8,6 млн пожаров, ликвидировали 32 тыс. чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Вместе с этим спасатели провели более 600 поисково-спасательных операций за пределами России⁵ в более чем 140 странах.

Для создания концепции беспилотного аппарата был проведен комплексный анализ стран-лидеров, которые активно занимаются внедрением этой технологии во все значимые сферы. Лидерами по объему рынка БПЛА являются США (объем рынка составляет ~$20 млрд) и Китай (объем рынка составляет ~$13 млрд). Россия начала активно развивать сферу производства БПЛА только после 2022 года, благодаря чему объем рынка БПЛА вырос до ~$7,3 млрд. Россия занимает третье место в топе стран по объему рынка БПЛА.

Предлагаемая в исследовании концепция разрабатываемого БПЛА аккумулирует в себе целый ряд передовых решений, которые оснащены вспомогательным оборудованием для идентификации объектов и поиска людей: полуавтономный полет под управлением ИИ, тепловизор, LiDAR-датчик и др. Эффективность поиска с помощью БПЛА была подтверждена с помощью построенной имитационной модели, которая включала в себя несколько сценариев. Исследовательский проект сочетает в себе ряд решений, которые позволяют подтвердить необходимость внедрения усовершенствованных БПЛА для поисково-спасательных операций (комплексный анализ, 3D моделирование, 3D печать нового образца, создание имитационной модели).

Обоснование выбора темы

Данная работа имеет междисциплинарный характер и объединяет три перспективные области: беспилотные летательные технологии, поисково-спасательные операции, имитационное моделирование вместе с 3D моделированием. Выбор темы обусловлен государственным запросом на подобные технологии, социальной значимостью, наличием реальных примеров успешного использования БПЛА в спасательных операциях и высокой актуальностью для России, где развитие поисково-спасательных систем входит в приоритеты технологической безопасности.

Объект исследования

Беспилотные летательные аппараты, оснащенные вспомогательными элементами идентификации объектов для поисково-спасательных операций.

Предмет исследования

Применение БПЛА для проведения поисково-спасательных операций по спасению людей.

Цель исследования

Разработать концепцию поисково-спасательного БПЛА со вспомогательными элементами идентификации объектов (тепловизор, LiDAR-датчик, мультиспектральная камера и др.) вместе с 3D моделью для печати опытного образца и протестировать его цифровой прототип с помощью имитационной модели в AnyLogic.

Гипотеза

Применение поисково-спасательных БПЛА с передовыми технологиями (тепловизор, LiDAR-датчик, мультиспектральная камера и др.) позволит сократить среднее время обнаружения пропавшего/пострадавшего в 2–5 раз и повысить вероятность его спасения по сравнению с традиционными методами поиска (спасательные группы реагирования).

Задачи:

1. Провести анализ литературы и открытых исследований по БПЛА, ИИ и поисково-спасательным технологиям; ознакомиться с методиками 3D-моделирования и имитационного моделирования с агент-ориентированным подходом.

2. Собрать и обработать статистические данные о поисково-спасательных операциях в мире и в России, провести анализ эффективности использования БПЛА в реальных кейсах.

3. Разработать концепцию архитектуры поисково-спасательного БПЛА, выбрать типологию и комплектующие.

4. Создать 3D-модель прототипа БПЛА в ПО Blender.

5. Разработать имитационную модель на базе агент-ориентированного подхода в ПО AnyLogic, позволяющую оценить эффективность применения БПЛА в поисково-спасательных операциях.

6. Провести серию экспериментов на базе имитационной модели и сравнить время обнаружения без вести пропавшего спасательными отрядами и отрядами, снаряженными БПЛА.

7. Описать результаты исследования и сформулировать технические требования к реальному прототипу поисково-спасательного БПЛА.

Методы исследования.

• Теоретический анализ: систематический обзор научной литературы, отчетов МЧС России, публикаций международных организаций по БПЛА и искусственному интеллекту.

• Сравнительный анализ: оценка эффективности алгоритмов поиска (сетка, спираль) и сравнение результатов с реальными данными спасательных операций.

• Статистический анализ: обработка данных поисково-спасательных операций, выявление корреляций между типом техники, временем обнаружения и результатом операции.

• 3D-моделирование: разработка виртуальной модели БПЛА с учетом реальных ограничений по массе, аэродинамике и расположению датчиков.

• Имитационное (агент-ориентированное) моделирование: создание в ПО AnyLogic многоагентной системы, включающей агентов-дронов, агентов-пострадавших и агентов-спасателей, с симуляцией их взаимодействия в различных сценариях и оценкой эффективности работы БПЛА.

Методика выполнения работы.

Работа выполнялась в течение 2025–2026 учебного года в несколько этапов:

• Аналитический этап (сентябрь-октябрь 2025): обзор литературы, анализ статистики, выбор региона для проведения модельных экспериментов.

• Этап моделирования (ноябрь 2025 – февраль 2026): разработка 3D-модели в ПО Blender, создание имитационной модели в ПО AnyLogic.

• Экспериментальный этап (январь 2026): проведение серии экспериментов, анализ результатов.

• Итоговый этап (февраль 2026): формулирование выводов и требований к прототипу.

Работа проводилась на базе ГБОУ «Школа на проспекте Вернадского» с привлечением специалистов Центрального экономико-математического института Российской академии наук (ЦЭМИ РАН).

Используемое оборудование и программное обеспечение

Глава 1. История появления и теоретические аспекты беспилотной летательной авиации

1. 1. История появления беспилотных летательных аппаратов

Беспилотный летательный аппарат (БПЛА, или дрон) – это летательный аппарат, способный выполнять полет и выполнение задач без пилота на борту.

История БПЛА началась еще в древнем Китае с воздушных змеев и, если верить легендам, насчитывает 2500 лет. Основоположником данного направления считается китайский изобретатель, философ, военный мыслитель и государственный деятель Лу Банг, живший в IX веке до нашей эры. Спустя еще 300 лет китайскому изобретателю Чжугэ Лян удалось создать воздушный змей, с достаточной грузоподъемностью (рис.1) для переброски воинов в лагерь врага, чтобы те играли скорбные мелодии. Итогом данного тактического хода стало падение морального духа вражеской армии, которая впоследствии сдалась без боя.

Воздушные змеи в те времена в основном использовали для военных целей: транспортировка воинов над высокими стенами вражеских крепостей и разведка с воздуха для измерения дистанции до конкретной точки, давали явное тактическое преимущество перед врагом.

А Б

Рис. 1. А. Первое изображение воздушного змея. Б. Интерпретация применения воздушных змеев в древнем Китае (сгенерировано нейросетью Qwen Max3).

Источник: составлено авторами на основе ⁶

До XVIII века упоминания об использовании воздушных змеев встречались очень редко ⁷. В Древней Руси одним из них в летописи стало применение воздушных змеев князем киевским Олегом ⁸ (в народе – Вещий Олег) в 906 году. Летопись говорит, что над неприятелем в воздухе появились «кони и люди бумажны, вооружены и позлащены». Об этом говорится в произведении Н. Карамзина – «История государства Российского» ⁹. В 1749 году англичанин А. Вильсон с помощью змея поднимал термометр для определения температуры воздуха на высоте ¹⁰. В 1752 году американский ученый Б. Франклин воспользовался воздушным змеем для исследования молний, что позже позволило создать громоотвод.

Первые прототипы БПЛА сложно было назвать «беспилотными», т. к. при любом раскладе им требовался управляющий, человек, который задает направление движения. Чтобы понимать эволюцию этой сферы, важно вернуться к основоположнику данной технологии, изобретателю, который родился в Италии в XV веке (1452 год) – Леонардо да Винчи. Исторические факты, чертежи и изобретения до сих пор таят неразгаданные загадки. В данном случае речь идет о его разработке, которая очень напоминает летательный аппарат или вертолет¹¹. Для создания да Винчи обратился к сущности природы и живым существам, наделенным возможностью полета: он изучил крылья птиц и насекомых. Так он открыл физический эффект, который создается при взмахе крыльев – спиральные вихри. Например, у птицы колибри движение крыльев в момент остановки очень похоже на работу винта самолета/вертолета, что дает возможность поддерживать себя в воздухе (рис. 2 Б).

А Б

Рис. 2. А. Изобретение Леонардо да Винчи «Воздушный винт». Б. Принцип работы крыльев птицы колибри.

Источник: Летательные аппараты Леонардо да Винчи, приблизившие эру авиации.

С развитием компьютерных технологий ученые изучали чертежи да Винчи и проводили эксперименты. Одной из таких стала симуляция полета шмеля, которая ярко демонстрирует создание воздушных потоков для поддержания массы тела в воздухе (рис. 3).

Рис. 3 Спиральные вихри, создаваемые при взмахе крыльев шмеля.

Источник: Летательные аппараты Леонардо да Винчи, приблизившие эру авиации [11]

Далее история движется вперед и появляются новые открытия, которые позволяют продвинуться к полноценному летательному аппарату, БПЛА – подразумевает, что непосредственного участия пилота не требуется. Так, в 1898 году американский инженер Никола Тесла получил патент на устройство, которое удаленно позволяло управлять «кораблем». Управление предполагалось осуществить за счет радиосигналов, которые посылались через специальный прибор, он улавливал и интерпретировал радиоволны. Одной из приоритетных задач Тесла считал окончание войны, которого можно было достичь за счет полученного изобретения¹².

Первый БПЛА в более современном понимании удалось создать Чарльзу Кеттерингу, которые представил свою разработку или как он ее назвал «воздушная торпеда»¹³. Позже она получила свое название созвучное с фамилией создателя – «Жук Кеттеринга» (рис. 4). Данная разработка в очередной раз относилась к военной сфере и предназначена была для обстрела вражеских позиций. Принцип работы был следующим – метрическая система устройства производила подсчет пройденного расстояния с помощью количества оборотов двигателя по пути до цели, а когда необходимое число достигалось, производилось автоматическое отсоединение крыльев и летательный аппарат пикировал на цель. Мощность такого БПЛА – 40 лс. (80 км/ч), стоимость производства около $400. В итоге с 1917 по 1920 гг. было произведено более 600 таких безэкипажных самолетов.

Рис. 4. Полноразмерная реплика «Жука Кеттеринга», представленная в музее ВВС США

Источник: Экспериментальный беспилотный летательный аппарат изобретателя Чарльза Кеттеринга

Следующий явный технологический рывок был зафиксирован в 2000-х, когда мир технологий представил современные БПЛА под разные сферы применения. Так в 2025 году БПЛА могут управляться дистанционно, с помощью пульта ДУ (Дистанционного Управления), при этом чаще всего используется частота 2,4 ГГц, так же для FPV-дронов (вид от первого лица) часто используется канал 5,8 ГГц, обеспечивающий высокое качество передачи видеосигнала. Также возможен полет совершенно автономно за счет системы, которая выполняет заранее запрограммированное задание, или с помощью подключения дрона по кабелю к контроллеру управления.

1. 2. БПЛА: типы и сферы применения

Дроны отличаются друг от друга не только типами управления, но и по внешнему виду и назначению¹⁴. Перечисляя типы БПЛА от самых популярных к менее популярным, получится такой список:

• мультикоптеры (включая квадрокоптеры, гексакоптеры, октокоптеры);

• самолетного типа;

• вертолетного типа;

• автожирного типа.

Мультикоптер (рис. 5. А) – летательный аппарат с тремя и более несущими винтами. Мультикоптеры используются во всех сферах: от развлекательной до поисково-спасательной. Главными их плюсами являются маневренность, возможность зависать на месте и возможность запуска с рук.

Самолетный тип (рис. 5. Б) – работает по принципу обычного самолета. Чаще всего фюзеляжные БПЛА применяются в военной сфере, но и в гражданской авиации иногда тоже их применяют.

Вертолетный тип (рис.5. В) – являются полным аналогом обычного вертолета. Имеют все положительные качества мультикоптеров, но из-за того, что несущий винт только один, нуждается в рулевом винте. Одним из представителей вида является российский БАС-200¹⁵ от компании РосТех, представленный в 2021 году на выставке МАКС-2021. Он уже был использован для аэрофотосъемки и доставки грузов в «Почте России». Разработка данного БПЛА обошлась в 109 млн рублей, а первый полет стоил 32 млн.

Автожирный тип (рис. 5. Г) – объединяет в себе БПЛА самолетного и вертолетного типа. Имеет один несущий винт и один или несколько «толкающих» винтов ¹⁶.

Рис. 5.ТипыБПЛА. А – DJI Mavic 2 Enterprise. Б – Герань-2. В – БАС-200. Г – гибридный БПЛА автожирного типа Gyrotrack

Источник: составлено авторами на основе открытых данных

Сферы применения таких БПЛА¹⁷:

• Военная – для разведки и наблюдения, так как могут вести визуальный мониторинг с высоты и обнаруживать перемещения противника.

• Гражданская – помогают в сельскохозяйственной промышленности, в строительстве и архитектуре новых сооружений, в охране окружающей среды и в нефтегазовой промышленности.

• Научная – дроны в этой сфере применяются для морских, космических. географических исследований.

Глава 2. Анализ рынка БПЛА и статистические данные о поисково-спасательных операциях

1. Основные показатели развития сферы БПЛА в мире

Согласно рыночным прогнозам, в мировом секторе БПЛА в период с 2015 по 2025 год (рис. 6) прогнозировался совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) около 5,66%, но только за последние 5 лет рынок вырос в 2 раза (с 22 млрд долларов до 43 млрд)¹⁸. На долю двух регионов – Северной Америки и Европы – в сумме приходится свыше 67% рынка. При этом ожидалось, что сегмент ударных беспилотников станет доминирующим, его доля составит примерно 34% от общего объема рынка.

Рис. 6. Рост мирового спроса на БПЛА в период с 2020 по 2025 в млрд $

Источник: составлено авторами на основе ¹⁹

Ряд важных достоинств БПЛА перед пилотируемой авиацией привел к более активному развитию этой отрасли. Они менее затратные, имеют хорошую маневренность и достаточно просты в использовании, из-за чего их производство в разных странах растет.

Таблица 1. Наиболее популярные БПЛА по странам, ТОП 5 стран

Источник: составлено авторами на основе открытых данных.

В Израиле существует компания «ElbitSystems», которая специализируется на создании многоцелевых и тактических БПЛА. В 1998 году компания представила БПЛА «Hermes 450», который в дальнейшем стал достаточно популярным. При этом компания решила усовершенствовать дрон и в 2009 году создала модель «Hermes 900». Всего было их было произведено 120 единиц.

Один из самых популярных БПЛА в США это – «MQ-9 Reaper», он разработан компанией «NorthropGrumman», и является самым большим по размерам и массе в рамках серийного производства дронов в мире. Стоимость может доходить до 35 миллионов долларов в зависимости от времени полета самой техники.

В начале ноября 2016 года на выставке AirshowChina был представлен ударно-разведывательный БПЛА «Chengdu GJ-2», также известный как «Wing Loong 2», разработанный китайской компанией «Chengdu Aircraft Industry Group». В то же время, китайский бренд DJI является крупнейшим дистрибьютором гражданских БПЛА в мире, занимая 70% рынка коммерческих дронов. Объем рынка БПЛА для гражданских целей составил 16,5 млрд долларов США. Объем военного сегмента рынка БПЛА Китая не раскрывается правительством и отсутствует в открытых источниках.

Турецкая компания «BaykarMakina» создала тактический разведывательно-ударный БПЛА «BayraktarTB2». Первый запуск аппарата состоялся в 2014 году, и он эксплуатируется в 30 разных странах, например ОАЭ, Польше, Ливии, Азербайджане и в самой Турции. Стоимость одного БПЛА составляет 5 млн долларов, а весь комплекс составляет примерно 69 млн долларов. В комплекс входят 6 дронов, 2 станции управления, 200 единиц боеприпасов.

2. Сравнительные характеристики рынка БПЛА в России

В современном мире множество стран обладает технологиями, которые связаны с развитием сферы БПЛА для разных назначений, поэтому Россия также развивает данное направление и совершенствует свои прототипы для достижения различных целей. Если немного углубиться в историю, то еще в 1920-х годах были предприняты первые попытки создания беспилотных летательных аппаратов. Разработка БПЛА в те года имела чисто военный характер. 28 июля 1927 года был проведен первый испытательный полет самолета-биплана У-1 на радиоуправлении. Великая Отечественная война прервала процесс модернизации этой техники. Единственным БПЛА, который был разработан Советским Союзом в ходе второй мировой войны, стал беспилотный самолет-снаряд Х-10²⁰. После окончания Великой Отечественной Войны СССР продолжил экспериментировать, создавая БПЛА на основе серийных самолетов. Одним из таких стал самолет дозиметрического контроля Як-9В, созданный для обследования районов ядерных испытаний.

Резкий подъем отрасли произошел в 2022 году, когда Россия была вынуждена начать СВО. Как показал опыт, массивные БПЛА для разведки и военных действий не приносили должного результата и были очень затратным, если говорить про «Bayraktar TB2» турецкого производства, а вот компактные гражданские квадрокоптеры стали наиболее эффективным решением, т. к. имели низкую себестоимость производства в промышленном масштабе.

В 2019 году на военной выставке «Армия – 2019» был представлен новый БПЛА «Ланцет»²¹, разработанный ижевской компанией ZALA, принадлежащей концерну «Калашников». Первое применение состоялось в апреле 2021 года в Сирии. Осенью 2022 года началось массовое производство, пики реального применения БПЛА – лето 2023 (было зафиксировано около 500 подтвержденных случаев поражения цели) и первая половина 2024 года (было зафиксировано около 2000 случаев применения). «Ланцет» используется для выполнения разведывательных и ударных задач. Дальность полета составляет 40 – 50 км (рекордная дистанция поражения составила 80 км), максимальная взлетная масса составляет 12 кг, максимальное время полета = 40 мин, макс скорость > 300 км/ч. Стоимость одного «Ланцета» составляет 3 млн рублей или 39 тыс. долларов ²².

Однако, в 21 веке БПЛА используются не только в военных целях. Ранее в России была создана специальная правительственная комиссия по вопросам развития беспилотных авиационных систем (БАС). Многие крупные компании, такие как «Газпром нефть», «Газпром», «Роснефть», НОВАТЭК, МЧС также активно используют дроны ²³. В коммерческом секторе наибольший объем работ с применением БАС приходится на нефтегазовый сектор, энергетику, агрокомплекс и капитальное строительство. Чаще всего беспилотники применяются для мониторинга нефти, газопроводов и электросетей, опрыскивания растительных культур в агрокомплексе, а также для световых шоу. За 2024 год объем производства гражданских беспилотников в России вырос более чем в два с половиной раза по сравнению с 2023 годом. Популярные компании, которые производят БПЛА: «Аэромакс», «АгроДронГрупп», «Аэродин». Объем рынка БПЛА в России на конец 2024 года составляет 335,9 млрд рублей, с учетом гражданского и специального секторов ²⁴.

3. Спасательные операции и эффективность применение БПЛА для поиска людей

Подразделения МЧС и другие экстренные службы активно внедряют БПЛА для поисково-спасательных работ. Первые беспилотники поступили на службу в МЧС еще в 2009 году, а уже летом 2010 года их активно использовали для мониторинга пожарной ситуации в Московской области²⁵. По данным сайта МЧС за 2008 год было спасено примерно 90 тысяч человек, а за 2009 год – 153 тысячи, следовательно, спасенных людей в поисково-спасательных операциях выросло на 70% ²⁶. За 2024 год число спасенных людей при ЧС составило 21 тысячу человек ²⁷.

Современные БПЛА для проведения поисковых операций оснащены камерами высокого разрешения и камерами ночного виденья, тепловизионными сенсорами, светосигнальными маяками и GPS-системой. Помимо этого, в ближайшей перспективе аппараты планируется оснащать ИИ, который позволит ускорить и повысить эффективность поиска потерявшихся. Группы, оснащенные дронами в поисково-спасательных операциях, имеют свои плюсы и минусы:

Спасательные группы укомплектованные БПЛА

Плюсы:

• высокая скорость перемещения средств поиска, средняя скорость передвижения 50–100 км/ч (беспилотник);

• оснащены тепловизорами и мультиспектральными камерами, навигационной системой и датчиками связи;

• работа в ночное время сопровождается использованием ИК-камеры, прожекторов, тепловизионных сенсоров и громких динамиков;

• применение камеры высокого разрешения для поиска с большой высоты, а также системы стабилизации и управления, которая позволяет обозревать разные углы;

• расширение функционала дрона за счет ИИ, позволяя аппарату выполнять всю работу автономно и строить наиболее эффективные стратегии для поиска;

• отсутствие зависимости/ухудшения эффективности поиска от особенностей местности (лес, горы, каньоны, крутые склоны, дельты рек и т. д.);

• выполнение задания в эпицентре бедствия без риска для спасателей.

Минусы:

• активность работы и время полета аппарата ограничено батареей;

• нет возможности расчищать пути и заходить в труднодоступные места;

• использование аппарата зависит от погодных условий;

• нет возможности оказать медицинскую помощь сразу при обнаружении пропавшего.

Спасательная группа без БПЛА

Плюсы:

• спасательная группа имеет физическую подготовку и большой практический опыт;

• снабжены всем необходимым оборудованием для поисково-спасательных операций;

• спасатели могут взаимодействовать между собой, распределять обязанности и действовать сообща;

• способность добираться в труднодоступные места и возможность расчищать путь до пострадавшего;

• оказание первой помощи пострадавшему сразу после обнаружения, погрузка/эвакуация с места происшествия.

Минусы:

• средняя скорость передвижения спасателей 5,5–6,0 км/ч (может быть снижена из-за особенностей местности);

• эффективность поиска зависит от особенностей местности (лес, горы, каньоны, крутые склоны, дельты рек и т. д.);

• большое количество оборудования, которыми укомплектованы группы;

• физиологические потребности спасателей (потребность в отдыхе, еда/вода), которые влияют на продолжительность поиска людей и их работоспособность;

Таким образом, можно сказать, что использование дронов эффективно помогает в поисково-спасательных операциях и улучшает работу спасателей.

Таблица 2. Сравнительная таблица поисковых групп с БПЛА и без.

* Минута полета беспилотника экономит 10 часов для пеших поисковых групп

Источник: составлено авторами на основе открытых данных (приведены в таблице).

4. Статистические данные по применению поисково-спасательных БПЛА

Проблема пропажи людей существует как мире, так и в России, ниже приведена статистика количества исчезнувших людей в России с 2010 по 2025 гг. (рис.7).

Рис.7. Количество пропавших людей в России 2010–2025 гг.

Источник: составлено авторами на основе открытых информационных источников ³¹

В России пиковый показатель пропавших был зафиксирован в 2015 году – 93 тыс. человек. Вместе с этим, важно отметить резкое снижение после 2018 года до 50 тыс., наименьший показатель наблюдается в 2023 году – 28 тыс. пропавших людей.

Статистика по миру в разных источниках отличается, однако, сопоставив данные, можно сказать, что ежегодно в мире пропадает около 2 млн человек. За последние годы в России стали все чаще стали проводить поисково-спасательные операции с применением БПЛА. Так, по данным РИА Новости в России в 2024–2025 годах с помощью беспилотных авиационных систем было обнаружено и спасено 450 человек (Минпромторг РФ)³². Реальное общее число спасенных жизней с учетом незарегистрированных случаев может быть на 30–50% выше (рис.8).

Рис.8. Количество спасенных с помощью БПЛА людей 2018–2024 гг.

Источник: составлено авторами на основе открытых источников

Примеры поисково-спасательных операций с использованием БПЛА³³

В 2022 году в Анапе молодой человек ушел плавать, но не рассчитал свои силы и примерно в километре от берега начал махать руками. Сигнал бедствия мгновенно зафиксировали камеры, установленные на спасательной вышке, и спасатели, следившие за обстановкой на море и пляже, отправили утопающему дрон со спасательным кругом. В США 16 июня 2024 года турист Лука МаКлиш заблудился в Северной Калифорнии и не вернулся ко Дню Отца, в результате чего его обвинили пропавшим. После поступления заявления о происшествии, запущенный дрон нашел мужчину за 4 минуты в каньоне парка Большой Бассейн.

На одном из пляжей в Испании в 2022 году 14-летний подросток пошел плавать и попал в сильное течение. На помощь к нему был отправлен беспилотник от компании General Drones и сбросил ему спасательный жилет, который помог ему продержаться на плаву до прибытия спасателей.

Сотрудники службы спасения Surf Life Saving NSW ежедневно запускают дроны для обеспечения безопасности купающихся. И в один день на пляже в Уэльсе 32-летний мужчина купался рядом с акулой, даже не подозревая о ее присутствии. Через громкоговорители дрона, он услышал предупреждение об опасности и сразу направился к берегу. Когда он выбрался на берег, операторы дронов показали ему видеозапись, на которой было видно, как акула проплыла прямо рядом с ним.

Однажды дрон помог спасти мужчину, потерявшего сознание на железнодорожных путях. Это произошло в США, водитель после аварии выбрался из перевернутой машины, позвонил в 911 и прошел почти милю и упал на железнодорожные пути из-за того, что получил множественные травмы. К месту происшествия приближался поезд. Дрон полиции, оснащенный инфракрасной камерой, был запущен для поисков пострадавшего, он обнаружил мужчину на рельсах, и полицейские связались с оператором железной дороги, чтобы остановить поезд.

Глава 3. Разработка концепции поисково-спасательного БПЛА и создание имитационной и 3D-моделей

1. Предварительное техническое задание на создание поисково-спасательного БПЛА

В рамках исследования были проанализированы различные типы и модификации имеющихся вариантов беспилотников, которые могли бы быть предназначены для поисковых операций. Выбор сделан в пользу платформы самолетного типа. Данный тип БПЛА имеет самую большую дальность полета и самую высокую энергоэффективность, за счет того, что вся подъемная сила создается крылом, а вектор тяги направлен горизонтально. Однако существенным минусом данного типа БПЛА является необходимость наличия взлетно-посадочной полосы или массивной пусковой установки вместе с тяжелым парашютом.

Разрабатываемая концепция поисково-спасательного БПЛА предполагает оснащение вспомогательным оборудованием для идентификации объектов и поиска людей: видеокамера 4K, тепловизор, позволяющий распознавать человека в темное время суток; мощный прожектор, облегчающий работу оператора; LiDAR-датчик, формирующий объемную карту местности с помощью лазеров; видеокамера высокой четкости с мощным зумом; аудиорегистратор направленного действия; модули обнаружения: сигнала сотового телефона, пассивного радиочастотного маячка, активного лавинного бипера; подповерхностный радиолокатор и биорадиолокатор.

Концепция ИИ-пилота

Предлагаемая разработка не была бы уникальной без добавления современных технологий, особенно с функциональными возможностями ИИ. В проектируемом БПЛА рассматривается использование технологии ИИ-пилота, которым управляет оператор и заранее программирует траекторию полета. В самом полете ИИ будет корректировать заданную траекторию для облета препятствий и обнаружения человека. Обнаружение человека происходит благодаря изображению с тепловизионной камеры, на которой будут видны тепловые сигнатуры. После, ИИ на основе изображения, полученного с обычной камеры, будет отсекать ложные тепловые сигнатуры (элементы местности, животные и т.д.) и выделять квадратиком человека. Для разрабатываемого БПЛА были сформулированы требования к комплектующим и техническим характеристикам. В таблице 3 приведены характеристики разрабатываемого БПЛА. Рассматривается использование автопилота на базе продвинутого полетного контроллера Cube Orange+, который идеально подходит для разрабатываемого БПЛА. Он имеет тройную систему резервирования (3 гироскопа, 3 акселерометра, 2 барометра), что дает возможность продолжать полет, даже если один или несколько датчиков выйдут из строя. Рассматриваемое устройство также имеет систему подогрева, что является важным фактором, позволяющим ему работать при отрицательной температуре за бортом. Cube Orange+ выполняет основные полетные задачи, такие как: управление мотором и сервоприводами; удержание высоты и курса; принятие команд с пульта и бортового компьютера. Именно Cube Orange+ принимает решение о выбросе парашюта при аварии.

В паре с полетным контроллером также необходим бортовой компьютер. Для разрабатываемого поисково-спасательного БПЛА отлично подходит NVIDIA Jetson Orin Nano. Он может проводить анализ видео с тепловизора благодаря специально обученной интегрированной нейросети YOLO 11(You Look Only Once, в переводе с английского – «ты смотришь только один раз») в модификации Nano. Для разрабатываемого БПЛА на базе Jetson Orin Nano, YOLO стала оптимальной, ведь сочетает в себе такие важные параметры, как: возможность распознавания даже крошечной цели (человек на расстоянии 200 метров), совместимость с Jetson, благодаря специализированному ускорителю Tensor RT. Однако основной задачей нейросети является обнаружение людей, с чем YOLO прекрасно справляется (рис. 9).

Рис. 9. Пример распознавания силуэтов в объективе камеры с помощью алгоритмов ИИ

Источник: составлено авторами на основе нейросети YOLO

Необходимость быстрого принятия решения нейросетью подразумевает высокоскоростной кодек передачи видеоданных высокого качества с камеры на бортовой компьютер. Для этого лучше всего подходит Sony IMX415. Ее преимуществами являются высокое качество выходной картинки (4К) и особый протокол подключения к плате. Одной камеры недостаточно для поиска человека в темное время суток или в условиях ограниченной видимости, необходим тепловизор. В качестве тепловизионного ядра планируется использовать FLIR Boson 640. Оптимальным расположением описанной выше системы является классическое для БПЛА расположение в «турели». В турели так же будет располагаться лазерный дальномер для определения расстояния до объекта.

Последовательный алгоритм работы ИИ-пилота для распознавания объектов:

1. Гибридная система камер передает изображение на Jetson Orin;

2. Нейросеть YOLO через Tensor RT находит человека на местности;

3. Скрипт на ROS 2 высчитывает координаты объекта на земле;

4. Команда «кружись над точкой» или «сбрось скорость» уходит на Cube Orange;

5. Оператор получает уведомление: «Объект обнаружен с вероятностью 98%».

Выполнение всего алгоритма действий агрегатов занимает примерно 90 миллисекунд, и при этом, оператор будет видеть на мониторе картинку в 30 кадров в секунду, что позволит в моменте принимать решение: высылать спасательную группу по координатам или перепроверить полученную информацию.

Автопилот все же не полностью автономен и нуждается в заранее запрограммированном маршруте. В самом же полете ИИ будет корректировать заданную траекторию для облета препятствий и обнаружения человека. В таблице 3 предложены характеристики предполагаемых агрегатов спасательного БПЛА.

Таблица 3. Технические характеристики разрабатываемого поисково-спасательного БПЛА.

Источник: составлено авторами.

Затраты на разработку

Проанализировав рынок производства БПЛА, были подобраны наиболее релевантные и современные комплектующие, ориентированные на эффективный поиск объектов при различных условиях (местность, время суток, погода и др.). При предварительном расчете прототипа БПЛА получается следующая комплектация, описанная в таблице 4.

Таблица 4. Примерная стоимость производства БПЛА

Источник: составлено авторами

В рамках проекта предусмотрена подготовка полноценного технического задания, расчет бизнес-плана. Планируемое время на производство одного действующего прототипа поисково-спасательного БПЛА: 40–100 человека-часов, срок работы 2–3 недели.

2. Создание 3D модели поисково-спасательного БПЛА в Blender

Создание поисково-спасательного БПЛА подразумевает наличие готового цифрового образа (цифрового двойника), который будет максимально реалистично отражать объект для производства первого прототипа. Таким образом, была разработана 3D модель беспилотника. Данная модель показана на рис. 9. В ходе подготовки цифрового объекта использовано программное обеспечение Blender 5.0, которое отвечает всем параметрам, необходимым для текущего проекта. В ходе создания 3D модели изучались базовые аспекты аэродинамики для расчета подъемной силы, создаваемой крылом; просчета формы и размера аэродиномических поверхностей, таких как рули высоты, для которых так же был создан упрощенный поворотный механизм; пассивные горизонтальные стабилизаторы (кили); фюзеляж.

Рис. 10. 3D модель поисково-спасательного БПЛА в Blender.

Источник: составлено авторами

Любая 3D модель в программе Blender сохраняется в особом формате проекта «.blend». Особенностью данного формата является то, что файлы в таком формате можно открывать только в программе Blender. Для дальнейшей работы с моделью в других программах необходимо экспортировать модель в универсальный формат 3D моделей «.stl». После завершения работы с 3D моделью с помощью графического редактора Photoshop была придана аутентика МЧС России, результат представлен на рис. 10.

Рис. 11. БПЛА с ливреей МЧС России.

Источник: составлено авторами на основе созданной 3D модели в Blender

3. 3D печать прототипа в масштабе 1:4

Для подготовки к 3D печати необходимо перевести файл 3D модели в специализированный формат с помощью ПО, которая позволяет адаптировать модель в формате stl под 3D печать. Использована программа Cura Ultimaker. После добавления специального профиля принтера 3DQ Fullheat, было предпринято несколько неудачных попыток печати, но на финальной стадии проекта удалось добиться требуемого результата, было создано несколько нефункциональных образцов в масштабе 1:4 (рис. 12).

Рис. 12. 3D печать опытных образцов поисково-спасательного БПЛА в масштабе 1:4.

Источник: составлено авторами

4. Разработка имитационной модели поисково-спасательного БПЛА

Одна из поставленных задач в ходе проекта – создание имитационной модели поисково-спасательной операции, позволяющей провести количественное сравнение эффективности двух подходов: традиционного, с использованием человека-спасателя без технологической поддержки и более технологического, с использованием БПЛА.

Имитационное моделирование (ИМ) – это метод исследования сложных систем, при котором вместо реального объекта создается его компьютерная модель, имитирующая его структуру и процессы. Преимущества данного метода включают тестирование изменений в работе системы без риска для реального объекта, более низкие затраты по сравнению с реальными экспериментами, а также прогнозирование результатов до внедрения самих изменений ^{34 35}.

Агент-ориентированный подход предполагает создание единой сети агентов, которые взаимодействуют друг с другом и обладают логикой поведения, которая определяет их дальнейшие действия ³⁶.

Архитектура имитационной компьютерной модели

Компьютерная разработка представлена в виде имитационной модели с агент-ориентированным подходом. Каждый объект моделируемой поисково-спасательной операции представлен самостоятельным агентом с индивидуальными параметрами и логикой поведения (см. таблица 5).

Важным элементом выступают стейтчарты – модифицированные графы для переходов агентов, которые позволяют визуально представить поведение объекта во времени под воздействием событий или условий. Каждый агент обладает собственным стейтчартом, определяющим последовательность его действий ³⁷.

Таблица 5. Основные элементы имитационной модели

Источник: составлено авторами

Исходя из данных, представленных в таблице 6, можно понять, что агент Bpla превосходит агента Rescuer в скорости и радиусе обзора, которые реализованы через переменные. Переменные – это элементы, которые используются для моделирования изменяющихся характеристик агента или для хранения результатов работы модели.

Таблица 6. Характеристики основных агентов

Источник: составлено авторами

Настройка стартового состояния модели

Модель включает две независимые зоны поиска, созданные с помощью элементов разметки пространства Polygonal node. Зоны Zone1 и Zone2 идентичны по размерам, что обеспечивает равные начальные условия для сравнения эффективности агентов Bpla и Rescuer.

Для каждого агента-поисковика создан собственный экземпляр пострадавшего: lostPersonZone1(цель для агента Bpla), lostPersonZone2 (цель для агента Rescuer). Оба пострадавших размещаются синхронно в симметричных позициях относительно своих зон – при генерации случайной точки в одной зоне координаты второй точки рассчитываются как зеркальное отражение относительно центра полигона. Такой подход гарантирует полную сопоставимость условий поиска: различия в результатах обусловлены исключительно характеристиками агентов (скорость, радиус обзора, тактика движения), а не случайным расположением цели.

БПЛА обладает на одну тактику поиска больше, чем пеший спасатель. Первая тактика – движение «зигзаг»: агент последовательно перемещается от левого края полигона к правому под заданным углом, обеспечивая систематическое покрытие всей площади. Величина угла зигзага подбирается индивидуально для каждого типа агента и зависит от радиуса его обзора – чем больше радиус, тем шире угол перемещения.

Вторая тактика, реализованная исключительно для агента БПЛА, –движение по спирали. После завершения осмотра внешнего контура полигона аппарат перемещается внутрь исследуемой территории на расстояние, равное удвоенному значению собственного радиуса обзора, и продолжает поиск по сужающейся спирали. Данная тактика была добавлена в модель специально для БПЛА, поскольку его значительно больший радиус обзора делает спиральный обход более эффективным: он позволяет минимизировать количество проходов и сократить общую протяженность траектории за счет более полного использования зоны видимости на каждом этапе движения.

Перед началом симуляции пользователь выбирает тактику, которой будет следовать агент БПЛА. Выбор осуществляется с помощью кнопок. В модели присутствуют три кнопки: «Тактика Зигзаг», «Тактика Спираль» и «Начать симуляцию». По умолчанию для БПЛА установлена тактика «Зигзаг», которой агент будет следовать, если пользователь сразу нажимает кнопку «Начать симуляцию» (рис. 13).

Рис. 13. Стартовое окно модели с двумя полигонами.

Источник: составлено авторами

Также для настройки стартового состояния модели был использован программный код на языке Java. Ниже представлен листинг на примере некоторых реализованных алгоритмов, которые помогают воспроизводить необходимую логику поведения агентов.

Листинг 1. Задание положение агентов lostPersomZone1/lostPersonZone2

Представленный код реализует появление и синхронизацию позиции lostPerson в двух разных зонах (zone1 и zone2). Основная цель - обеспечить, чтобы объект занимал одинаковую позицию в обеих зонах, независимо от их размеров и расположения.

Листинг 2. Задание положение агентов Bpla/Rescuer

Данный код реализует появление агентов Bpla и Rescuer соответственно. Каждый агент появляется в верхнем левом углу своей зоны.

Функциональные возможности модели

За основу местности для воспроизведения спасательной операции были взяты реальные участки лесного массива возле села Троицкого в Алтайском Крае. Данный участок был выбран на основе анализа официальных статистических данных поисково-спасательного отряда «Liza Alert».

Функциональные возможности созданной модели:

• моделирование приближенной к реальности пространственной среды;

• воссоздание местности для проведения поисково-спасательной операции в двух вариациях поиска пропавших;

• реализовано независимое поведение агентов (БПЛА, спасателя, пострадавшего) с учетом тактических ограничений;

• обеспечена возможность многократного запуска экспериментов с различными вариациями параметров поиска;

• сохранение истории запуска и симуляции сценариев поисково-спасательных операций (время обнаружения, количество задействованных агентов-спасателей/БПЛА).

Результаты моделирования

Разработанная имитационная модель продемонстрировала свою эффективность в рамках рассмотрения поставленной гипотезы в начале исследования. Таким образом, были смоделированы несколько сценариев, которые наглядно показали сокращение времени поиска пострадавших в поисково-спасательных операциях, если в процессе были задействованы БПЛА. В базовом сценарии БПЛА показал значительное преимущество (см. таблица 7), была задействована тактика поиска «Зигзаг». Данный вид поиска предполагает поступательное перемещение аппарата в заданном квадрате, двигаясь от одного края к другому. Время обнаружения пострадавшего – 30 минут, в то время как пешая группа спасателей затратила 16 часов на поиск, гипотеза исследования подтверждается (улучшение показателей в 15–20 раз).

Таблица 7. Результаты сценариев имитационной модели

Источник: составлено авторами

По итогам запущенной модели, проанализировав работу агента Bpla, сопоставив ее со статистическими данными, сравнив эффективность агентов Bpla и Rescuer, заметим, что агент Bpla находит пропавшего человека в 10-15 раз (табл. 7) быстрее, что говорит об актуальности применения дронов для поисково-спасательных операций. Полученные данные также подтверждаются информаций, описанной во 2-ой главе проекта: время обнаружения человека без БПЛА 5-120 часов, а с БПЛА до 12 часов (табл. 2).

ВЫВОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выбор темы обусловлен государственным запросом на подобные технологии, социальной значимостью, наличием реальных примеров успешного использования БПЛА в спасательных операциях и высокой актуальностью для России, где развитие поисково-спасательных систем входит в приоритеты технологической безопасности. Статистические показатели, которые предоставляет МВД России, фиксирует около 180 тысяч пропавших людей ежегодно, из них около 10% найти не удается (порядка 20 тысяч человек). А по данным «ЛизаАлерт» более 28 тысяч человек в год не удается найти.

Данная работа имеет междисциплинарный характер и объединяет три перспективные области: беспилотные летательные технологии, поисково-спасательные операции, имитационное моделирование вместе с 3D моделированием. Проект был посвящен разработке концепции поисково-спасательного БПЛА со вспомогательными элементами идентификации объектов. Вместе с этим, были поставлены задачи, которые предполагали составление описания технического задания БПЛА, создание цифрового прототипа имитационной модели на базе агент-ориентированного подхода, а также разработку 3D модели и печать комплектующих на 3D принтере в полноразмерном формате.

Основные результаты, которые были достигнуты в ходе проекта:

• изучены инструкции и применено программное обеспечение на разных этапах работы: AnyLogic 2024, Blender 4.0, Microsoft Office Excel, 3D-принтер Creality CR-10;

• проведен комплексный анализ исторических предпосылок создания современных БПЛА, мировой рынок с рассмотрением наиболее популярных образцов у ведущих стран;

• описана сфера российского производства беспилотников с конкретным примером наиболее популярного образца;

• проведен анализ библиографических, статистических, информационных и электронных источников, более 80 наименований (в списке литературы представлены 37);

• сформулировано техническое задание для прототипа беспилотника на базе собранной информации и анализа рынка;

• создана 3D модель, где смоделированы все основные компоненты БПЛА: корпус, винты, шасси, держатели датчиков;

• 3D модель была адаптирована к 3D-печати на принтере для подготовки первого опытного образца в масштабе 1:4;

• разработана имитационная модель с агент-ориентированным подходом, которая была валидирована и включает в себя два полноценных эксперимента поисково-спасательной операции (с применением БПЛА и без), а также основа на примере реального кейса, который описан поисково-спасательной организацией «ЛизаАлерт».

Дальнейшие перспективы развития проекта, в первую очередь, связаны с:

• разработкой усовершенствованного физического прототипа БПЛА;

• оснащением необходимыми комплектующими для первого тестового полета;

• разработкой более сложных алгоритмов координации нескольких дронов для синергетического эффекта в поисково-спасательных операциях;

• доработкой технического задания и поиском на рынке наиболее релевантных комплектующих;

• расширением сценарных экспериментов и функциональных возможностей имитационной модели;

• представлением доклада с демонстрацией возможностей прототипа в государственных и частных организациях для поиска финансирования опытного образца.

Гипотеза исследования, подразумевающая обоснованность применения БПЛА для сокращения времени поиска пострадавших, подтверждена. Моделируемые показатели в ходе проведения поисково-спасательной операции были улучшены в среднем в 10-15 раз (предполагалось 2-5 раз). Проект показал свою практическую значимость, которая могла бы быть востребована для спасения людей в ходе проведения поисково-спасательных операций. Наиболее вероятные государственные и коммерческие организации, которые могли бы воспользоваться результатами проекта и/или профинансировать дальнейшее создание прототипа БПЛА: «МЧС России», «РосТех», «Геоскан», «ZALA Aero», «ЛизаАлерт» и другие.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель исследования «Разработка концепции поисково-спасательного БПЛА со вспомогательными элементами идентификации объектов и последующим созданием цифрового прототипа на базе имитационной и 3D моделей» была достигнута.

Все поставленные задачи выполнены:

• проведен анализ литературы и открытых исследований по БПЛА, ИИ и поисково-спасательным технологиям;

• ознакомились с методиками и практическим применением 3D-моделирования и имитационным моделированием;

• собраны и обработаны статистические данные о поисково-спасательных операциях в мире и в России, проведен анализ эффективности использования БПЛА на реальных кейсах;

• разработана концепция архитектуры поисково-спасательного БПЛА, выбрана типология и комплектующие;

• создана 3D-модель прототипа БПЛА в Blender;

• разработана имитационная модель на базе агент-ориентированного подхода в AnyLogic, позволяющая оценить эффективность применения БПЛА в поисково-спасательных операциях;

• проведена серия экспериментов на базе имитационной модели со сравнением времени обнаружения без вести пропавшего спасательными отрядами и отрядами, снаряженными БПЛА.

Данное исследование демонстрирует, что технология БПЛА с интегрированными системами ИИ находится на пороге революции в поисково-спасательном деле. Результаты показывают, что вложения в развитие этой области могут спасти тысячи жизней. Комбинация современных датчиков, алгоритмов машинного обучения и агент-ориентированного моделирования открывает беспрецедентные возможности для оптимизации спасательных операций.

Работа выполнена учениками 10-х классов «Школы на проспекте Вернадского» под руководством молодых ученых Центрального экономико-математического института Российской академии наук и при поддержке специалистов школы. Результаты проекта апробированы в лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов (1.09) ЦЭМИ РАН. Команда продемонстрировала не только техническую компетентность, но и понимание государственной значимости проблемы.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Сколько людей в России пропадают ежегодно. // URL: https://www.kommersant.ru/doc/5194033 (дата обращения 21.01.26)

2. Информация о количестве ненайденных людей в год. // URL: https://rg.ru/2025/04/26/lizaalert-v-rossii-kazhdyj-god-propadaiut-bez-vesti-28-tysiach-chelovek.html (дата обращения 21.01.26)

3. В 2024 году МЧС России спасены и эвакуированы более 400 тысяч человек. // URL: https://mchs.gov.ru/deyatelnost/press-centr/novosti/5426346 (дата обращения 21.01.26)

4. 35-летие с момента создания МЧС России. // URL: https://www.kommersant.ru/doc/8334660 (дата обращения 21.01.26)

5. МЧС России провело более 600 операций за рубежом. // URL: https://ria.ru/20251227/putin-2065002229.html (дата обращения 21.01.26)

6. Изображения первых китайских воздушных змеев. // URL: https://hbh.ru/kultura/istoriya-i-traditsii/2024/10/16/4395/tayny-kitayskih-vozdushnyh-zmeev/ (дата обращения 12.11.25)

7. История воздушных змеев. // URL: https://aviatoys.ru/docs/o-vozdushnyh-zmeyah/istoriya-vozdushnyx-zmeev/ (дата обращения 19.11.2025)

8. Применение воздушных змеев в истории России. // URL: https://stalist.livejournal.com/603168.html (дата обращения 20.11.2025)

9. История государства Российского : В 12 т. / Н.М. Карамзин ; [Отв. ред. А. Н. Сахаров; Рос. АН]. - Москва : Наука, 1989-. / Т. 1. - 1989. - 637

10. БПЛА для проведений научных исследований атмосферы. // URL: https://sovetskaya-adygeya.ru/2014/10/11/vozdushnyj-zmej-ego-polet-vysok/ (дата обращения 20.11.2025)

11. Летательные аппараты Леонардо да Винчи, приблизившие эру авиации. // URL: https://dzen.ru/a/YAqO6iAE-zkyZc9K и https://dzen.ru/a/aGI2G4771wqwYKxJ?ysclid=mhov5g2txv931673250 (дата обращения 21.01.2026)

12. Как все начиналось: история летающих дронов. // URL: https://habr.com/ru/articles/446520/ (дата обращения 06.02.2026)

13. Экспериментальный беспилотный летательный аппарат изобретателя Чарльза Кеттеринга. //URL: https://www.techinsider.ru/weapon/1624105-pradedushka-sovremennyh-dronov-kak-byl-ustroen-bespilotnyi-samolet-torpeda-vremen-pervoi-mirovoi/?ysclid=mkofwf97jr382043324 (дата обращения 21.01.2026)

14. БПЛА. Типы БПЛА. // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Беспилотный_летательный_аппарат (дата обращения 19.11.2025)

15. БАС-200: беспилотный вертолет. URL: https://rostec.ru/media/news/bas-200-bespilotnyy-vertolet/?ysclid=mi5oab0t43255363690 (дата обращения 19.11.2025)

16. БПЛА самолетного типа: характеристики, виды, применение. URL: https://www.rub-in.ru/news/bpla-samoletnogo-tipa/ (дата обращения 19.01.26)

17. Сферы применения БПЛА. // URL: https://znanierussia.ru/articles/Беспилотный_летательный_аппарат (дата обращения 19.01.26)

18. Глобальный рынок БПЛА в 2015 - 2025 годах. // URL: https://robogeek.ru/analitika/globalnyi-rynok-bpla-v-2015-2025-godah?ysclid=mi4vvs4kdp898578660 (дата обращения 19.12.25)

19. Рынок беспилотных летательных аппаратов 2020-2025. // URL: https://skymec.ru/blog/drone-use-cases/5-osobennostey-rynka-2020-2025/ (дата обращения 28.11.25)

20. Советские БПЛА. // URL: https://topwar.ru/269322-sovetskie-bpla-sozdannye-v-1940-1950-e-gody.html (дата обращения 24.12.2025)

21. Ланцет (БПЛА). // URL: https://ru.ruwiki.ru/wiki/Ланцет_(БПЛА) (дата обращения 19.11.2025)

22. Применение беспилотников всего за три года СВО. // URL https://topwar.ru/262801-primenenie-bespilotnikov-vsego-za-tri-goda-svo-izmenilo-koncepciju-vedenija-vojny.html (дата обращения 24.01.2026)

23. Какие отрасли в России переходят на беспилотники. // URL: https://www.rbc.ru/industries/news/651fc16d9a79476386445662 (дата обращения 20.11.2025)

24. Исследователи Политеха Петра Великого описали настоящее и будущее российских беспилотников. // URL: https://www.dp.ru/a/2025/07/10/jevoljucija-dronov-budushhee-rossijskih (дата обращения 20.11.2025)

25. Дроны помогают российским спасателям с 2009 года. // URL: https://iot.ru/promyshlennost/ekstrennye-sluzhby-spasayut-bespilotniki (дата обращения 17.11.2025)

26. Итоги деятельности МЧС России: 2008 год. // URL: https://mchs.gov.ru/deyatelnost/itogi-deyatelnosti-mchs-rossii/2008-god (дата обращения 17.11.2025)

27. Государственный доклад о состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2024 году. // URL: https://mchs.gov.ru/dokumenty/7807 (дата обращения 17.11.2025)

28. Поисково-спасательный отряд «ЭКСТРЕМУМ» // URL: https://www.extremum.spb.ru/data1/extremum/ex.nsf/eb6860a77704783ec325712c0075590e/88604a9a7b78e5c84325845e0054f20e/$FILE/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%B8%D0%BA%D0%B0 %D0%9F%D0%A1%D0%A0 %D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D1%8F %D0%91 %28%D1%81%D0%BE%D0%BA%D1%80 %D0%BE%D1%82 01_19%29_04.pdf (дата обращения 10.01.2026)

29. «За год нашел восемь человек»: я пилот дрона и помогаю искать людей с воздуха. Возглавляю направление беспилотной авиации в отряде «ЛизаАлерт» // URL: https://t-j.ru/drones-lizaalert/ (дата обращения 10.01.2026)

30. МЧС предложило гражданам самим оплачивать свое спасение // URL: https://tsargrad.tv/articles/mchs-predlozhilo-grazhdanam-samim-oplachivat-svoe-spasenie_156763 (дата обращения 10.01.2026)

31. Пропавших без вести стало меньше на четверть. // URL: https://iz.ru/664924/valeriia-nodelman/propavshikh-bez-vesti-stalo-menshe-na-chetvert (дата обращения 19.12.25)

32. В России за два года с помощью беспилотников спасли 450 человек. // URL: https://ria.ru/20251208/bespilotniki-2060664626.html?ysclid=mjcbe05xyk596041879 (дата обращения 19.12.25)

33. Примеры поисково-спасательных операций с использованием БПЛА. // URL: https://www.kp.ru/daily/28314.5/4456523/ (дата обращения 03.12.25)

34. Трехуровневая система подготовки междисциплинарных ИТ-специалистов: НИИ – ВУЗ – ШКОЛА / Д. С. Евдокимов, К. А. Катасонова, Е. С. Аксенова [и др.]. – Москва : НИЦ Наука, 2025. – 352 с. – ISBN 978-5-605-11109-2. – DOI 10.52929/9785605111092. – EDN PQORIA.

35. Программно-аналитические решения и концепции имитационных моделей молодых ученых ЦЭМИ РАН для государственного администрирования социально-экономических процессов / Д. С. Евдокимов, Е. С. Аксенова, К. А. Катасонова [и др.]. – Москва : Научный и издательский центр "Наука" РАН, 2024. – 320 с. – ISBN 978-5-605-11106-1. – DOI 10.52929/9785605111061. – EDN BVVHJI.

36. Имитационное моделирование для решения отечественных задач социально- экономической направленности / Д. С. Евдокимов, Е. С. Аксенова, К. А. Катасонова [и др.]. – Москва : Центральный экономико-математический институт РАН, 2025. – 192 с. – ISBN 978-5-6045163-0-0. – EDN WBNAHR.

37. Российская мастерская инновационного моделирования «РОСМИМ»: образовательный и просветительский проект ЦЭМИ РАН / Д. С. Евдокимов, Е. С. Аксенова, К. А. Катасонова [и др.] // Искусственные общества. – 2025. – Т. 20, № 1. – DOI 10.18254/S207751800034495-3. – EDN IAQLAU.