Modulo da 100 grammi per droni: CPU quad‑core 2,4 GHz e pipeline video fino a 1080p/30 fps per tracking su visione.

Raptor Pilot AI Pro: autopilota AI da 100 grammi per UAV

Un modulo compatto per unire autopilota e AI a bordo

 

Raptor Pilot AI Pro: autopilota AI da 100 g che unisce controllo di volo e visione artificiale a bordo UAV.

 

Raptor Pilot AI Pro è un modulo da circa 100 grammi sviluppato da London Defence R&D per concentrare in un unico componente funzioni che, su molte piattaforme, sono distribuite tra flight controller, computer di bordo e catena video.

L’obiettivo è aumentare l’autonomia decisionale a bordo, riducendo dipendenza da link esterni e tempi di integrazione, grazie a capacità di rilevamento e inseguimento basate su visione artificiale e a un controllo di volo integrato.

 

Potenza di calcolo e pipeline video

 

La scheda integra una CPU quad-core a 2,4 GHz e viene associata a una pipeline video dichiarata fino a 1080p a 30 fotogrammi al secondo. In termini di architettura, questo consente di avvicinare il loop di percezione (camera, elaborazione, tracking) al loop di controllo, con benefici potenziali su latenza end-to-end, cablaggi e punti di guasto, soprattutto su piattaforme leggere dove ogni grammo e ogni connessione contano.

 

Integrazione su piattaforme diverse

 

Integrazione su ala fissa, ibridi e munizioni circuitanti: alimentazione dichiarata 6–28 V e interfacce per payload e sensori.

 

Il modulo viene presentato come integrabile su droni ad ala fissa, velivoli ibridi e munizioni circuitanti. È indicata un’alimentazione tra 6 e 28 volt e la possibilità di interfacciarsi con sensori, payload e reti di controllo sia cablate sia wireless, un requisito tipico quando si lavora su flotte eterogenee o su configurazioni mission-specific.

 

Controllo di volo e ruolo dello STM32F405

 

Il controllo di volo è associato a un microcontrollore STM32F405. In un design di questo tipo, il microcontrollore tende a gestire i loop deterministici (stabilizzazione, stima d’assetto, gestione dei sensori inerziali), mentre la CPU principale assorbe i carichi variabili della visione e dell’AI. Questa separazione è coerente con un obiettivo di affidabilità: la parte “hard real-time” resta isolata da eventuali jitter introdotti dall’elaborazione video.

 

Fusione visivo-inerziale e operatività in GNSS degradato

 

Modulo da 100 grammi per droni: CPU quad‑core 2,4 GHz e pipeline video fino a 1080p/30 fps per tracking su visione.

 

Un elemento tecnico rilevante è la combinazione tra dati visivi e inerziali, indicata come utile a mantenere la capacità di navigazione e ingaggio anche con segnale satellitare degradato o disturbato. In pratica, la fusione visivo-inerziale può fornire stima del moto e navigazione relativa quando il GNSS è intermittente, ma le prestazioni dipendono da condizioni ambientali (illuminazione, texture della scena, meteo), qualità della camera e taratura dell’IMU.

 

“Unified stack”: impatto su peso, integrazione e latenza

 

La riduzione della complessità dell’architettura di bordo è uno dei motivi per cui moduli di questo tipo stanno attirando attenzione in ambito difesa.

Integrare flight controller e visione artificiale in un unico hardware può ridurre massa, ingombro e tempi di integrazione, oltre a semplificare la gestione termica e a migliorare l’affidabilità del cablaggio. In scenari operativi ad alta intensità, inoltre, la standardizzazione dell’avionica diventa un vantaggio logistico concreto.

 

Perché interessa anche la sicurezza di infrastrutture critiche

 

Fusione visivo‑inerziale: supporto a navigazione e ingaggio anche in condizioni di GNSS degradato o disturbato.

 

La spinta iniziale arriva dal settore difesa, ma l’evoluzione di moduli compatti con percezione e controllo a bordo ha ricadute anche su sicurezza pubblica e protezione di infrastrutture critiche.

La Commissione europea ha indicato la necessità di rafforzare prevenzione, rilevamento e intervento contro minacce legate a droni e palloni ad alta quota, segnalando un trend: la capacità di risposta dipende sempre più da sensori, automazione e integrazione tra livelli operativi.

 

[Credits: DroneXL ]

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