|
17.10.2021 Штучний інтелект дозволить автономним дронам літати на невідомій місцевості | |
Дрони можуть стати недорогим рішенням для дослідження складних і невідомих середовищ, таких як ліси, будівлі або печери. Вони швидкі, маневрені і маленькі, вони можуть нести датчики і корисне навантаження. Однак автономні дрони навряд чи зможуть знайти шлях в невідомому середовищі без навігації, що зазвичай робить пілот-людина.  Команда дослідників з Цюріхського університету розробила новий підхід до автономного управління дронамі в невідомих і складних умовах на високих швидкостях, використовуючи тільки бортові виміри й обчислення. Новий підхід дозволяє автономному дрону літати в невідомому середовищі, такий як ліс, будівлі, руїни, зберігаючи швидкість до 40 км / год і не врізаючись в дерева, стіни або інші перешкоди. Дослідники відзначають, що новий підхід може бути корисний в надзвичайних ситуаціях, на будівельних майданчиках або для додатків безпеки. Команда з Цюріхського університету створила алгоритм, який вчить дрон літати в реальному світі, використовуючи тільки бортові камери і обчислення. Нейронна мережа навчилася літати, спостерігаючи за свого роду «змодельованим експертом» - алгоритмом, який керував створеним комп'ютером дроном через змодельовану середу, повну складних перешкод. Алгоритм завжди давав повну інформацію про стан квадрокоптера і свідченнях його датчиків. Алгоритм може завжди знаходити кращу траєкторію. Після навчання моделюванню система була протестована в реальному світі, де вона могла літати в різних середовищах. «У той час як людям потрібні роки на навчання, штучний інтелект, використовуючи високопродуктивні симулятори, може досягти порівнянних навігаційних здібностей набагато швидше», -говорить Антоніо Локерчіо, доктор філософії. ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Небесний гак Skyhook дешевше доставить будівельні матеріали в Космос, ніж стандартна ракета «Цікаво, що ці симулятори не обов'язково повинні бути точною копією реального світу. При правильному підході буде досить навіть спрощених симуляторів», - додає Елія Кауфманн, доктор філософії, співавтор. Дослідники говорять, що той же підхід може бути корисний для підвищення продуктивності автономних автомобілів або навіть може відкрити двері до нового способу навчання систем штучного інтелекту для роботи в областях, де збір даних важко здобути або взагалі неможливо, наприклад, на інших планетах. Схожі матеріали: | |
|
| Всього коментарів: 0 | |
|
СВІЖІ ПУБЛІКАЦІЇ
|
|
|