Как заработать с помощью дрона

Дроны запускают в небо не только ради красивых видео с памятных событий. Они доставляют посылки, мониторят объекты и заменяют людей на опасных заданиях. В этой статье команда Azoft рассказывает, зачем и каким бизнесам стоит применять дронов, и как мы помогаем агротех стартапу iFarm решать задачи посредством дронов.

2018 просмотров

Дроны, как и когда-то интернет, изначально имели военное назначение, но уже вышли за его пределы и становятся ценным инструментом бизнеса. В последнее время им всё чаще находят новую работу. Области применения беспилотников растут, и бизнесмены со всего мира борются за возможность забрать кусочек побольше с нового перспективного рынка.

Индустрию беспилотных летательных аппаратов (UAV) развивают Walmart, Amazon, Sentera, Airwood, XAG, DroneAg и т.д. Мы с нашим партнёром iFarm также исследуем возможности беспилотных технологий и применяем их для решения стоящих перед бизнесом задач.

Опыт продаж фотографий с дрона. Заработок на фотостоках

Какой бизнес уже использует дронов

Дроны перестали быть развлечением. Они играючи справляются с множеством задач, которые не были выполнимы ранее, и становятся все более незаменимыми. Они проникли в сферу строительства, сельского и лесного хозяйства, геодезии, горнодобывающей промышленности, энергетики, логистики, недвижимости, охраны и безопасности.

Какую пользу дроны могут принести бизнесу

Очевидное применение беспилотников в бизнесе — доставлять посылки и грузы. В период распространения вирусов это решение актуально: доставка дронами максимально бесконтактна. В США, Финляндии и Австралии уже заказывают доставку товаров первой необходимости, еды и безрецептурных лекарств с помощью дронов Wing, разрабатываемых Alphabet.

Дроны, которые оснащены технологиями компьютерного зрения и машинного обучения, помогают бизнесу:

• расширить возможности мониторинга производства и обеспечить высокое качество продукции и услуг
• автоматизировать и ускорить линейные задачи, требующие крупных затрат ресурсов и времени
• инспектировать объекты, в том числе, труднодоступные и опасные для человека
• контролировать состояние оборудования
• патрулировать территории.

Как мы используем беспилотные технологии для проекта iFarm

Начиная с весны 2019 года, мы сотрудничаем с агротех компанией iFarm. Помогаем автоматизировать линейные бизнес-процессы производства: разработали и продолжаем совершенстWowать целостную ИТ-инфраструктуру.

Также для автоматизации производства применяем наши исследования в области автономных летающих дронов, нейронных сетей и машинного обучения. Далее расскажем о том, как работаем в этом направлении: задачах, возникших трудностях, решениях, деталях реализации и планах.

Задачи дронов в agrotech отрасли

В рамках задач на проекте iFarm беспилотные технологии, на наш взгляд, перспективны в двух направлениях:

• Быстрая доставка свежей продукции с грядок iFarm сразу на стол потребителю в условиях «умных» городов.

Это решает типичные проблемы классических способов доставки: аренда и обслуживание складов, обработка продукции для хранения.

СКОЛЬКО МОЖНО ЗАРАБОТАТЬ, СНИМАЯ С ДРОНА БЕЗ ОПЫТА?

Разработать дронов-курьеров — заурядная задача. Их нужно доработать до грузового формата и создать классическую инфраструктуру доставки:

• автоматические подзарядные станции, располагающиеся на пустующих крышах городских зданий
• место для парковки и технического контроля дронов-доставщиков
• мобильные оконные приемники грузов, которые можно легко монтировать к большинству оконных систем.

Дрон будет доставлять посылку к окну конечного потребителя, сбрасывая груз в сетку. Ранее в этом направлении мы работали менее активно из-за законодательных ограничений по использованию воздушного пространства. Недавние позитивные изменения в законах и фактор пандемии коронавируса дали нам вернуться к созданию тестовой инфраструктуры и диспетчерского центра доставки дронами.

• Мониторинг сложных объектов, например, вертикальных ферм.

Высота таких объектов зависит от помещения, где будут применяться технологии автономного выращивания iFarm.

Эта задача оказалась сложнее. Основная проблема — навигация внутри закрытого пространства. Мы не можем использовать технологии позиционирования GPS или глонасс в закрытом помещении. Фермы iFarm изолированы от внешнего мира: в них должна обеспечиваться биологическая безопасность и стабильность состава воздуха внутри помещений.

Применить автономный дрон — возможно, ещё более трудная задача. Исследовательский центр разработок Azoft принял вызов и взялся за реализацию задачи в рамках технологий iFarm.

Плюсы применения дронов:

• относительная простота конструкции
• компактность, высокая мобильность по всем направлениям пространства
• доступность компонент и их постоянное технологическое развитие
• высокая вариативность конфигурирования и настроек
• большое коммьюнити разработчиков-конструкторов спортивных и фристайловых дронов.

К минусам или, скорее, вызовам, относится отсутствие стабильных и доступных методов позиционирования внутри помещений. Привычные дроны для аэросъёмки используют системы позиционирования GPS в связке с акселерометрами, компасами и электронными подвесными системами для камер. Внутри помещения основная часть этих систем недоступна, нужно разрабатывать систему позиционирования.

Решение проблем и возникающие трудности

С помощью дрона мы готовы удовлетворить большую часть требований iFarm к системе мониторинга. Главный вызов, с которым мы сейчас работаем — это система позиционирования внутри помещений.

Есть несколько стандартных путей решения задачи. Например, ультразвуковые или радиовещательные датчики с картой их монтажа внутри помещений. Дрон отслеживает текущую силу сигнала и соотносит с частотой и силой сигнала датчиков на карте помещения — наподобие GPS в замкнутом пространстве.

Другой классический метод — маркерное позиционирование в сочетании с технологией отслеживания перемещений («optic flow»). Мы выбрали его в качестве первого прототипа. Для этого не требуется устанавливать дополнительное оборудование, а только расклеить маркеры в контрольных точках карты перемещения дрона.

Провели удачные тесты, которые показали достойную точность позиционирования с погрешностью 5-10 см для шестимоторной конфигурации. Мы сделали выводы, что конструкция коптера слишком большая и недостаточно мобильная и переделали её на классическую модель с четырьмя двигателями. Это вместе с конструкторскими изменениями увеличило точность позиционирования до уровня, который позволяет дейстWowать в ограниченном пространстве.

Считаем, что данную комбинацию уже можно вводить в производство. Осталось сделать лишь некоторые простые изменения по требованиям iFarm, чтобы обеспечить большую безопасность для сотрудников фермы и растений:

• защитить пропеллеры бамперами и кожухами,
• собрать систему автозарядки,
• наладить систему передачи отснятого материала на сервер для дальнейшей обработки нейросетями и алгоритмами машинного обучения.

Это линейные задачи в рамках всего комплекса работ. Основные сложные и рисковые задачи мы выполнили ранее.

Реализация дронов

Дрон состоит из карбоновой рамы, полетного микроконтроллера со специализированным ПО, бесколлекторных моторов, регуляторов оборотов моторов и ПО для них, пропеллеров, аккумулятора, системы питания периферии, лидара и соединяющих всё это вместе проводов. Полетный микроконтроллер имеет встроенный акселерометр, барометр, датчики температуры и другие датчики, которые отслеживают потребление тока и напряжение у аккумулятора.

Краткий алгоритм работы полетного микроконтроллера заключается в следующем:

• Алгоритмы компьютерного зрения присылают расчеты датчикам и интерфейсам связи. С датчиков и интерфейсов связи полётный микроконтроллер собирает данные. Формируется полный пакет исходных данных для ПИД-регуляторов встроенного ПО полётного микроконтроллера. ПИД-регуляторы формируют управляющий сигнал, чтобы получить нужные точность и качество переходного процесса.
• На основе полученных данных 32-битное ядро полётного микроконтроллера в реальном времени рассчитывает значения управляющих сигналов и отправляет их на регуляторы оборотов моторов.
• Регуляторы оборотов моторов получают сигнал. С помощью встроенного ПО они рассчитывают и направляют нужную силу тока с аккумулятора на обмотки мотора с подходящей частотой. В ответ микроконтроллеру они отправляют данные о текущих оборотах мотора и его потреблении.

Это лишь часть всей системы дрона. На его борту ещё установлен микрокомпьютер. Мы тестируем различные варианты микрокомпьютеров подходящего размера. Уже освоили Raspberry PI, Rock Pi, Nvidia Jetson Nano, а теперь на очереди — самый производительный и технологичный в своём размере Nvidia Jetson Xavier NX, который расширяет горизонты для развития интеллекта дрона.

На таких микрокомпьютерах мы производим расчеты для алгоритмов компьютерного зрения, одометрии и нейросетей. При этом используем видеопотоки с камер и данные сенсоров, которые предоставляет полётный микроконтроллер. Микрокомпьютер и микроконтроллер помогают друг другу стабилизировать дрон в пространстве. Также с помощью микрокомпьютеров мы кодируем и конвертируем разные форматы видеопотоков и решаем прикладные задачи, в том числе, связь и управление дроном.

Итоги первого этапа работы

На первом этапе мы хотели проверить, достаточно ли точные результаты получаются, если использовать концепцию маркерного позиционирования для «узких» задач мониторинга. В рамках нее дрон должен автоматически попадать в проходы между рядами шириной 80 см и нести на борту дополнительное оборудование. Мы должны были подобрать и опробовать наиболее эффективную компонентную модель дрона, его аэродинамическую форму и проверить ряд электронных компонент от китайских, турецких и американских поставщиков.

За полгода работы мы выполнили все стоящие задачи. Довольны результатами и в процессе сгенерировали много идей для работы.

Источник: vc.ru

Под небом голубым: как использовать дроны в строительстве, финансах и медиа

В последние годы дроны стали применять как для развлечений, так и для коммерческих целей. Малый бизнес и огромные корпорации используют беспилотники во множестве сфер, включая сельское хозяйство, недвижимость, страхование и транспорт. Как каждый из нас может использовать дроны для своих задач?

Читайте «Хайтек» в

Дрон остается самым доступным воздушным сенсором в мире — они помогают бизнесу применять аналитические данные для автоматизации многих процессов. А шведский бренд электрокаров сделал из него даже главное конкурентное преимущество. Автомобиль Polestar O2 concept оснащен дроном, который автоматически сопровождает электрокар, а видео с него запускается и редактируется прямо с центрального дисплея машины. Но применить беспилотники можно в десятках сфер.

Отдельное разрешение на фото/видеосъемку

• Генеральный штаб вооруженных сил РФ
• Оперативное управление штаба военного округа
• Территориальные органы безопасности ФСБ

Также полеты и съемка исключены в близости и над объектами:

• Здания, воинские части, полигоны и другие структуры Министерства обороны РФ
• Объекты военно-оборонного назначения (города, корабли, гавани и др.)
• Заводы и другие предприятия оборонного значения

В США принцип согласования устроен иначе, он не носит запретительный характер и уменьшает временные затраты по организации запуска дрона: требуется регистрация владельца и самого устройства в FAA (Федеральное управление гражданской авиации). Стоимость регистрации сроком на 3 года составляет 5 долларов.

Основное разграничение проходит в назначении съемки: запускается ли дрон в коммерческих целях. Если владелец БПЛА не планирует продавать фотовидеоконтент и не получает гонорар за полет, то ему не требуется лицензия пилота. Если полеты осуществляются в коммерческих целях, то требуется сертификат дистанционного пилота (Part 107). В прошлом году впервые компании American Robotics выдали разрешение на полностью автоматизированные полеты дронов в коммерческих целях.

Поведение дрона в экстремально холодных условиях

В авиации есть правило не летать ниже –30 ºC, если это не относится к гражданскому авиасообщению. Что касается промышленного строительства, то начиная с –43 ºC любой гидравлический транспорт перестает работать и прозводство временно останавливается.

В случае с БПЛА его нельзя запускать в осадки, при температуре ниже –30 ºC и порывах ветра свыше 10 м/c. Также дрон не летает в условиях появления точки росы, когда находящийся в воздухе пар превращается в жидкость и замерзает. В случае полета в таких условиях на крыльях и на камере БПЛА появляются замершие капли льда, что делает невозможным как съемку, так и сам запуск (ухудшаются аэродинамические свойства, нарушается балансировка).

Кто больше всего выиграет от технологии аэромониторинга?

Британские аналитики PwC (не путаем с британскими учеными) прогнозируют, что к 2030 году будет три сферы, которые получат наибольшую экономию за счет внедрения дронов.

• Технологии СМИ и телекоммуникации (4,9 млрд фунтов)

Например, Samsung протестировал искусственный интеллект на базе дронов для оптимизации производительности сети 5G. Решение автоматически измеряет вращение и наклон антенны, повышает безопасность подъемника на вышку и эффективность обслуживания сети.

• Строительство и производство (3,5 миллиардов фунтов)

Группа «Эталон» сэкономила 4,1 млн рублей с помощью технологии аэромониторинга. Через веб-платформу осуществлялся контроль и анализ строительно-монтажных работ на площадных и высотных объектах участков московских проектов (территория ЗИЛ-Юг и жилой остров Central Park). Создание проектной BIM-модели на территории в 140 га заняло 3–5 дней. Подобная экономия была достигнута посредством контроля объема и качества проводимых работ на площадке.

Компании, строящие и управляющие крупной инфраструктурой, такой как дороги, железные дороги, мосты, плотины, водохранилища, аэропорты , промышленные комплексы, нефтегазовые предприятия и энергетические комплексы, имеют значительный потенциал для использования дронов для оптимизации своей деятельности. Например, участок дороги протяженностью 7 км можно снять за один полет БПЛА. Традиционным «полевым» способом на идентичную задачу может потребоваться более 5 дней. Также дроны незаменимы для маркшейдеров в карьерах и других специалистов, которые находятся в непосредственной близости с работающей крупной карьерной техникой, и это требует уделять особое внимание технике безопасности.

Читать далее

Источник: hightech.fm

Дроны для бизнеса: зачем и как мы их разрабатываем

Дроны запускают в небо не только ради красивых видео. Они доставляют посылки, мониторят объекты и заменяют людей на опасных заданиях. В этой статье Azoft рассказывает, зачем бизнесу применять дронов, и как мы помогаем агротех стартапу iFarm решать задачи с помощью них.

Дроны, как ранее и GPS, развиваются за пределами изначального военного предназначения и становятся мощным инструментом бизнеса. С развитием технологий им стали придумывать новую работу. Областей применения беспилотников становится всё больше, и предприниматели со всего мира борются за то, чтобы забрать кусочек с этого перспективного рынка. Эксперты Research And Markets прогнозируют, что мировой рынок услуг на базе БЛА вырастет до $63.6 млрд к 2025.

Источник: Research And Markets

Индустрию беспилотных летательных аппаратов (UAV) развивают такие компании, как Walmart, Amazon, Sentera, Airwood, XAG, DroneAg и т.д. Мы совместно с нашим партнёром iFarm также исследуем возможности беспилотных технологий и применяем их для решения бизнес-задач.

Какому бизнесу нужны дроны

Дроны давно перестали быть развлечением. Они легко справляются с множеством задач, невыполнимых ранее, и становятся все более умелыми и незаменимыми. Их уже используют в сфере строительства, сельского хозяйства, геодезии, горнодобывающей промышленности, энергетики, логистики, недвижимости, охраны и безопасности.

Чем полезны дроны для бизнеса

1. расширить возможности мониторинга производства и обеспечить высокое качество продукции или услуг
2. автоматизировать и ускорить линейные задачи, требующие больших затрат времени и ресурсов
3. инспектировать объекты, в том числе, опасные для человека
4. контролировать состояние оборудования
5. патрулировать территории.

Как мы используем беспилотные технологии для стартапа iFarm

Начиная с весны 2019 года, мы сотрудничаем с агротех компанией iFarm. Помогаем автоматизировать линейные бизнес-процессы производства: разработали и продолжаем совершенстWowать целостную ИТ-инфраструктуру.

Также для автоматизации производства мы применяем наши исследования в области автономных летающих дронов, нейронных сетей и машинного обучения. Далее расскажем о нашем прогрессе по этому направлению: поставленных перед нами задачах, возникших трудностях, наших решениях, деталях реализации и дальнейших планах.

Задачи проекта

1. Быстрая доставка свежей продукции с грядок iFarm сразу на стол потребителю в условиях «умных» городов.

Это позволяет решить типичные проблемы классических способов доставки: аренда и обслуживание складов, обработка продукции для хранения и т.д.

1. автоматические подзарядные станции, располагающиеся на пустующих крышах большинства городских зданий,
2. место для парковки и технического контроля дронов доставщиков,
3. мобильные оконные приемники грузов, которые должны легко монтироваться к большинству пластиковых и деревянных оконных систем.

1. Мониторинг сложных объектов, например, вертикальных ферм.

Высота таких объектов зависит от помещения, где будут применяться технологии автономного выращивания iFarm.

Эта задача оказалась сложнее. Основная проблема — навигация внутри закрытого пространства. Мы не можем использовать технологии позиционирования GPS или ГЛОНАСС в нём. Фермы iFarm изолированы от внешнего мира: требуется обеспечить биологическую безопасность и стабильность состава воздуха в помещениях.

Применить автономный дрон — возможно, ещё более трудная задача. Исследовательский центр разработок Azoft принял вызов и взялся за решение задачи в рамках технологий iFarm.

Плюсы применения дронов:

1. относительная простота конструкции дрона,
2. компактность, высокая мобильность по всем направлениям пространства,
3. доступность компонент и их постоянное технологическое развитие,
4. высокая вариативность конфигурирования и настроек,
5. большое коммьюнити разработчиков-конструкторов спортивных и фристайловых дронов.

К минусам или, скорее, вызовам, можно отнести отсутствие стабильных и доступных методов позиционирования внутри помещений. Привычные дроны для аэросъёмки используют системы позиционирования GPS в связке с акселерометрами, компасами и электронными подвесными системами для камер. Внутри помещения основная часть этих систем недоступна, поэтому необходимо разрабатывать систему позиционирования.

Решение и трудности

С помощью дрона мы готовы удовлетворить большую часть требований iFarm к системе мониторинга. Но главный вызов, с которым мы сейчас работаем — это система позиционирования внутри помещений.

Есть несколько стандартных путей решения задачи. Это, например, ультразвуковые или радиовещательные датчики с картой их монтажа внутри помещений. Дрон отслеживает текущую силу сигнала и соотносит с частотой и силой сигнала датчиков на карте помещения — наподобие GPS в замкнутом пространстве.

Другой классический метод — маркерное позиционирование в сочетании с технологией отслеживания перемещений («optic flow»). Мы выбрали его в качестве первого прототипа. Для этого метода не требуется устанавливать дополнительное оборудование в помещении. Нужно только расклеить маркеры в контрольных точках карты перемещения дрона.

Провели удачные тесты, которые показали достойную точность позиционирования с погрешностью 5-10 см для шестимоторной конфигурации. Мы сделали выводы, что конструкция коптера слишком большая и недостаточно мобильная. Поэтому переделали конструкцию на классическую модель с четырьмя двигателями. Это вместе с конструкторскими изменениями увеличило точность позиционирования до необходимого уровня, который позволяет дейстWowать в ограниченном пространстве.

1. защитить пропеллеры бамперами и кожухами,
2. собрать систему автозарядки,
3. наладить систему передачи отснятого материала на сервер для дальнейшей обработки нейросетями и алгоритмами машинного обучения.

Это линейные задачи в рамках всего комплекса работ. Основные сложные и рисковые задачи были сделаны нами ранее.

Реализация

Дрон состоит из карбоновой рамы, полетного микроконтроллера со специализированным ПО, бесколлекторных моторов, регуляторов оборотов моторов и ПО для них, пропеллеров, аккумулятора, системы питания периферии, лидара и соединяющих всё это вместе проводов. Полетный микроконтроллер имеет встроенный акселерометр, барометр, датчики температуры и другие датчики, которые отслеживают потребление тока и напряжение у аккумулятора.

1. Алгоритмы компьютерного зрения присылают расчеты датчикам и интерфейсам связи. С датчиков и интерфейсов связи полётный микроконтроллер собирает данные. Формируется полный пакет исходных данных для ПИД-регуляторов встроенного ПО полётного микроконтроллера. ПИД-регуляторы формируют управляющий сигнал, чтобы получить нужные точность и качество переходного процесса.
2. На основе полученных данных 32-битное ядро полётного микроконтроллера в реальном времени рассчитывает значения управляющих сигналов и отправляет их на регуляторы оборотов моторов.
3. Регуляторы оборотов моторов получают сигнал. С помощью встроенного ПО они рассчитывают и направляют необходимую силу тока с аккумулятора на обмотки мотора с нужной частотой. В ответ микроконтроллеру они отправляют данные о текущих реальных оборотах мотора и его потреблении.

Это лишь часть всей системы дрона в целом. На его борту ещё установлен микрокомпьютер. Мы тестируем различные варианты микрокомпьютеров подходящего размера. Уже освоили Raspberry PI, Rock Pi, Nvidia Jetson Nano, а теперь на очереди самый производительный и технологичный в своём размере Nvidia Jetson Xavier NX, который открывает новые горизонты для развития интеллекта дрона.

На таких микрокомпьютерах мы производим расчеты для различных алгоритмов компьютерного зрения, одометрии и нейросетей. При этом используем видео потоки с камер вместе с данными сенсоров, которые предоставляет полётный микроконтроллер. Таким образом микрокомпьютер и микроконтроллер помогают друг другу стабилизировать дрон в пространстве. Также с помощью микрокомпьютеров мы кодируем и конвертируем различные форматы видео потоков и решаем прикладные задачи, включая связь и управление дроном.

Результаты первого этапа

На первом этапе мы хотели проверить, достаточно ли точные результаты получаются при использовании концепции маркерного позиционирования для «узких» задач мониторинга: нужно автоматически попадать в проходы между рядами шириной 80 см и при этом нести на борту дополнительное оборудование. Требовалось подобрать и опробовать максимально эффективную компонентную модель дрона, его аэродинамическую форму и проверить ряд электронных компонент от китайских, турецких и американских поставщиков.

За полгода работы все задачи нам удалось выполнить. Мы довольны полученными результатами и по ходу исследований сгенерировали много идей для работы.

Что планируем делать дальше

Что касается системы мониторинга, далее мы планируем работать по следующим направлениям:

1. Продолжить работы в направлении безмаркерного позиционирования. Система маркеров хорошо работает, но мы не видим за ней будущего автономных дронов. Дроны должны быть настолько умными, чтобы не требовать никаких внешних подсказок, которые могут деформироваться. Мы видим будущее за дронами, которые применяют весь комплекс современных технологий исключительно на своем борту — нейросети, стереозрение, визуальную одометрию, машинное обучение и лидары.
2. Разработать рабочее место сотрудника фермы, которое позволит легко создавать маршруты и планы облетов объектов мониторинга и следить за работой дронов. Это поможет поддержать работу маркерной системы.
3. Доработать системы автоматической подзарядки.
4. Разработать системы управления «роем» дронов, чтобы ускорить процесс мониторинга на больших объектах iFarm.
5. Облегчить вес и стоимость электронных компонент и увеличить их мощность.

1. Перенести полученные наработки из indoor системы в outdoor там, где они применимы.
2. Разработать самостоятельно или взять готовые конструкции грузовых дронов, опробовать и подобрать оптимальные варианты для всех заказчиков.
3. Разработать систему приема легких грузов так, чтобы она монтировалась в основание стандартных окон получателя. Мы планируем реализовать систему приема лёгких грузов и мелких посылок весом до 1 кг, чтобы не нужно было посещать точки получения груза. Мы не видим в ближайшем будущем широкого применения дронов, доставляющих грузы тяжелее 2 кг. Более тяжелые грузы несут риск для безопасности людей. Они требуют разработки регуляторных норматиWow и систем безопасности, на что, в лучшем случае, уйдет 2-3 года. А получить прямо в окно клубнику, которая 5 минут назад росла на грядке — это реализуемо прямо сейчас.
4. Продолжить проектирование и разработку системы, где частные пилоты дронов из дома могут мониторить автономных дронов-доставщиков. В случае нештатных ситуаций пилоты будут немедленно перехватывать контроль за управлением дроном, получая вознаграждение за каждую доставку. Доставка автомобилями будет преобладать некоторое время, но из-за вопросов экологии, здравоохранения, распространения вирусов архаичные, плоские, небезопасные системы постепенно будут вытеснены. Новые системы симбиоза дронов и людей изменят стандарты скорости, качества и удобства сервисов и создадут новые профессии.

Мы благодарны iFarm за возможность применить наши исследования с пользой для бизнеса и прогресса отрасли. С большим интересом продолжим совместную работу!

Зачем разрабатывать дронов для бизнеса

От быстрых доставок в час пик до сканирования труднодоступного объекта — беспилотники полезны там, где человек не способен дейстWowать мгновенно и эффективно.

Повышение эффективности производства, снижение рабочей нагрузки и производственных затрат, а также решение проблем безопасности в широком масштабе — лишь некоторые из задач, решаемых дронами во всем мире.

Всё больше компаний и государственных организаций стремятся использовать преимущества активно развивающихся беспилотных технологий. Если вы тоже хотите воспользоваться возможностями новых технологий и разработать дрона для своих бизнес-задач — мы готовы вам помочь.

Источник: spark.ru