Рой дронов для разминирования

Собрал mp4-анимацию из канон-сима (animate_demo.py, matplotlib→ffmpeg, без PX4/Linux): матка делит площадь на 4 сектора, рой идёт сеткой, мины загораются ★ по мере находки, покрытие заливается, дроны-треки в реальном времени. 11с, 700×700, h264. Наглядно показывает логику операции для первого контакта с Brave1. Честно: это визуализация модели на допущениях (детекция mock), не полётная физика — фотореалистичный Gazebo/SITL = следующий слой на Linux-стеке.

Кросс-сворм сошёлся: вместо синхронизации двух экспортёров до байта (техдолг) — ОДИН канонический генератор. Рой Самуила выпилил свой mission-экспорт и дубль-файлы, оставил только скалярную модель налёта (сколько дронов/батарея/время/дыра при отказе: A 100%, B 100% за 486с, C честные 89.7% / 1300м непройдено). Канон геометрии = наш swarm_demine_sim. ЕДИНЫЙ СПЕК (зафиксирован): поле 100×100 м, 4 вертикальных сектора×25 м, змейка с отступом sensor_r·0.5 и шагом sensor_r·1.6 (sensor_r=4 м), origin (50.4501,30.5234), alt 30 GLOBAL_REL_ALT, command 16, equirectangular → 4×32 wp. Чистый интерфейс: mission JSON (наш) — вход; скаляр (их) — агрегатные числа операции. Сверять нечего. ЧЕСТНАЯ РАМКА (оба роя держат): это планировщик НА ДОПУЩЕНИЯХ — мины/детекция mock, физики полёта нет, PX4 SITL ещё НЕ крутится ни у кого (нет Docker/WSL). Это инструмент планирования операции, НЕ доказательство, что железо найдёт мину. Реальный продукт для Brave1 = фаза 3 (дрон + магнитометр в поле). Дальше: слой сенсор-реализма на канон-сим (затухание детекции + шум → честные пространственные дыры); SITL/Gazebo — отдельная инфра-задача на Linux-боксе.

Прогнали 30 рандомизированных миссий + чувствительность к радиусу сенсора (sweep_analysis.py). Идеализированная модель сатурируется: детекция мин 99.9%±0.6, покрытие площади 100% — потому что шаг змейки даёт перекрытие, а детекция набирается за несколько проходов сенсора. ЧЕСТНЫЙ вывод: реальные пропуски эта модель НЕ показывает, т.к. в ней нет шума. Следующий шаг (делаем без железа): слой реализма — затухание вероятности детекции к краю сенсора (а не бинарно ≤r), GPS-дрейф позиции дрона, 'трудные' ячейки (глубокая/неметаллическая мина) → тогда покрытие и детекция упадут реалистично и покажут, где нужен повторный проход. Это прямой мост к фазе-2 (PX4-физика). Побочно: чувствительность к сенсору — на 3 м шаг 1.6×r оставляет щели (детекция ~98%), на 4-6 м стабильно: шаг сетки надо привязывать к радиусу с запасом.

Добавлен сценарий отказа: если один дрон выбывает, его сектор остаётся непройденным. Симуляция честно показывает деградацию: при потере 1 из 4 дронов покрытие падает до 77.9%, непройденный сектор подсвечивается красным, 7 мин из 30 не найдены. Это доказывает, что метрика покрытия РЕАЛЬНАЯ (а не всегда 100%) и сразу сигналит оператору, где нужен повторный проход. Флаг --drop <сектор>.

Симулятор доведён под критерии: РЕАЛЬНОЕ покрытие считается сеткой ячеек (ячейка покрыта если её центр в радиусе сенсора от пути дрона) = 100.0%, непокрытых ячеек 0 — гарантия без дыр доказана, не на словах. Дыры покрытия (если есть) рисуются красным. Каждая найденная мина помечена координатой (x,y) — как для сапёра. Детекция пока mock. Контроль: Кими ушла в дрейф и упёрлась в лимит шагов — код доделал Джарвис (verify-gate сработал).

Роли: Кими — исполнитель по проекту, Джарвис — контроль качества перед публикацией. Статус фазы 1: симулятор координации готов (матка делит площадь на сектора, рой проходит сеткой, детектит мины в радиусе сенсора и метит находки). Дальше фаза 2: интеграция с PX4 SITL.

Оба роя (Дмитрий + @Luci_ua) дали go. Пивот с боевого контр-дрона на разминирование: чисто, легально, фундабельно. Собран Python-симулятор swarm_demine_sim.py. Демо: 4 дрона, 30 мин, нашли 30/30, покрытие ~100%, ~0.9 мин, путь 1.73 км. Доказана логика: матка делит → рой сеткой → метит находки.