| 26 янв 2018 — 17:25 PT
Исследователи из Цюрихского университета нашли способ позволить дронам летать автономно по городу, не позволяя беспилотным летательным аппаратам врезаться в объекты.
Вместо того чтобы оснащать дроны «тяжелыми» датчиками и радарами или энергоемкими графическими процессорами, исследователи предварительно загрузили в дроны данные, собранные с автомобилей и велосипедов, чтобы помочь дрону понять городскую среду и научить его летать автономно по городу, не сталкиваясь с другими участниками дорожного движения или зданиями.
Дрон учится летать автономно, используя предварительно загруженные данные
В новой статье, опубликованной в IEEE Robotics and Automation Letters, объясняется, как Скарамуцца и один из его аспирантов, Антонио Локерсио, вместе с сотрудниками Аной И. Македой и Карлосом Р. дель-Бланко из Мадридского политехнического университета в Испании, смогли заставить дрон летать автономно по городским улицам.
Вместо того чтобы оснащать дрон «тяжелыми» датчиками и радарными технологиями или энергоемкими графическими процессорами, команда полагалась на предварительную загрузку дрона информацией, собранной из видео. Видеоматериалы были записаны с автомобиля, движущегося по городским улицам, и даже с камеры GoPro, установленной на велосипеде.
Большинство автономных автомобилей, роботов и дронов полагаются на некоторую форму одновременной локализации и картографирования для создания карты и позиционирования себя на этой карте. Затем устройства планируют движение, чтобы безопасно избегать любых возможных препятствий. Это, по сути, то, что делает новый DJI Mavic Air со своими камерами для предотвращения столкновений, датчиками, а также системой APAS. Подход Mavic Air требует относительно больших и энергоемких датчиков и компьютеров.
Исследователи считают, что они нашли другой, лучший способ с более ориентированным на данные подходом. Достаточно большой набор данных, показывающий правильный способ выполнения задач, может быть использован для обучения нейронной сети, так что устройство, такое как дрон, может быть обучено правильно реагировать на простые входные данные. Эксперимент по установке камеры GoPro на велосипед и езде по улицам Цюриха был достаточным для сбора данных, чтобы научить дрон как правильным углам поворота, так и вероятности столкновения. Вместе с видеоматериалами с автомобиля исследователи получили достаточно материала, чтобы обучить DroNet, сверточную нейронную сеть, встроенную в дрон, безопасно летать на беспилотном летательном аппарате по городским улицам.
По данным IEEE Spectrum, профессор Скарамуцца, руководитель группы робототехники и восприятия в Цюрихском университете, сказал в интервью с ними:
«Мы хотим показать в этом исследовании, чего можно достичь с такой простой мелкой сетью (DroNet использует всего восемь слоев и работает на небольшом центральном процессоре без необходимости в энергоемких графических процессорах!). Поэтому достигнутые нами результаты имеют значение для всех платформ с ограниченными ресурсами и могут быть применены даже к нано-дронам (размером с ладонь и потребляющим несколько десятков ватт), чтобы они могли перемещаться в городских условиях».
Система DroNet может успешно управлять любым дроном. Она инструктирует летательный аппарат двигаться вперед на определенной высоте с определенным углом поворота и переменной скоростью в зависимости от вероятности столкновения. Исследователи обнаружили, что, хотя данные были собраны на городских улицах, их можно было использовать для успешного полета дрона внутри зданий и паркингов.
Посмотрите видео ниже для получения более подробной информации и потрясающих кадров автономного полета дрона.
Примечание: Чтобы улучшить наш сайт DroneDJ и предоставлять вам последние новости, мы полагаемся на доход от нашей рекламы, а также партнерских программ. Мы были бы очень признательны, если бы вы рассмотрели предложения наших рекламодателей или купили свой следующий дрон или аксессуары для дронов у одного из наших партнеров, таких как DJI, Parrot, Yuneec или розничных продавцов, таких как Amazon, B&H, BestBuy или eBay. Спасибо!
Примечание II: Если вы заинтересованы в новом DJI Mavic Air, ознакомьтесь с этой статьей с советами о том, где его можно купить.