Впервые автономно летающий квадрокоптер обошел двух пилотов-людей в гонке дронов. Успех основан на новом алгоритме, разработанном исследователями из Цюрихского университета. Он рассчитывает оптимальные по времени траектории, полностью учитывая ограничения дронов.
Чтобы дроны были полезными, они должны быть быстрыми. Из-за ограниченного срока службы батарей они должны выполнить любую поставленную перед ними задачу - поиск выживших на месте бедствия, осмотр здания, доставку груза - в кратчайшие сроки. И им, возможно, придется сделать это, пройдя серию путевых точек, таких как окна, комнаты или определенные места, для проверки, выбирая лучшую траекторию и правильное ускорение или замедление на каждом сегменте.
Алгоритм превосходит профессиональных пилотов
Лучшие пилоты-дроны очень хорошо справляются с этим и до сих пор всегда превосходили автономные системы в гонках на дронах. Теперь исследовательская группа из Цюрихского университета (UZH) создала алгоритм, который может найти самую быструю траекторию для управления квадрокоптером - дроном с четырьмя пропеллерами - через серию путевых точек на схема. «Наш дрон побил самый быстрый круг из двух пилотов мирового класса на экспериментальной гоночной трассе», - говорят исследователи.
Новизна алгоритма заключается в том, что он первым генерирует оптимальные по времени траектории, полностью учитывающие ограничения дронов. Предыдущие работы опирались либо на упрощение системы квадрокоптера, либо на описание траектории полета, и поэтому они были неоптимальными. Ключевая идея состоит в том, что вместо того, чтобы назначать участки траектории полета конкретным путевым точкам, наш алгоритм просто говорит дрону пройти через все путевые точки, но не как и когда это сделать.
Внешние камеры предоставляют информацию о местоположении в режиме реального времени
У исследователей был алгоритм, и два пилота-человека управляли одним и тем же квадрокоптером по гоночной трассе. Они использовали внешние камеры для точного захвата движения дронов и - в случае с автономным дроном - для передачи алгоритму информации в реальном времени о том, где дрон находится в любой момент. Чтобы обеспечить справедливое сравнение, пилотам-людям была предоставлена возможность потренироваться на трассе перед гонкой. Но алгоритм победил: все его круги были быстрее, чем у людей, и производительность была более стабильной. Это неудивительно, потому что, как только алгоритм найдет наилучшую траекторию, он может точно воспроизвести ее много раз, в отличие от пилотов-людей.
Перед коммерческими приложениями алгоритм должен будет стать менее требовательным к вычислениям, поскольку теперь компьютеру требуется до часа для расчета оптимальной по времени траектории для дрона. Кроме того, на данный момент дрон полагается на внешние камеры, чтобы вычислить, где он находился в любой момент. В дальнейшей работе ученые хотят использовать бортовые камеры. Но демонстрация того, что автономный дрон в принципе может летать быстрее, чем обещают человеческие пилоты. Этот алгоритм может найти широкое применение при доставке пакетов с дронами, досмотре, поисково-спасательных операциях и т. Д.