Цюрихский университет: «автономные FPV дроны способны выигрывать у людей в дрон-рейсинге»

Ai FPV дроны vs FPV пилоты

«Дрон-рейсинг на уровне чемпионов с использованием глубокого обучения с подкреплением» — это исследование Цюрихского университета в Швейцарии, опубликованное в журнале Nature. В нем описаны исследования, проведенные UZH Robotics and Perception Group, часть которых была представлена в рамках ежегодного мероприятия Swiss Drone Days весной 2022 года. Команда исследователей разработала ПО Swift, инструмент пилотирования, который берёт на себя полный контроль над гоночным FPV дроном пилотируя на гоночном треке.

Цель

Конечно же, цель состоит в том, чтобы сопоставить потенциал управляемого компьютером FPV дрона против FPV дрона, управляемого лучшими в этой дисциплине FPV пилотами, (которые проходят недельную подготовку на гоночном треке), чтобы сделать соревнование по дрон-рейсингу ещё более захватывающим. Swift работает по принципу обучения с подкреплением (RL) и сбора данных с помощью датчиков установленных на борту FPV дрона.

Как это работает?

Система использует IMU-датчик и камеру, управляемые Nvidia Jetson TX2. Она получает данные визуальной инерциальной одометрии (VIO), т.е. материализацию движений, сравнивая данные IMU и изображения, снятые камерой. Однако эти данные ухудшаются с ростом скорости, достигаемой в FPV гонке.

Информация дополняется обнаружением сегментов, образующих ворота, через которые должен пройти беспилотник, с помощью бортовой камеры. Алгоритмы Swift позволяют триангулировать данные при прохождении дрона через ворота, чтобы определить его точное положение. Затем система использует фильтр Калмана для комбинирования данных VIO и проемов этих ворот с целью оптимизации траектории, получая оценки, способные улучшить неполные и измененные данные.

RL

Поскольку этого недостаточно для получения необходимой точности, чтобы конкурировать с чемпионом по дрон-рейсингу, исследователи работали над алгоритмами обучения с подкреплением, которые изучают различные варианты полёта, оценивают их соответствие реальности, пока не получат оптимальные траектории. По словам команды, расчёты занимают около часа.

Результат

Сообщается, что столкнувшись с такими известными в профессиональном дрон-рейсинге пилотами, как Алекс Вановер (Alex Vanover), Томас Битматта (Thomas Bitmatta) и Марвин Шеппер (Marvin Schäpper), FPV дрон под управлением ПО Swift отличился стабильностью на кругах трассы и более крутыми поворотами. Автономная система не выиграла все гонки, но выиграла значительную часть из них и установила лучшее время.

На этом у нас пока всё. Дайте нам знать, что вы думаете о дрон-рейсинге в формате человек vs робот. 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. Летайте безопасно. Всем мира и добра!