ORB Drones

06/06/2026

TALAN SWARM NAV — програмно-визначеної системи, яка об’єднує розвідку, визначення цілі, планування місії та автономне виконання в єдиний цифровий контур.

Сучасне поле бою вимагає не окремих дронів, а інтегрованих рішень, здатних скорочувати час між виявленням цілі та виконанням завдання.

Система працює за наскрізним сценарієм:

БпЛА-розвідник передає відео та телеметрію до наземного пункту управління. Оператор визначає ціль на відеопотоці, після чого TALAN SWARM NAV автоматично формує місійний маршрут та місійний пакет. Завдання передається автономному ударному БпЛА, який виконує місію з використанням інерціальної та оптичної навігації. Протягом виконання оператор отримує відео, телеметрію та статус місії в режимі реального часу.

Ключова ідея проєкту — перетворити розрізнені системи на єдину автономну інфраструктуру для виконання місій.

Автономія для кожної місії.

06/06/2026

🤖 Вакансія: Robotics Engineer / Autonomous Navigation Engineer (Middle / Senior)
📍 Київ / Віддалено / Гібрид
🛡 Бронювання після випробувального терміну (3 міс)

Зараз ми розширюємо команду для роботи над UGV-платформами подвійного призначення, і шукаємо інженера з автономної навігації та мультисенсорного сприйняття.

🚀 Основні напрямки нашого R&D:
• Автономна навігація та планування руху в неструктурованому середовищі
• Мультисенсорне сприйняття (RGB-камери, LiDAR, тепловізори)
• Інтеграція в роботизовані платформи подвійного призначення

📌 Що потрібно буде робити:
Розробляти та впроваджувати алгоритми планування, сприйняття й навігації для UGV у складних outdoor-умовах

Інтегрувати дані з RGB, LiDAR, тепловізорів, GPS

Працювати з мультисенсорним злиттям даних, системами орієнтації та стабілізації

Тестувати й валідувати рішення у симуляторах (Gazebo / Airsim) та в реальному середовищі

Документувати алгоритми, конфігурації та робочі процеси

🧠 Вимоги:
Впевнене володіння C++ та Python

Досвід роботи з ROS2, Nav2, Linux

Глибоке розуміння алгоритмів SLAM, планування траєкторій, навігації

Робота з LiDAR, GPS, камерами, радарами

Git, Docker, самостійність у рішенні задач

➕ Бажано:
Досвід з симуляторами Gazebo, Airsim

CUDA-програмування

Робота з автономними outdoor-системами

Ступінь магістра в галузі робототехніки, комп’ютерних наук або суміжних дисциплін

🔧 Що ми пропонуємо:
Реальні R&D-проєкти подвійного призначення — те, що ми розробляємо, має прямий вплив у військовій і цивільній сферах

Можливість впливати на архітектуру та вибір технологій — ми цінуємо ініціативу, і твій голос буде почутий

Гібридний формат: 2 дні на тиждень в офісі в Києві, решта — за домовленістю. Можна й повністю віддалено

Мотиваційний пакет — бонуси й перегляд винагороди за результатами

Бронювання для військовозобов’язаних (після 3 місяців роботи)

🏢 Комфортний офіс:
▪️ кухня з кавою, чаєм, снеками
▪️ R&D-лабораторія з дронами, сенсорами, embedded-залізом
▪️ сучасне робоче місце (2 монітори, зручне крісло, ноут/стаціонар — на вибір)
▪️ весь стек і софт — уже налаштовані та готові до роботи

Гнучкий графік — важливий результат, а не години

Ураховуємо твої побажання — обладнання, таймзони, улюблені фреймворки — усе обговорюється

Без бюрократії — прямий контакт з техлідерами, швидкі рішення, адекватна команда

📩 Надсилай резюме на [email protected]

23/05/2026

З Днем Героїв України!

Сьогодні вшановуємо всіх, хто в різні часи боровся й продовжує боротися за свободу та незалежність України. Це день пам’яті, вдячності та пошани до тих, хто віддав життя за нашу державу, і до тих, хто нині стоїть на її захисті.

Дякуємо за кожен новий день на вільній українській землі. Пам’ятаємо полеглих. Шануємо воїнів, які продовжують боротьбу.

16/05/2026

Наземні роботизовані комплекси нині вже беруть участь в ударних операціях: штурмують ворожі позиції, беруть у полон противника. Чи зможуть вони замінити піхоту?

Про унікальні операції за допомогою НРК, їхній потенціал і майбутнє на полі бою - у репортажі DW на YouTube 👇👇

https://youtu.be/zvWDESunaVc?si=Z0ZeVmzXJnpT5m1p

20/04/2026

Команда вийшла на якісно новий етап — сформовано та валідовано робочий прототип автономної наземної системи.

Ми свідомо сфокусувалися не на демонстраційних ефектах, а на базових речах, які визначають життєздатність продукту в реальних умовах: навігація, стабільність, безпека.
Ключове — власний контур орієнтації.

Система виконує картографування і локалізацію в реальному часі без опори на GPS. В середовищі, де навігаційна інфраструктура відсутня або деградована, це не опція, а необхідність.

Сенсорний стек (LiDAR + глибинні камери) дає точну геометрію простору і стабільну детекцію об’єктів. Як результат — контрольований рух і прогнозована поведінка в динаміці, а не “реактивна імпровізація”.Інтеграція через MavLink — це про масштабування.

Ми не будуємо ізольовану систему, а відразу закладаємо можливість швидкого переносу на інші платформи без дорогих переробок.

Окремий блок — зв’язок. LTE, VPN, супутник. Відпрацьовані сценарії на дистанції та поза прямою видимістю. Управління і телеметрія залишаються стабільними там, де більшість рішень “втрачаються”.Інтерфейс оператора — прикладний, без перевантаження. Мінімізація помилок — це не UX, це операційна ефективність.

Безпека — не декларативна. Базові механізми вже працюють: виявлення перешкод, аварійна зупинка, контроль ризиків у польових умовах.Польові та інтеграційні тести підтвердили: навігація, детекція, управління і зв’язок працюють як єдина система.

Поведінка — передбачувана. Це важливіше за “ідеальні умови”.Станом на зараз — це робочий прототип з валідованими ключовими функціями.

Далі — оптимізація EDGE-обчислень, посилення автономності і підвищення точності моделей.З точки зору розвитку — є чітка траєкторія: від прототипу до прикладного рішення з можливістю швидкої інтеграції в існуючі платформи.

Рухаємося далі.

14/01/2026

Проєкт ORB Robotics — інтелектуальна мультисенсорна система керування наземним безпілотником (UGV) — успішно пройшов оцінку платформи Brave1 та отримав високий пріоритет на подальшу розробку.

Це підтверджує релевантність обраного технічного напряму та практичну цінність рішення для оборонних застосувань.

Далі — масштабування, доведення до дослідного зразка та випробування в умовах, максимально наближених до реальних.

Коротко про ORB Robotics.

Система поєднує комп’ютерний зір, автономну навігацію, картографування та потокову візуалізацію в єдиному контурі управління UGV. Архітектура побудована на NVIDIA Jetson Orin NX з повністю локальною обробкою даних у режимі реального часу (затримка ≤250 мс, ≥20 FPS), без критичної залежності від каналу зв’язку.

Ключові технологічні компоненти:

Мультисенсорний fusion: інтеграція RGB-камер, тепловізора, LiDAR та IMU в єдину модель оточення. SLAM і sensor fusion забезпечують точну локалізацію та 3D-картографію в умовах темряви, туману та опадів.

Інтелектуальний відеопотік: детекція людей і транспорту на базі TensorRT (RGB і Thermal), мультиекранний RTSP з накладенням службової інформації — рамки, напрямки, дистанції.

Режими «День / Ніч»: динамічне перемикання RGB+LiDAR / Thermal+LiDAR, паралельний перегляд кількох сенсорів, робота без GPS та зовнішнього освітлення.

Автономна поведінка: при втраті зв’язку UGV переходить у безпечний режим (зупинка, утримання позиції, обхід перешкод). Керування реалізоване через прямий зв’язок Jetson → автопілот по MAVLink.

Модифікований QGroundControl: розширений UI з керуванням режимами, детекцією та AI-функціями без виходу з основного екрану. Відео, телеметрія та сенсорні дані — в одному інтерфейсі.

Onboard-обробка: всі дані надходять у «сирому» вигляді, без RTSP-компресії. SLAM, fusion і детекція виконуються повністю на борту з мінімальною затримкою.

Симуляційне середовище: digital twin на базі ROS 2 з Docker, WebSocket та RTSP. Дозволяє тестувати алгоритми в замкнутому циклі та моделювати складні умови до виходу на полігон.

07/01/2026

24/12/2025

ТАЛАН АІ виходить на фінальну стадію формування MVP програмно-апаратного комплексу автономного руху для наземних роботизованих комплексів.

Ми сфокусувалися не на демонстраційних функціях, а на створенні мінімально достатнього, але операційно надійного рішення, здатного працювати в реальних умовах. MVP вже сьогодні забезпечує автономну локалізацію без залежності від GNSS, що критично для роботи в забудові, лісистій місцевості та в умовах радіоелектронного впливу.

Комплекс об’єднує лідар, камери та інерціальні датчики в єдину модель середовища. Це дозволяє НРК автономно виявляти перешкоди, класифікувати об’єкти на маршруті та безпечно рухатися в динамічному оточенні без постійного контролю оператора.

Планування та контроль руху реалізовані як замкнений контур: платформа самостійно будує маршрут, адаптується до змін середовища, обходить перешкоди та зберігає стабільність руху. У разі втрати зв’язку або частини сенсорів система переходить у контрольований деградаційний режим, а не зупиняється.

Архітектура комплексу вже сьогодні готова до інтеграції з різними платформами, розширення автономних режимів та адаптації під прикладні сценарії.

Ми вважаємо, що автономія — це не функція для галочки, а інструмент, який має працювати передбачувано. Саме з таким підходом ми завершуємо цей етап і готуємося до наступного.

Скоро покажемо вже реальну автономність.