Навигационный алгоритм превращает дроны в акробатов
Швейцарские учёные из Цюрихского Университета (UZH) разработали четырёхвинтовой вертолёт, или квадрокоптер, который способен самостоятельно научиться выполнять акробатические манёвры, которые бросят вызов даже человеку-оператору.
Беспилотник, разработанный совместно с технологическим гигантом Intel, использует навигационный алгоритм, позволяющий ему автономно выполнять трюки, используя измерения бортовых датчиков.
При демонстрации машина закладывала петли с ускорением, бочки и сложные сальто, во время которых беспилотник подвергался высокой тяге и экстремальному угловому ускорению.
Навигационный алгоритм, разработанный в Цюрихском университете, позволяет беспилотникам изучать сложные акробатические маневры. Автономные квадрокоптеры могут быть обучены с помощью моделирования для увеличения их скорости, маневренности и эффективности, что будет приносить пользу поисково-спасательным операциям.
Коммерческие беспилотники, занимающиеся доставкой, способные на быстрые трюки, смогут быстрее добираться до места назначения, избегая потенциальных препятствий.
«Эта навигация – ещё один шаг к интеграции автономных беспилотных летательных аппаратов в нашу повседневную жизнь, – сказал Давиде Скарамуцца, профессор робототехники в Цюрихском университете. – Наш алгоритм учит технику выполнять акробатические маневры, которые бросают вызов даже лучшим пилотам-людям».
С самого зарождения авиации пилоты делали акробатические манёвры, чтобы проверить пределы возможностей своих самолётов, и то же самое касается теперь беспилотных летательных аппаратов.
Однако выполнение акробатических манёвров с квадрокоптерами чрезвычайно сложно, и пилотам дронов требуется много лет практики, чтобы делать это безопасно, не нанося вреда оборудованию, себе или другим людям.
Жёсткие требования быстрого и точного управления на высоких скоростях затрудняют настройку контроллеров, так как даже крошечные ошибки могут привести к «катастрофическим результатам».
Исследовательская группа утверждает, что они преодолели эти риски, позволив дронам проводить свои собственные учебные процедуры. В основе обучающего алгоритма лежит искусственная нейронная сеть, которая объединяет входные данные от бортовой камеры и датчиков и преобразует эту информацию непосредственно в команды управления.
Нейронная сеть обучается с помощью имитационных вариантов акробатических маневров, что исключает необходимость дорогостоящих демонстраций пилотом-человеком и риск повреждения квадрокоптера. Достаточно всего нескольких часов имитационной подготовки, и квадрокоптер готов к использованию, не требуя дополнительной доводки данных.
Алгоритм использует абстрагирование сенсорного ввода от моделирования и переносит его в физический мир. Этот подход может быть использован для большого количества разнообразных манёвров, в том числе таких, которые выполняются только самыми лучшими пилотами-людьми, утверждают члены команды.
Учёные утверждают, что их подход впервые позволяет автономному летательному аппарату выполнять широкий спектр акробатических манёвров, которые очень сложны даже для опытных пилотов-людей. Тем не менее исследователи признают, что пилоты-люди всё же пока ещё лучше, чем автономные беспилотники.
«Пилоты-люди могут быстро реагировать на неожиданные ситуации и изменения в окружающей обстановке, и быстрее приспосабливаются», – сказал Скарамуцца.
Но дроны, используемые для поисково-спасательных операций или для доставки грузов, выигрывают от того, что могут быстро и эффективно преодолевать большие расстояния. Поэтому акробатические маневры могли бы помочь быстрому изменению направления, чтобы вернуться на базу или при изменении маршрута.
Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный канал на TamTam
