**AKL PWr - demo systemu w konkursie technologicznym Droniada Challenge 2026 — Transcript & Summary | SozAI** Source: https://sozai.app/transcript/akl-pwr-demo-system-droniada-challenge-2026/ Demo systemu dronów AKL PWr na Droniada Challenge 2026 z wykorzystaniem modularnych dronów i AI do różnych konkurencji. ## Key Takeaways - Modularność dronów pozwala na łatwą wymianę komponentów i dostosowanie do różnych misji. - Wykorzystanie symulacji i AI znacząco przyspiesza rozwój i testowanie systemów. - Systemy z poprzednich lat są rozwijane i adaptowane do nowych wymagań konkursowych. - Integracja projektów w jedną bazę kodu zwiększa efektywność pracy zespołu. - Zaawansowane technologie, takie jak sieci neuronowe i kamery na podczerwień, są kluczowe dla sukcesu w konkurencjach. ## What the video covers - Prezentacja systemu Akademickiego Klubu Lotniczego Politechniki Wrocławskiej na Droniada Challenge 2026. - Wykorzystanie dwóch modularnych dronów: heksakoptera i quadcoptera, zaprojektowanego od podstaw przez koło naukowe. - Integracja wszystkich projektów w jedną bazę kodu dla efektywności i szybkiego prototypowania. - Zastosowanie silnika Unreal Engine oraz projektu AirSim do symulacji i testowania misji. - Użycie systemu podnoszenia piłek w konkurencji LML z minimalnymi zmianami w kodzie. - Wykorzystanie mikrofonów i sztucznej inteligencji do detekcji w konkurencji wymagającej redukcji hałasów i drgań. - Detekcja paneli i rozpoznawanie ich kolorów za pomocą sieci neuronowej trenowanej na danych rzeczywistych i syntetycznych. - Dopracowanie systemu rozpoznawania kolorów baseniku w konkurencji Hydrolab. - Użycie heksakoptera z kamerą na podczerwień w sztafecie, testowanego podczas zawodów SAE Aerodesign. - Strategia na sztafetę jest w trakcie finalizacji. Answers ## Questions about this video Jakie drony wykorzystuje AKL PWr w konkursie Droniada Challenge 2026? AKL PWr wykorzystuje dwa modularne drony: heksakopter oraz quadcopter, który został zaprojektowany i skonstruowany od podstaw przez koło naukowe. W jaki sposób zespół wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich dronach? Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wykrywania i rozpoznawania kolorów paneli oraz do detekcji w warunkach hałasu i drgań, przy użyciu sieci neuronowych trenowanych na danych rzeczywistych i syntetycznych. Jakie narzędzia symulacyjne stosuje zespół do prototypowania misji? Zespół korzysta z silnika Unreal Engine oraz projektu AirSim, co pozwala na szybkie i efektywne prototypowanie misji, oszczędzając czas na testy w rzeczywistych warunkach. ## Full Transcript — Download SRT & Markdown 00:01 Speaker A [muzyka] Dzień dobry. Mam na imię Ksawery i zapraszam na demo systemu Akademickiego Klubu Lotniczego. 00:11 Speaker A W tym roku postawiliśmy na rozwiązania sprawdzone w boju w latach poprzednich. Do udziału w zawodach wykorzystamy te oto dwa drony, które są w pełni modularne i wymieniać w nich będziemy jedynie komponenty niezbędne do realizacji danej misji. 00:27 Speaker A Skorzystamy z tego oto heksakoptera, 00:35 Speaker A a także tego quadcoptera, który został w całości zaprojektowany i skonstruowany od podstaw przez nasze koło naukowe. 00:54 Speaker A W tym roku postawiliśmy na rozwiązanie, które umożliwia nam połączenie wszystkich projektów w jedną bazę kodu, dzięki czemu nie musimy każdorazowo wymyślać koła na nowo. Ponadto skorzystaliśmy z silnika Unreal Engine oraz projektu AirSim, który umożliwia nam szybkie prototypowanie misji, co 01:03 Speaker A oszczędza nam bardzo dużo czasu. Do konkurencji LML ponownie użyjemy systemu podnoszenia piłek, który był przez nas wykorzystany już w zeszłym roku. 01:16 Speaker A Poza dostosowaniem systemu do kryterium konkurencji, takich jak zrzut piłki do ruchomego celu, kod programowania nie wymaga od nas większych zmian. Jest to chyba najcięższa konkurencja na tegorocznej Droniadzie. 01:29 Speaker A Wykorzystamy do niej drona z platformą, z mikrofonami. Platforma będzie odpowiednio wibroizolowana i wygłuszona, żeby poradzić sobie z hałasami, drganiami pochodzącymi z silników. 01:46 Speaker A Ze względu też na te hałasy zdecydowaliśmy się wykorzystać do wykrywania model sztucznej inteligencji. Do realizacji konkurencji Ogień skorzystamy z tego oto heksakoptera wyposażonego w kamerę, który służyć nam będzie do detekcji paneli. Po detekcji takiego panelu, do rozpoznawania jego 01:57 Speaker A koloru wykorzystamy sieć neuronową, którą trenowaliśmy na podstawie danych faktycznych zebranych na lotach przez nas, a także danych, które symulowaliśmy syntetycznie. 02:13 Speaker A Do konkurencji Hydrolab wykorzystujemy również rozwiązania z poprzednich edycji. Nie mówię tutaj o tych makaronikach, lecz o naszym dronie i o software’ze. Dopracowaliśmy nieco nasz system. Zmianą uległ między innymi moduł software’owy do rozpoznawania kolorów baseniku. 02:30 Speaker A Do wzięcia udziału w sztafecie wykorzystamy nasz heksakopter wyposażony w kamerę widzącą w podczerwieni, którą przetestowaliśmy na tegorocznych zawodach SAE Aerodesign. Nasza strategia w tej konkurencji nie jest jeszcze sfinalizowana. Topics: drony Droniada Challenge Akademicki Klub Lotniczy Politechnika Wrocławska modularne drony sztuczna inteligencja Unreal Engine AirSim sieci neuronowe konkurencje dronowe Ucz się z tego filmu - [Fiszki z tego filmu](https://sozai.app/pl/tools/ai-flashcard-generator/?from=transcript&id=27524) - [Quiz z tego filmu](https://sozai.app/pl/tools/quiz-generator/?from=transcript&id=27524) Za darmo, stworzone przez AI na podstawie tej transkrypcji. Bez rejestracji. --- This is the markdown twin of https://sozai.app/transcript/akl-pwr-demo-system-droniada-challenge-2026/ — the same content, without the markup. Published by SozAI (https://sozai.app). Reuse and quotation are allowed with attribution and a link back. Machine-readable index: https://sozai.app/llms.txt · data API: https://sozai.app/api/