FPV-дрони з модулями комп’ютерного зору, які самостійно утримують ціль у кадрі та завершують атаку після її захоплення оператором, — стали окремим сегментом озброєнь на фронті.
Ще рік тому такі системи здебільшого демонстрували на виставках, а тепер вони входять у штатне озброєння окремих бригад. Міноборони офіційно масштабує окремі рішення як частину протиповітряної оборони ближньої дії.
Ідея наступна: алгоритм комп’ютерного зору бере ціль «на супровід» і доводить дрон до точки ураження, навіть якщо оператор втратив можливість керувати апаратом вручну.
Як працює технологія в бойових умовах
У червні 2026-го на Eurosatory в Парижі українська компанія представила оновлену версію P1-Sun Long з новою системою термінального наведення власної розробки. Вона, за даними виробника, фіксує ціль на дистанції до кілометра залежно від типу оптики і працює на звичайних процесорах без спеціалізованих графічних прискорювачів.
Схожий підхід — і в наземного застосування FPV-ударних дронів. Ще навесні учасники ГУР та бригади безпілотних систем «Немезис» почали закуповувати модулі автономності TFL-1. Це український модуль автономності для FPV-дронів. Він додає звичайному FPV-дрону функції комп’ютерного зору та штучного інтелекту, завдяки чому БПЛА може самостійно завершити атаку навіть після втрати зв’язку з оператором.
За словами одного з операторів ГУР, до цього він перевірив десятки дронів із заявленим автонаведенням, і жоден не показав стабільного результату. Водночас випробування TFL-1 підтвердило захоплення рухомої цілі на відстані 400 метрів, після чого підрозділ замовив ще 30 модулів.
Для розуміння того, як забезпечується зв’язок і керування FPV-дронами в складних умовах, варто ознайомитися з матеріалом: «FPV-ретранслятор – як вибрати правильний?», де розглядаються ключові аспекти побудови каналів управління.
Автоматизація ППО ближньої дії
8 червня 2026 року Михайло Федоров повідомив, що один з учасників кластера Brave1 довів технологію, яка автоматизує до 95% циклу перехоплення дрона-камікадзе типу Shahed — від старту до кінетичного ураження. Оператор лише спостерігає за повітряною обстановкою, обирає пріоритетну ціль і підтверджує ураження; решту бере на себе бортовий алгоритм. Систему випробували в бою на Харківщині, і Міноборони вже ухвалило рішення про її масштабування.
За даними РНБО, у 2025 році в Україні виготовили близько 100 тисяч дронів-перехоплювачів. Виробничі спроможності цього сегмента за рік зросли у вісім разів, а на ринку працює понад 20 українських виробників. Водночас Головнокомандувач ЗСУ повідомив, що лише за лютий 2026 року дрони-перехоплювачі знищили понад 1,5 тисячі ворожих БПЛА — тобто автосупровід цілі з допоміжної функції перетворюється на конкурентну галузь.
Окремо розвивається напрям роботизованих турелей із системами автоматичного наведення. За даними Міністерства оборони, українські дистанційно керовані бойові модулі під кулемети калібру 7,62 та 12,7 мм уже застосовуються більш ніж у десяти підрозділах Сил оборони. Під час випробувань вони уражали FPV-дрони на дистанції 50–220 метрів, а система автоматичного розпізнавання виявляла цілі на відстані до 250 метрів.
Де технологія все ще не ідеальна
Попри заяви розробників про високі показники розпізнавання, саме польові умови залишаються найскладнішим випробуванням для систем автосупроводу. Засновник The Fourth Law Ярослав Ажнюк пояснює, що алгоритм має коректно працювати в тисячах «крайових» сценаріїв — за зміни освітлення, у диму й пилу, при частковому перекритті цілі або нестандартних ракурсах.
Це підтверджує й досвід оператора ГУР із позивним «Лінкольн», який до появи TFL-1 протестував десятки систем автономного наведення, але не вважав жодну з них достатньо ефективною
Автосупровід не скасовує потребу в кваліфікованому операторі: алгоритм добре тримає ціль у типових сценаріях, але губить її при різких маневрах або зміні ракурсу, і в такий момент рішення знову лягає на людину.
Друге системне обмеження — зв’язок. Навіть найкращий алгоритм комп’ютерного зору залежить від якості відеопотоку: деградація каналу через РЕБ погіршує саме ту картинку, яку аналізує ШІ. Тому розробники все частіше позиціонують автономне наведення не як заміну оптоволоконного зв’язку, а як паралельний напрям — спосіб зберегти ефективність удару на «останній милі», коли радіозв’язок втрачено повністю. Саме ця логіка лежить в основі рішень, які продовжують супровід цілі суто за візуальною картинкою, без GPS і без радіоканалу, після того як оператор передав керування алгоритму.
Третій ризик — тактичний: надмірна довіра до автоматики. Оператори, які звикають покладатися на алгоритм, можуть втрачати пильність саме в момент, коли система дає збій. А це відбувається частіше в нетипових сценаріях: складний фон, активна РЕБ, цілі, що маскуються під перешкоди.
Що далі?
Держава системно нарощує базу для розвитку цього напряму. На платформі Brave1 зареєстровано понад 300 розробок, з яких близько 70 систем на основі ШІ та комп’ютерного зору вже застосовуються на фронті,
Паралельно Міністерство оборони за підтримки уряду Великої Британії запустило Defense AI Center A1 — перший центр компетенцій із впровадження штучного інтелекту в обороні. Одним із його напрямів є інтеграція машинного зору та ШІ в українські безпілотні системи. Міноборони заявляє, що стратегічна мета — оснастити всі дрони, які застосовуються на фронті, технологіями машинного зору та штучного інтелекту.
Водночас повністю автономні бойові рішення без участі людини в ухваленні рішення про ураження залишаються винятком: у переважній більшості показаних систем фінальну команду на удар усе ще дає оператор.
За рік технологія автосупроводу цілі пройшла шлях від нішевих експериментів до серійних рішень, які закуповують бригади й масштабує держава. Але межі лишаються тими самими: якість розпізнавання залежить від умов зйомки, стійкість до РЕБ — від архітектури «останньої милі», а ефективність застосування — від того, чи розуміє оператор, коли довіряти алгоритму, а коли брати керування на себе.
