Berta Sándor
Ismeretlen terepen is gyorsan repülhetnek a drónok
Mindezt szenzorok és fedélzeti számítások teszik lehetővé.
A Zürichi Egyetem kutatói egy olyan megoldást alkottak meg, amellyel az önállóan közlekedő kvadrokopterek nagy sebességgel repülhetnek akár az ismeretlen és átláthatatlan környezetekben is. Ez kizárólag a szenzorok és a fedélzeti számítások segítségével valósul meg. Az újítás a baleseteknél, a katasztrófahelyzetekben és az építkezéseknél akár életeket is menthet.
Davide Scaramuzza professzor, a Zürichi Egyetem robotikai és érzékelési csoportjának vezetője hangsúlyozta, hogy egy robotrepülőgép manőverezésénél a környezetet a másodperc tört része alatt kell felismerni és megérteni azért, hogy a pilóta nélküli légi járművet egy ütközéseket elkerülő pályára lehessen irányítani. Ez mind az emberek, mind a gépek számára nagyon nehéz feladat. A tapasztalt pilóták ezt a szintet hosszú évek kitartó tréningjével érik el.
Scaramuzza és a csoportja egy aktuális tanulmányban arra készített fel egy autonóm kvadrokoptert, hogy az akár 40 kilométer/órás sebességgel is képes legyen repülni erdőkben, épületekben, romok között anélkül, hogy faágakkal, falakkal vagy egyéb akadályokkal ütközne össze. Ebben a legnagyobb segítséget a kamerák mellett a fedélzeti neurális hálózat jelenti, az utóbbi ugyanis egy algoritmus segítségével megtanulja, hogy miként lehet kikerülni az akadályokat. Az algoritmus egy számítógép által vezérelt drónt irányít egy bonyolult akadályokat tartalmazó szimulált környezetben. A szoftver mindig látja a rotorok pozícióját és a szenzorok értékeit, s elegendő idővel és számítási teljesítménnyel rendelkezik ahhoz, hogy a legjobb repülési pályát a másodpercek tört része alatt kiszámítsa. A jelenlegi rendszerek ehelyett a szenzorok adataiból térképet készítenek, majd repülési pályákat terveznek meg.
Antonio Loquercio doktorandusz rámutatott, hogy amíg az embereknek hosszú évekre van szükségük a tanuláshoz, addig a mesterséges intelligencia gyakorlatilag egyetlen éjszaka alatt megtanulhatja a dolgokat és hasonlóan magas szintű navigációs képességekre tehet szert. A rendszer persze nem csupán kvadrokoptereknél alkalmazható, hanem akár az autonóm autók teljesítményén is javíthat vagy olyan környezetekben is fejlesztheti a mesterséges intelligencia rendszereket, ahol azok számára nehezen vagy egyáltalán nem lehetséges az adatgyűjtés. A következő szint a rendszer javítása és olyan gyorsabb érzékelők kifejlesztése lehet, amelyek rövidebb idő alatt tudnak több környezeti információt szállítani azért, hogy a robotrepülőgép akár több mint 40 kilométer/órás sebességgel is biztonságosan repülhessen az ismeretlen környezetekben.
A Zürichi Egyetem kutatói egy olyan megoldást alkottak meg, amellyel az önállóan közlekedő kvadrokopterek nagy sebességgel repülhetnek akár az ismeretlen és átláthatatlan környezetekben is. Ez kizárólag a szenzorok és a fedélzeti számítások segítségével valósul meg. Az újítás a baleseteknél, a katasztrófahelyzetekben és az építkezéseknél akár életeket is menthet.
Davide Scaramuzza professzor, a Zürichi Egyetem robotikai és érzékelési csoportjának vezetője hangsúlyozta, hogy egy robotrepülőgép manőverezésénél a környezetet a másodperc tört része alatt kell felismerni és megérteni azért, hogy a pilóta nélküli légi járművet egy ütközéseket elkerülő pályára lehessen irányítani. Ez mind az emberek, mind a gépek számára nagyon nehéz feladat. A tapasztalt pilóták ezt a szintet hosszú évek kitartó tréningjével érik el.
Scaramuzza és a csoportja egy aktuális tanulmányban arra készített fel egy autonóm kvadrokoptert, hogy az akár 40 kilométer/órás sebességgel is képes legyen repülni erdőkben, épületekben, romok között anélkül, hogy faágakkal, falakkal vagy egyéb akadályokkal ütközne össze. Ebben a legnagyobb segítséget a kamerák mellett a fedélzeti neurális hálózat jelenti, az utóbbi ugyanis egy algoritmus segítségével megtanulja, hogy miként lehet kikerülni az akadályokat. Az algoritmus egy számítógép által vezérelt drónt irányít egy bonyolult akadályokat tartalmazó szimulált környezetben. A szoftver mindig látja a rotorok pozícióját és a szenzorok értékeit, s elegendő idővel és számítási teljesítménnyel rendelkezik ahhoz, hogy a legjobb repülési pályát a másodpercek tört része alatt kiszámítsa. A jelenlegi rendszerek ehelyett a szenzorok adataiból térképet készítenek, majd repülési pályákat terveznek meg.
Antonio Loquercio doktorandusz rámutatott, hogy amíg az embereknek hosszú évekre van szükségük a tanuláshoz, addig a mesterséges intelligencia gyakorlatilag egyetlen éjszaka alatt megtanulhatja a dolgokat és hasonlóan magas szintű navigációs képességekre tehet szert. A rendszer persze nem csupán kvadrokoptereknél alkalmazható, hanem akár az autonóm autók teljesítményén is javíthat vagy olyan környezetekben is fejlesztheti a mesterséges intelligencia rendszereket, ahol azok számára nehezen vagy egyáltalán nem lehetséges az adatgyűjtés. A következő szint a rendszer javítása és olyan gyorsabb érzékelők kifejlesztése lehet, amelyek rövidebb idő alatt tudnak több környezeti információt szállítani azért, hogy a robotrepülőgép akár több mint 40 kilométer/órás sebességgel is biztonságosan repülhessen az ismeretlen környezetekben.