Молодёжное конструкторское бюро Геоскан х ИТМО
Молодёжное конструкторское бюро
Геоскан х ИТМО
Молодёжное конструкторское бюро Геоскан × ИТМО — это инженерная среда для студентов, которым интересны беспилотные авиационные системы, робототехника, программирование, компьютерное зрение и
CAD проектирование.
О бюро
О бюро

Открытие Молодежного конструкторского бюро «ИТМО-Геоскан».
Фото: Павел Арсеев / Университет ИТМО
Молодёжное конструкторское бюро Геоскан х ИТМО
Молодёжное конструкторское бюро Геоскан х ИТМО
Это инженерная среда для студентов, которым интересны беспилотные авиационные системы, робототехника, программирование, компьютерное зрение и CAD проектирование.
Мы разрабатываем инженерные решения полного цикла: от проектирования узлов и ускорения CAD-разработки до алгоритмов автономного восприятия и управления на борту. Основной фокус направлен на ускорение проектирования, развитие интеллекта на борту и повышение устойчивости систем в реальных условиях.
Команды в МКБ Геоскан х ИТМО работают в формате индустриальной разработки: от постановки задач и сроков, до работающего прототипа.
Реальные задачи • Инженерная практика • БАС • AI • CAD • Навигация • Прототипы • Геоскан × ИТМО
Реальные задачи • Инженерная практика • БАС • AI • CAD • Навигация • Прототипы • Геоскан × ИТМО
Возможности
Возможности

Реальная инженерная практика
Реальная инженерная практика
Работа над реальными задачами от индустриального партнера Геоскан в области БАС, робототехники, автономных систем, компьютерного зрения и инженерного проектирования — не только учебные кейсы, а прикладные проекты.

Путь к стажировке и работе
Путь к стажировке и работе
Участие в МКБ может стать первым шагом к стажировке или трудоустройству в Геоскан: через проектную работу, отборы, хакатоны и взаимодействие с экспертами компании.

Публикации и конференции
Публикации и конференции
Работа в бюро может лечь в основу научно-прикладного исследования, статьи, публикации в ВАК, Scopus или участия в конференциях международного уровня.

Зачет как ВКР / практика
Зачет как ВКР / практика
Проекты, выполненные в МКБ, можно использовать как основу для выпускной квалифицированной работы или учебной практики.

Наставничество ученых
Наставничество ученых
Менторство ученых из ИТМО и экспертов из Геоскан. Регулярная обратная связь.
Направления команд
Направления команд
Интеллектуальное управление (VLM, VLA)
Интеллектуальное управление (VLM, VLA)
Команда занимается разработкой автономного интеллекта для беспилотных систем. Мы создаем модели, которые позволяют дрону не просто распознавать объекты, а понимать сцену и принимать решения прямо на борту без связи с внешними сервисами.
Мы создаём лёгкие AI-модели для работы на борту дрона: они помогают распознавать объекты, анализировать сцену, ориентироваться в пространстве и преобразовывать результат в команды управления.
В работе используются компьютерное зрение, мультимодальные модели, нейросети и edge AI — запуск моделей на компактных вычислительных устройствах прямо на борту беспилотника.
Чем занимается команда
Чем занимается команда
Разрабатываем бортовой интеллект для беспилотников
Команда создаёт AI-решения, которые позволяют дрону понимать, что происходит вокруг: где препятствие, какой объект перед ним, куда можно двигаться и какое действие выполнить дальше.
Главная задача
Главная задача
Научить дрон принимать решения самостоятельно
Мы связываем компьютерное зрение, анализ сцены и команды управления, чтобы беспилотник мог действовать без постоянной связи с внешними сервисами.
С какими технологиями работаем
С какими технологиями работаем
AI на борту дрона
Python, C / C++, PyTorch, OpenCV, VLM / мультимодальные модели, ONNX / TensorRT, CUDA, Jetson, Raspberry Pi, NPU-устройства, ROS / ROS2, Edge AI.
Над какими задачами можно работать
Над какими задачами можно работать
Запускать и дообучать AI-модели для работы на борту БАС.
Работать с распознаванием объектов, анализом сцены, автономным движением и оптимизацией моделей под бортовые устройства.
Примеры задач для модели
Примеры задач для модели
Модель должна понимать ситуацию вокруг дрона:
есть ли препятствие, свободен ли путь, какого цвета метка, где находится объект и куда нужно двигаться дальше.
Кому подойдёт направление
Кому подойдёт направление
Подойдёт тем, кому интересны AI, робототехника, беспилотники и автономные системы.
Особенно тем, кто хочет не только обучать модели, но и запускать их на реальном устройстве.
Генеративное проектирование
Генеративное проектирование
Команда занимается ускорением инженерного проектирования: от идеи до 3D-модели и прототипа.
Мы создаём инструмент, который по текстовому описанию и базовой геометрии помогает генерировать параметрическую CAD-модель детали или узла. Такое решение может использоваться при проектировании элементов беспилотных систем: креплений, рам, адаптеров, корпусов и других конструктивных компонентов.
Главная цель команды — сократить путь от инженерной идеи до готовой модели, которую можно доработать в CAD, экспортировать и использовать для прототипирования.
Чем занимается команда
Чем занимается команда
Ускоряем инженерное проектирование!
Команда разрабатывает инструмент, который помогает быстрее переходить от идеи и технического описания к 3D-модели детали.
Главная задача
Главная задача
Создать инструмент для генерации CAD-моделей
На входе — текстовое описание и базовая геометрия. На выходе — параметрическая твердотельная модель, пригодная для редактирования, экспорта и прототипирования.
Над какими задачами можно работать
Над какими задачами можно работать
Участники исследуют современные подходы к генерации CAD-моделей, разрабатывают пайплайн, работают с параметрической геометрией, настраивают экспорт в STEP и тестируют модели на инженерных деталях.
С какими объектами работаем
С какими объектами работаем
Тестируем решения на деталях беспилотных систем: креплениях, рамах, адаптерах, корпусах, соединительных элементах и прототипах для 3D-печати.
Кому подойдёт направление
Кому подойдёт направление
Подойдёт программистам, конструкторам и студентам, которым интересно работать на стыке AI, CAD и инженерии.
Будет плюсом опыт в CAD, Python/C++, 3D-моделировании, параметрическом проектировании или прототипировании.
Технический стек
Технический стек
Python, C / C++, CAD-системы, КОМПАС,
SolidWorks, API CAD-систем, параметрическое моделирование, генеративные модели, STEP-экспорт, 3D-моделирование и прототипирование.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение
Команда разрабатывает решения для автономной навигации беспилотных систем: от распознавания объектов до построения карты окружения и оценки положения дрона.
Мы работаем над легковесными CV-алгоритмами, которые могут запускаться на борту БАС в реальном времени и помогать беспилотнику ориентироваться в пространстве.
Чем занимается команда
Чем занимается команда
Разрабатываем компьютерное зрение для автономных систем.
Алгоритмы помогают дрону видеть окружение, распознавать объекты, находить препятствия и использовать визуальные данные для движения.
Главная задача
Главная задача
Создать стек CV-решений для навигации на борту БАС.
Команда связывает компьютерное зрение, нейросетевые алгоритмы, построение карты и автономное движение в единую систему.
Над какими задачами можно работать
Над какими задачами можно работать
Разрабатывать алгоритмы детекции, сегментации и трекинга.
Работать с визуальной одометрией, SLAM, оценкой положения, построением карты и обновлением данных об окружении.
Навигация и движение
Навигация и движение
Интегрировать CV-модели в навигационный стек.
Решения команды помогают беспилотнику понимать, где он находится, какие объекты вокруг, где препятствия и по какой траектории можно двигаться.
Кому подойдёт направление
Кому подойдёт направление
Подойдёт тем, кому интересны компьютерное зрение, робототехника, навигация и автономные системы.
Особенно тем, кто хочет работать не только с нейросетями, но и с задачами движения, локализации и реального применения моделей.
Технический стек
Технический стек
Python, C/C++, PyTorch, OpenCV, ROS/ROS2, SLAM, visual odometry, sensor fusion, ONNX, TensorRT, CUDA, Jetson, Raspberry Pi, edge AI.
Руководитель бюро
Руководитель бюро

Андрей Живицкий. Фото: Дмитрий Григорьев / ITMO NEWS
Живицкий Андрей Юрьевич
Живицкий Андрей Юрьевич
Кандидат технических наук, младший научный сотрудник факультета систем управления и робототехники,
руководитель МКБ "Геоскан-ИТМО"
«Студенческие конструкторские бюро — это новый формат, который позволяет эффективно готовить кадры в области БАС в рамках Национального проекта по обеспечению технологического лидерства. Благодаря открытию бюро студенты ИТМО смогут проходить стажировку в Геоскане без отрыва от обучения. Самое важное, что студенты получат не просто знания, а готовые кейсы для резюме, шанс внедрить свои разработки в реальные продукты и, конечно, проявить себя перед потенциальным работодателем».
Хочешь попробовать себя в инженерной команде?
Хочешь попробовать себя в инженерной команде?
В МКБ можно получить опыт, который сложно получить только на учебных занятиях: работа с реальными задачами, командная разработка, инженерные ограничения, тестирование решений и защита результата перед экспертами.
Отправляя данную форму, вы даёте согласие на обработку персональных данных
Новости
Новости

1 Мая 2026
Завершился отбор на летнюю инженерную школу в сфере БАС “Дроно-старт“.
Завершился отбор на летнюю инженерную школу в сфере БАС “Дроно-старт“.

22 мая 2026
ИТМО и «Геоскан» открыли молодежное конструкторское бюро для инженеров по БАС и космическим системам
ИТМО и «Геоскан» открыли молодежное конструкторское бюро для инженеров по БАС и космическим системам
Индустриальный партнер
Индустриальный партнер


