ВКР ТУСУР: Telegram-бот для проведения предполетной проверки беспилотного воздушного судна

ВКР ТУСУР: Telegram-бот для проведения предполетной проверки беспилотного воздушного судна

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы

Беспилотные воздушные суда (БВС) — это не будущее, а сегодняшняя реальность. Они используются для геодезии, мониторинга инфраструктуры, доставки грузов и даже спасательных операций. Но каждое взлетное решение — это риск. Один забытый датчик, сломанный пропеллер или разряженный аккумулятор могут привести к катастрофе. Традиционные чек-листы на бумаге устарели: их можно потерять, забыть заполнить или просто не заметить ошибку.

Ваша дипломная работа — это создание интеллектуального Telegram-бота, который превращает рутинную предполетную проверку в простой, быстрый и надежный диалог. Бот не просто показывает список пунктов. Он задает вопросы: «Проверен ли GPS-модуль?», «Есть ли повреждения на лопастях?», «Заряжен ли аккумулятор выше 85%?». Пользователь отвечает текстом или отправляет фото. Бот анализирует ответ, сравнивает с эталонами, выявляет потенциальные риски и формирует заключение: «Готов к полету» или «Не допускается к полету!».

Это не просто бот. Это цифровой помощник безопасности, который снижает человеческий фактор до минимума. Вы создадите продукт, который может быть внедрен в учебную лабораторию ТУСУР, использован студентами для проектов и адаптирован для коммерческих компаний — и сделаете это на базе знаний, полученных в ТУСУР. Это не теория — это ваш вклад в безопасность цифрового неба.

Возникли трудности с реализацией анализа изображений или проектированием алгоритма принятия решений? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.

Если вы еще не определились с типом БВС, ознакомьтесь с полным руководством по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии Полное руководство по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии.

Цель и задачи

Цель исследования: Разработать Telegram-бот для проведения автоматизированной предполетной проверки беспилотного воздушного судна, обеспечивающий высокую точность выявления технических неисправностей и формирование однозначного решения о готовности к полету на основе анализа текстовых ответов и изображений.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать стандарты предполетной подготовки БВС (например, ГОСТ Р ИСО 21174, FAA Part 107)
• Определить ключевые контрольные пункты для типичного БВС (двигатель, GPS, камера, аккумулятор, физическое состояние корпуса, антенны)
• Разработать структуру диалога: последовательность вопросов, условия перехода, правила обработки ответов
• Выбрать технологический стек: Python + aiogram / Node.js + Telegraf
• Реализовать модуль обработки текстовых ответов: распознавание ключевых слов, интерпретация состояния («да/нет», «хорошо/плохо»)
• Реализовать модуль анализа изображений: использование OpenCV/TensorFlow для обнаружения повреждений корпуса, лопастей, загрязнений
• Разработать алгоритм принятия решения: весовые коэффициенты для каждого пункта, пороговые значения для отказа
• Создать систему формирования заключения и рекомендаций («Готов к полету», «Требуется обслуживание»)
• Реализовать функцию сохранения истории проверок и экспорта отчетов
• Провести тестирование бота на модели БВС с имитацией различных дефектов

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процессы предполетной подготовки и технической диагностики беспилотных воздушных судов.

Предмет исследования: Методы и технологии разработки Telegram-бота для автоматизации предполетной проверки БВС на основе анализа пользовательского ввода (текст и изображения).

Фокус работы — на гибридном анализе данных. Как научить бота понять, что фраза «лопасти в порядке» при прикрепленном фото с трещиной — это противоречие? Как сделать так, чтобы система не просто регистрировала ответ, а делала выводы? Это не программирование — это инженерия безопасности. Именно здесь ваша работа становится научно значимой и имеет высокую практическую ценность.

Примерный план (Содержание) работы

Глава 1. Теоретические основы предполетной проверки и мобильных платформ

• 1.1. Нормативно-правовая база эксплуатации БВС в Российской Федерации
• 1.2. Стандарты и процедуры предполетной проверки: чек-листы, методики, требования к персоналу
• 1.3. Современные подходы к автоматизации технического обслуживания: IoT, AI, мобильные приложения
• 1.4. Возможности Telegram API для создания интеллектуальных ботов: обработка сообщений, файлов, кнопок
• 1.5. Анализ существующих решений: преимущества и недостатки

Глава 2. Проектирование и разработка Telegram-бота

• 2.1. Формирование требований к системе: функциональные и нефункциональные (надежность, скорость, безопасность)
• 2.2. Выбор технологического стека: Python + aiogram + OpenCV + TensorFlow Lite
• 2.3. Проектирование архитектуры: клиент (Telegram), сервер (обработка), база данных
• 2.4. Разработка диалоговой модели: дерево решений, сценарии для разных типов БВС
• 2.5. Реализация модуля обработки текстовых запросов: NLP-анализ ключевых слов, классификация ответов
• 2.6. Создание модуля анализа изображений: детекция повреждений, сравнение с эталонными изображениями
• 2.7. Разработка алгоритма принятия решения: расчет общего рейтинга готовности, установка порогов
• 2.8. Реализация модуля формирования отчета: генерация PDF/HTML с результатами и рекомендациями
• 2.9. Создание базы данных для хранения истории проверок и метаданных
• 2.10. Разработка интерфейса бота: команды, меню, клавиатуры, поддержка многоязычности

Глава 3. Тестирование и оценка эффективности

• 3.1. Методика тестирования: симуляция различных дефектов (трещины, грязь, низкий заряд, неисправный датчик)
• 3.2. Оценка точности классификации: precision, recall, F1-score для текстовых и визуальных компонентов
• 3.3. Анализ скорости обработки одного чек-листа
• 3.4. Оценка удобства использования среди пользователей (SUS-шкала, NPS)
• 3.5. Рекомендации по внедрению в учебный процесс и коммерческие структуры

Возникли трудности с обучением модели распознавания повреждений или проектированием диалога? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом работы станет полнофункциональный Telegram-бот с открытым исходным кодом, включающий:

• Интерактивный диалоговый чек-лист для предполетной проверки БВС
• Модуль анализа изображений с детекцией повреждений корпуса и лопастей
• Алгоритм принятия решения с взвешенной системой оценки
• Система формирования и экспорта отчетов в PDF/HTML
• База данных для хранения истории проверок
• Отчет о тестировании с данными по точности, скорости и удобству

Практическая значимость — огромна. Бот может быть внедрен в лабораторию авиационной электроники ТУСУР, использован студентами для проектов и передан в компании, эксплуатирующие БВС. Он снизит количество аварийных ситуаций на 40%, повысит профессионализм операторов и стандартизирует процедуры. Вы создадите продукт, который спасет оборудование и, возможно, жизни — и сделаете это на базе знаний, полученных в ТУСУР. Это не просто диплом — это ваш вклад в развитие безопасной цифровой авиации.

Пример введения ВКР ТУСУР

Беспилотные воздушные суда становятся неотъемлемой частью современной инфраструктуры, применяясь в геодезии, сельском хозяйстве, энергетике и спасательных операциях. Однако, несмотря на их широкое распространение, уровень безопасности эксплуатации остается на уровне ручных процедур. Предполетная проверка, основанная на бумажных чек-листах, подвержена человеческому фактору: усталость, невнимательность, отсутствие опыта могут привести к катастрофическим последствиям. По данным Росавиации, более 30% аварий БВС связаны именно с техническими неисправностями, которые могли быть выявлены на этапе предполетной проверки. Существующие цифровые решения, такие как мобильные приложения, не предоставляют достаточной интеллектуальной поддержки, ограничиваясь простым отображением списка.

Целью настоящей магистерской диссертации является разработка Telegram-бота для проведения автоматизированной предполетной проверки беспилотного воздушного судна, обеспечивающего высокую точность выявления технических неисправностей и формирование однозначного решения о готовности к полету на основе анализа текстовых ответов и изображений. Объектом исследования являются процессы предполетной подготовки и технической диагностики беспилотных воздушных судов, предметом — методы и технологии разработки Telegram-бота для автоматизации предполетной проверки БВС на основе анализа пользовательского ввода (текст и изображения). Для достижения цели используются методы анализа нормативных документов, проектирования диалоговых систем, реализации алгоритмов компьютерного зрения и методы оценки качества информационных систем. Научная новизна заключается в создании уникального интеллектуального помощника, объединяющего обработку естественного языка, анализ визуальных данных и принятие решений на основе весовых критериев, что позволяет преодолеть ограничения традиционных чек-листов и обеспечить объективную оценку готовности БВС к полету. Практическая значимость работы состоит в предоставлении готового, легко внедряемого решения, которое может быть использовано в учебном процессе ТУСУР и коммерческими организациями для повышения уровня безопасности эксплуатации беспилотных воздушных судов и снижения рисков аварийных ситуаций.

Заключение ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы был разработан и протестирован Telegram-бот для проведения предполетной проверки беспилотного воздушного судна. Прототип успешно прошел тестирование на 50 сценариях, включая имитацию 15 различных дефектов. Точность распознавания повреждений по изображениям составила 88%, а точность интерпретации текстовых ответов — 94%. Алгоритм принятия решения корректно определил «не готов к полету» в 100% случаев при наличии критических неисправностей. Уровень удовлетворенности пользователей (NPS) составил 85, а среднее время прохождения проверки сократилось с 15 минут до 3 минут.

Разработанный бот полностью соответствует требованиям методички ТУСУР и демонстрирует высокий уровень профессионализма в области разработки интеллектуальных систем и компьютерного зрения. Полученные данные подтверждают, что автоматизация предполетной проверки с помощью ИИ — это не тренд, а необходимость для безопасной эксплуатации БВС. Работа может служить основой для дальнейших исследований, включая интеграцию с системами управления парком БВС и создание версии для других типов техники.

Требования к списку источников

Список литературы должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых минимум 25% (10+) должны быть опубликованы за последние 2 года (2023–2025 гг.). Источники следует разделить на категории: нормативные документы по авиации, научные статьи по компьютерному зрению, технические руководства по Telegram API, исследования по ИИ в техническом обслуживании.

Примеры корректного оформления:

• ГОСТ Р ИСО 21174-2023. Безопасность беспилотных летательных аппаратов. Требования к эксплуатации. — М.: Стандартинформ, 2023. — 45 с.
• Росавиация. Положение о порядке эксплуатации беспилотных авиационных систем. — 2024. — URL: https://www.rosaviatsia.ru
• Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning. — MIT Press, 2023. — 775 p.
• OpenCV Documentation. — URL: https://docs.opencv.org/ (дата обращения: 15.05.2025)
• aiogram Documentation. — URL: https://docs.aiogram.dev/ (дата обращения: 15.05.2025)
• Smith, J. et al. Computer Vision for Autonomous Vehicle Inspection: A Review. Journal of Field Robotics. — 2024. — Vol. 41, No. 2. — P. 201–220.

Обязательно включайте официальные документы Росавиации, ГОСТы, книги по глубокому обучению (Goodfellow), технические руководства по OpenCV и aiogram, а также актуальные научные статьи по применению компьютерного зрения в техническом обслуживании. Все ссылки должны быть упомянуты в тексте работы.

Полезные материалы для написания магистерской диссертации

• Все готовые работы Информационные системы и технологии — образцы структур, кода и анализа
• Методические рекомендации по написанию ВКР ТУСУР по направлению 09.03.01
• Курс "Computer Vision for Drone Applications" на Udemy
• Руководство по созданию Telegram-ботов на Python с aiogram