Berta Sándor
Közlekedőktől tanulhatnak a drónok
A robotrepülőgépek számára még komoly feladatot jelent, hogy alacsony magasságon városi környezetben navigáljanak, ezen segítenének svájci és spanyol kutatók.
Antonio Loquercio és Davide Scaramuzza (Zürichi Egyetem), valamint Ana Isabel Maqueda és Carlos R. Del Blanco (Universidad Politecnica de Madrid) olyan pilóta nélküli légi járműveket szeretnének, amelyek képesek folyamatosan és valós időben kommunikálni a közlekedés többi résztvevőjével. A drónok napjainkban elsősorban a GPS segítségével tájékozódnak, de a rendszer a nagyvárosi környezetben, kis magasságon nem igazán használható. A magas épületek és a szűk utcák egyaránt zavaró tényezők, de ugyanígy akadályozzák a tájékozódást az építkezések, a vezetékek, a közlekedési táblák és a hirtelen felbukkanó autók vagy gyalogosok is. A robotrepülőgépek ezzel a sok tényezővel nehezen vagy egyáltalán nem tudnak megbirkózni.
Svájci-spanyol projekt keretében a szakemberek azt szeretnék elérni, hogy a pilóta nélküli légi járművek a többi közlekedőtől, például a gépkocsiktól és a kerékpárosoktól tanuljanak. Az ezt elősegítő algoritmus neve DroNet és képes kielemezni azokat az adatokat, amelyeket a drón fedélzeti kamerája rögzít.
A DroNet a bemeneti képekből több kimeneti felvételt készít. Az egyik a navigációt segíti és lehetővé teszi az akadályok kikerülését, továbbá a veszélyes helyzetek felismerését, csökkentve ezzel a baleseti kockázatot. Davide Scaramuzza, a Zürichi Egyetem robotikai professzora hangsúlyozta, hogy az algoritmus az álló akadályok mellett a dinamikusakat is érzékeli, s képes lecsökkenteni a robotrepülőgép sebességét az esetleges ütközések elkerülésére.
A DroNet része még egy mély neurális hálózat is, ez a számítógépes algoritmus megtanulja megoldani az összetettebb feladatokat. A folyamat hasonlít arra, mint amikor a gyerekek a szüleiktől vagy a tanáraiktól tanulnak. A pilóta nélküli légi járművek látják az autósok és a kerékpárosok közlekedését, azt, hogy betartják a szabályokat, így ebből tanulva sokkal biztonságosabban repülhetnek a városi környezetben. Ráadásul az olyan helyeken is jobban közlekedhetnek, mint a parkolóházak vagy a szélesebb folyosók.
Scaramuzza úgy vélte, hogy a kifejlesztett algoritmussal közelebb kerültünk ahhoz, hogy az önállóan navigáló drónokat integrálni lehessen a mindennapokba. Addig viszont még sok idő telik majd el, amíg például a DroNet mindennapi használatra alkalmas lesz, ehhez ugyanis néhány technológiai problémát meg kell oldani.
Antonio Loquercio és Davide Scaramuzza (Zürichi Egyetem), valamint Ana Isabel Maqueda és Carlos R. Del Blanco (Universidad Politecnica de Madrid) olyan pilóta nélküli légi járműveket szeretnének, amelyek képesek folyamatosan és valós időben kommunikálni a közlekedés többi résztvevőjével. A drónok napjainkban elsősorban a GPS segítségével tájékozódnak, de a rendszer a nagyvárosi környezetben, kis magasságon nem igazán használható. A magas épületek és a szűk utcák egyaránt zavaró tényezők, de ugyanígy akadályozzák a tájékozódást az építkezések, a vezetékek, a közlekedési táblák és a hirtelen felbukkanó autók vagy gyalogosok is. A robotrepülőgépek ezzel a sok tényezővel nehezen vagy egyáltalán nem tudnak megbirkózni.
Svájci-spanyol projekt keretében a szakemberek azt szeretnék elérni, hogy a pilóta nélküli légi járművek a többi közlekedőtől, például a gépkocsiktól és a kerékpárosoktól tanuljanak. Az ezt elősegítő algoritmus neve DroNet és képes kielemezni azokat az adatokat, amelyeket a drón fedélzeti kamerája rögzít.
A DroNet a bemeneti képekből több kimeneti felvételt készít. Az egyik a navigációt segíti és lehetővé teszi az akadályok kikerülését, továbbá a veszélyes helyzetek felismerését, csökkentve ezzel a baleseti kockázatot. Davide Scaramuzza, a Zürichi Egyetem robotikai professzora hangsúlyozta, hogy az algoritmus az álló akadályok mellett a dinamikusakat is érzékeli, s képes lecsökkenteni a robotrepülőgép sebességét az esetleges ütközések elkerülésére.
A DroNet része még egy mély neurális hálózat is, ez a számítógépes algoritmus megtanulja megoldani az összetettebb feladatokat. A folyamat hasonlít arra, mint amikor a gyerekek a szüleiktől vagy a tanáraiktól tanulnak. A pilóta nélküli légi járművek látják az autósok és a kerékpárosok közlekedését, azt, hogy betartják a szabályokat, így ebből tanulva sokkal biztonságosabban repülhetnek a városi környezetben. Ráadásul az olyan helyeken is jobban közlekedhetnek, mint a parkolóházak vagy a szélesebb folyosók.
Scaramuzza úgy vélte, hogy a kifejlesztett algoritmussal közelebb kerültünk ahhoz, hogy az önállóan navigáló drónokat integrálni lehessen a mindennapokba. Addig viszont még sok idő telik majd el, amíg például a DroNet mindennapi használatra alkalmas lesz, ehhez ugyanis néhány technológiai problémát meg kell oldani.