Наука

Kurs Orbital перевірила радар зближення на дистанції до кілометра, а політ ARCap поки на землі

Автор · · 4 хв читання

6 січня 2026 року Kurs Orbital повідомила, що завершила ключовий етап випробувань радара для модуля зближення ARCap. Радар перевіряли в безеховій камері та в польових умовах на дистанції до одного кілометра. Того ж дня на винахід, пов'язаний із цією системою, видали патент США.

Система зближення, на якій будується новий продукт компанії, з'явилася за радянських часів. «Курс» ставили на «Союзи» та «Прогреси», і, за даними InVenture, з його допомогою виконали понад 300 стикувань з «Миром» і Міжнародною космічною станцією. Київська команда, яка працювала з цією спадщиною, опинилася в складному становищі у 2014 році, коли після анексії Криму постачання системи до Росії припинилися. Тоді розробники почали шукати нові продукти на основі тієї ж фізики та накопиченого досвіду.

Як перевіряли радар

Методику, яку компанія описала у своєму блозі, побудували на звірці даних. Вихідні показники радара порівнювали зі скриптом на Python, який розраховував очікувані значення за GPS-координатами радара й цілі. Калібрувальну таблицю отримали в безеховій камері, де стіни поглинають відбиті сигнали й заважають вимірюванням. Після цього радар вивели на відкритий майданчик.

Швидкість перевіряли за простим сценарієм. Ціль на дроні летіла по прямій на фіксованій висоті, знижуючись із 900 метрів до нуля. Швидкість цілі становила п'ять метрів за секунду, і це межа можливостей дрона, тому швидший сценарій у цих випробуваннях відтворити не вдалося. Дальність радар вимірює точно. Оцінки кута й швидкості, за словами компанії, багатообіцяльні, але їх доопрацьовуватимуть, і наступним кроком стане нова ітерація конструкції.

Термін, який уже минув

Компанія подає роботу як послідовний рух. «Крок за кроком ми перетворюємо перевірену фізику й алгоритми на системи, готові до космосу», написали в компанії.

«Крок за кроком ми перетворюємо перевірену фізику й алгоритми на системи, готові до космосу», написали в компанії.

Терміни при цьому зсувалися. У листопаді 2022 року в інтерв'ю AstroSpace керівник Kurs Orbital Володимир Усов говорив, що ARCap готовий на 50–60 відсотків, а місія запланована на 2024 рік. У березні 2024 року, коли компанія оголосила посівний раунд на 3,7 мільйона євро (близько 4 мільйонів доларів), вона обіцяла перший льотний модуль до кінця 2025 року. Раунд очолив фонд OTB Ventures, до нього приєдналися Credo, Galaxia, PiemonteNext, In-Q-Tel та Inovo. Команда тоді налічувала 11 осіб.

До січня 2026 року термін, названий у 2024-му, минув, а ARCap залишається на землі: компанія проводить наземні випробування радара. Публічного пояснення перенесення в повідомленні немає.

Шлях від Турина й Києва

Компанія виросла з київської команди, а її офіс у Турині з'явився пізніше. У лютому 2022 року, після вторгнення Росії в Україну, інвестори відійшли, але розробка залишилася в Києві. Усов, колишній голова Державного космічного агентства України у 2020 році, родом з Одеси й живе в Турині. Співавторами патенту вказані Вадим Васильєв, Леонід Годунок і Вадим Волков. Васильєв, за словами Усова, стояв біля витоків компанії.

Італійська частина проєкту набирала досвіду й визнання. У 2022 році команда посіла перше місце в конкурсі Start Cup Piemonte, отримавши 10 тисяч євро та приз Jacobacci Silver. У січні–березні 2023 року стартап пройшов Saudi Space Commission Pre-Accelerator, програму за участю Techstars. У грудні 2024 року ESA BIC Turin назвав компанію стартапом року. Наприкінці того ж місяця Kurs Orbital отримала пільгову позику Invitalia Smart&Start на 1,1 мільйона євро. У березні 2025 року Thales Alenia Space включила компанію до програми Space Business Catalyst у Турині.

Патентна лінія йшла паралельно. Українську заявку подано 4 січня 2022 року, міжнародна заявка PCT з'явилася 3 січня 2023 року, а заявка в США опублікована 27 лютого 2025 року. 6 січня 2026 року патент США US12515824B2 видали на винахід, пріоритет якого сягає української заявки 2022 року.

1Перегляди

Генрік Фалькенберг

Фото: Иллюстрация Maralles, создана с помощью ИИ