Квадрокоптер с ИИ быстрее человека? Похоже грядут большие перемены!

Квадрокоптер с ИИ быстрее человека? Похоже грядут большие перемены!

Квадрокоптер с ИИ выиграл в гонке у человека

Дроны построенные на базе квадрокоптерной платформы являются одними из самых маневренных летающих роботов. Однако планирование оптимальных по времени траекторий на максимальных режимах полёта через множество путевых точек остается открытой проблемой, решение которой особенно важно для таких будущих сфер деятельности человека как инспекция, доставка, поиск и спасение, а также дрон-рейсинг.

Инженеры лаборатории «Robotics and Perception Group» организованной при Цюрихском университете (UZH) и Швейцарском федеральном технологическом институте Цюриха (ETH) на днях сообщили о показательных успехах достигнутых в области исследования «Оптимального по времени планирования полёта квадрокоптера по путевым точкам», авторами которого являются Филипп Фен (Philipp Foehn), Анхель Ромеро (Angel Romero) и Давиде Скарамуцца (Davide Scaramuzza).

Разработчик об исследовании

В ранних работах использовались полиномиальные формулы траекторий, которые не используют весь потенциал силовой установки из-за присущей им плавности. Последующие результаты приводили к численной оптимизации, но при этом требовали, чтобы путевые точки были распределены как расходы или ограничения в определенных дискретных моментах времени. Однако такое распределение времени априори неизвестно и не позволяет опираясь на предыдущие действия создавать действительно оптимальные по времени траектории.

Чтобы создать оптимальные по времени траектории, мы предлагаем решение проблемы распределения времени с использованием всего потенциала силовой установки квадрокоптера. Мы достигли этого, вводя формулировку прогресса по траектории, которая позволяет одновременно оптимизировать распределение времени и саму траекторию. Затем мы сравнивали наш метод с аналогичными подходами и проверяли его в реальных полётах посредством одной из крупнейших в мире систем захвата движения, где мы превзошли человеческий скилл профессиональных пилотов в реальной гонке дронов.

Компьютер против человека-пилота

Чтобы продемонстрировать достигнутый результат, инженеры противопоставили дрону с искусственным интеллектом двух действующих пилотов гоночных дронов на небольшом треке. Результат? Автономный квад обошёл обоих, оптимизировав траектории и показав лучшее время. Имена пилотов не были озвучены, поэтому остаётся поверить инженерам на слово касательно их уровня мастерства пилотирования. Но в данном случае это и неважно, так как главным фактом здесь выступает то, что алгоритмы теперь способны конкурировать с людьми.

Детали

Гонка, проводимая лабораторией Robotics and Perception Group, проходила на крытом полигоне размером 30 × 30 × 8 метров, оборудованном 36 камерами наблюдения Vicon, которые позволяют моделировать окружающую среду для создания оптимизированного плана полёта. Такой подход в конечном итоге позволил дронам развивать на этом небольшом треке скорость до 60 км/ч с ускорением 5G.

Квадрокоптер с ИИ

В тесте задействована автономная платформа, используемая для реальных экспериментов с теоретическим соотношением тяги к массе около 4–0.8 кг. Оснащена модулем NVIDIA® Jetson™ TX2, приёмопередающим модулем Laird, стандартными компонентами для гоночных дронов и инфракрасными светоотражающими маркерами для захвата движения. Для более полного ознакомления с проектом рекомендуем ознакомиться с полноценным отчётом от разработчика.

«Новизна нашего алгоритма заключается в том, что он впервые генерирует траектории, оптимизирующие скорость с учётом недостатков присущих дронам», — пояснил возглавляющий лабораторию Давиде Скарамуцца (Davide Scaramuzza). «Предыдущие работы были основаны на упрощениях, характеристиках дрона, либо плане полёта, с незначительной оптимизацией».

Видео

Демонстрационное видео соревнования квадрокоптера с ИИ против пилотов дрон-рейсинга.

Что дальше?

Очевидно, что по мере продвижения проекта и ради достижения лучших результатов, лаборатория «Robotics and Perception Group» будет привлекать ещё больше действующих профессионалов дрон-рейсинга с целью превзойти каждого из них. Также, параллельно, инженерам придётся проработать возможность ухода от использования внешних камер для моделирования курса сканированием, к камере или системе камер располагаемых на борту дрона.

Конечная цель

Получить максимальный результат в разработке инструментов для оптимизации и обеспечения безопасности автоматических полётов в таких первоочередных миссиях как инспекция, наблюдение, спасение, доставка и так далее.

На этом у нас всё, но мы продолжим следить за поступающей информацией. Если у вас есть, что сказать по теме, оставляйте свои комменты ниже. И оставайтесь с нами! Чтобы быть в курсе всех последних новостей о лучших беспилотных летательных аппаратах, слухов, анонсах и отзывах, а также следите за нами в нашей группе ВК.