Дуднік, Андрій СергійовичАндрій СергійовичДуднік0000-0001-5154-5324Фесенко, Андрій ОлексійовичАндрій ОлексійовичФесенко0000-0002-2354-0187Торошанко, Олександр СтаніславовичОлександр СтаніславовичТорошанкоМиколайчук, ВіраВіраМиколайчукБатрак, ОлексійОлексійБатракВиговський, СергійСергійВиговський2026-03-132026-03-132025-11-17Дуднік, А., Фесенко, А., Торошанко, О., Миколайчук, В., Батрак, О., & Виговський, С. (2025). Система для пошуку вибухонебезпечних предметів у складі мобільного гусеничного робота з керуванням із квадрокоптера за допомогою машинного зору. Сучасні інформаційні технології, (1), 30–37. https://doi.org/10.17721/AIT.2025.1.04УДК 004.896:621.391.8:004.932https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/12516Background. The results presented in this article mark the beginning of the project team’s research in this direction. The experiments were conducted under laboratory conditions and focus on the general concept and identification of directions for further development. Future research is planned to be conducted in real or near-real conditions. The work proposes a system for detecting explosive objects based on the K158 pulse metal detector, a microcontroller, and the Keyestudio Mini Tank V3.0 mobile tracked platform. An integration with a quadcopter equipped with computer vision is proposed, enabling precise targeting and remote control. The system architecture, component interaction principles, decision-making logic, and a mathematical model of operation are described. Methods. The research employed methods of functional subsystem modeling, computer-based oscillographic analysis of electrical signals, mathematical modeling of the tracked robot’s kinematics in XY coordinates, and algorithmic design of a control automaton. To test the interaction with the quadcopter, virtual testing was conducted in a simulation environment using machine vision. Signal processing was implemented through microcontroller programming based on threshold filtering. Results. The results demonstrate a clear differentiation between signals in the presence and absence of metal. In the background mode, a stable zero line is observed, while detection of a target produces a series of pulses at a frequency of 125–150 Hz and a current of up to 625 mA. This ensures reliable real-time object identification. All components, including the power and wireless communication modules, showed stable operation. Machine vision-based targeting achieved an accuracy of ±20 cm. Overall, the system demonstrated reliability and efficiency in laboratory conditions. Conclusions. The proposed system for detecting explosive objects combines the advantages of analog sensing, digital signal processing, a mobile platform, and aerial coordination. Its simplicity, autonomy, and low cost make it suitable for use in high-risk areas.Вступ. Результати, описані в цій статті, є початком досліджень команди проєкту у сфері розроблення роботизованих систем виявлення вибухонебезпечних предметів. Дослідження проводились у лабораторних умовах і в них розглянуто лише загальну концепцію та визначення напрямів подальших досліджень. Подальші дослідження заплановано проводити в реальних умовах або наближених до них. Запропоновано систему виявлення вибухонебезпечних предметів на базі імпульсного металошукача K158, мікроконтролера та мобільної гусеничної платформи Keyestudio Mini Tank V3.0. Запропоновано інтеграцію з квадрокоптером, оснащеним комп'ютерним зором, що дає змогу здійснювати точне наведення та дистанційне керування. Описано структуру системи, принцип взаємодії компонентів, логіку прийняття рішень і математичну модель функціонування. Методи. Використано методи моделювання функціональних підсистем, комп'ютерного осцилографічного аналізу електричних сигналів, математичного моделювання кінематики гусеничного робота в координатах XY, а також алгоритмічного проєктування автомата керування. Для перевірки взаємодії з квадрокоптером застосовано метод віртуального тестування у симуляційному середовищі з використанням машинного зору. Реалізацію оброблення сигналів здійснено засобами програмування мікроконтролера на основі порогової фільтрації. Результати. Результати демонструють чітке розділення сигналів за наявності та відсутності металу. У фоновому режимі фіксується стабільна нульова лінія, а при виявленні цілі — серія імпульсів із частотою 125–150 Гц і струмом до 625 мА. Це забезпечує достовірну ідентифікацію об’єктів у реальному часі. Усі вузли, включно з модулем живлення та бездротового зв’язку, показали стабільну роботу. Наведення за допомогою машинного зору досягло точності ±20 см. Загалом система продемонструвала надійність і ефективність у лабораторних умовах. Висновки. Запропонована система виявлення вибухонебезпечних об’єктів об’єднує переваги аналогового сенсора, цифрової обробки сигналу, мобільної платформи та повітряної координації. Простота, автономність і низька вартість роблять її придатною для застосування у зонах ризику.ukexplosive objectsArduinopulse metal detectortracked mobile robotquadcoptercomputer visionautonomous controlmetal detection.вибухонебезпечні предметиArduinoімпульсний металошукачгусеничний мобільний роботквадрокоптермашинний зіравтономне керуваннявиявлення металівСтаття