Швейцарці за допомогою ші навчили дрони автономно літати по незнайомій місцевості з безліччю перешкод

16

Вчені цюріхського університету розробили новий підхід до автономного управління польотом безпілотників на високих швидкостях в незнайомих умовах з численними перешкодами, використовуючи виключно локальні сенсори і обробку інформації потужностями самих дронів. Технологія може виявитися корисною в надзвичайних ситуаціях, на будівельних майданчиках і в роботі служб безпеки.

Джерело: media.uzh.ch

Коли виникає необхідність провести розвідку на складній незнайомій місцевості, наприклад, в лісах, будівлях або печерах, дрони являють собою ідеальний інструмент. Вони швидко пересуваються, мають високу маневреністю і здатні переносити корисне навантаження. Однак в автономному режимі вони не зможуть знайти дорогу без карти, і для розкриття потенціалу безпілотників необхідні оператори.

Рішення запропонувала група вчених цюріхського університету під керівництвом давида скарамуцци (davide scaramuzza). Вони навчили автономні квадрокоптери літати по раніше нерозвіданій місцевості в лісах, будівлях, поїздах або серед руїн — при цьому дрони досягають швидкості до 40 км/год, не врізаючись в дерева, стіни та інші перешкоди. Результат досягається тільки за рахунок бортових камер і комп’ютерів.

В основі рішення лежать алгоритми штучного інтелекту. Нейромережа навчилася управлінню дроном, спостерігаючи за роботою» симульованого експерта ” — алгоритму, який керував віртуальним дроном у змодельованому середовищі, наповненому великою кількістю різних перешкод. Алгоритм мав повну інформацію про стан квадрокоптера і показаннях його сенсорів, а також мав достатній запас часу і обчислювальної потужності для побудови оптимальної траєкторії.

Джерело: media.uzh.ch

Поза симуляцією цей «експерт» застосовуватися не міг, проте його дані використовувалися для навчання штучного інтелекту. Це рішення має значні переваги перед існуючими системами, які спочатку на основі сенсорів складають карту навколишньої місцевості, а потім будують траєкторію за цими даними — два зайвих кроки займають занадто багато часу і унеможливлюють політ на високих швидкостях. Після навчання система була протестована в реальному світі, де вона успішно змогла керувати машиною в різних умовах, уникаючи зіткнень на швидкості до 40 км/ч.

Автори проекту уточнюють, що сфера практичного застосування результатів їх роботи не обмежується квадрокоптерами. Цей же підхід може бути корисний для підвищення продуктивності систем автопілота на автотранспорті; більш того, дані принципи можна використовувати для навчання систем штучного інтелекту в будь — яких областях, де збір даних утруднений або взагалі неможливий-наприклад, на інших планетах.

У перспективі автори проекту збираються вдосконалити систему пілотування на основі її роботи в реальних умовах, а сенсори підвищеної потужності, здатні швидше збирати великі обсяги даних, дозволять дронам безпечно літати на швидкостях вище 40 км / ч.