자율 드론이 인간이 제어하는 ​​것보다 더 빠르게 비행할 수 있는 알고리즘

과거에 인간 조종사는 드론 비행과 관련하여 자율 시스템을 성공적으로 능가할 수 있었습니다. 그러나 UZH(University of Zurich)의 연구 그룹은 이러한 역학을 변화시키는 알고리즘을 개발했습니다. 

드론은 제한된 배터리 수명을 감안할 때 빨라야 합니다. 이것은 그들이 수색 및 구조 임무, 건물 검사 또는 배달을 포함하여 가능한 한 짧은 시간에 작업을 수행해야 함을 의미합니다. 이를 위해서는 드론이 창문, 방, 작은 공간 또는 기타 특정 위치와 같은 일련의 웨이포인트를 통해 이동해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 웨이포인트를 통해 비행할 때 드론은 각 지점에서 최상의 궤적과 가속 또는 감속을 파악합니다.

팀의 알고리즘

연구팀의 알고리즘은 XNUMX개의 프로펠러를 탑재한 드론인 쿼드로터를 서킷의 일련의 웨이포인트를 통해 안내할 수 있는 가장 빠른 궤적을 찾을 수 있다.

Davide Scaramuzza는 UZH의 Robotics and Perception Group과 NCCR Robotics의 Rescue Grand Challenge를 이끌고 있습니다. 연구.

Scaramuzza는 “저희 드론이 실험적인 레이스 트랙에서 세계 최고 수준의 인간 조종사 XNUMX명의 가장 빠른 랩을 이겼습니다.”라고 말합니다. “알고리즘의 참신함은 드론의 한계를 충분히 고려한 시간 최적의 궤적을 최초로 생성했다는 것입니다.”

이 영역의 이전 작업은 제한 요소인 쿼드로터 시스템의 단순화 또는 비행 경로 설명에 중점을 두었습니다. 

Phillip Foehn은 박사 과정 학생이며 이 논문의 첫 번째 저자입니다.

Foehn은 "핵심 아이디어는 비행 경로의 섹션을 특정 웨이포인트에 할당하는 것이 아니라 우리의 알고리즘이 드론이 모든 웨이포인트를 통과하도록 지시하지만 그렇게 하는 방법과 시기는 알려주지 않는다는 것입니다."라고 말합니다.

새로운 알고리즘 테스트 

새로운 시스템을 테스트하기 위해 팀은 알고리즘과 두 명의 인간 조종사가 서로 대결하여 같은 쿼드로터로 레이스 서킷을 통과했습니다. 그들은 드론의 움직임을 포착하기 위해 외부 카메라에 의존했습니다. 자율 드론을 통해 이러한 카메라는 주어진 순간에 드론의 위치와 같은 실시간 정보를 알고리즘에 제공했습니다. 

보다 공정한 시스템을 만들기 위해 연구원들은 인간 조종사가 경주 전에 서킷에서 훈련하도록 허용했습니다. 이 모든 훈련에도 불구하고 알고리즘이 여전히 이겼고 모든 랩이 인간보다 빨랐습니다. 알고리즘은 또한 인간보다 더 일관되게 수행되었습니다. 최적의 궤적을 찾은 후 인간이 할 수 없었던 반복 재생산이 가능해졌습니다.

연구원들은 상업용 애플리케이션으로 만들려면 계산이 덜 필요한 드론을 만들어야 합니다. 현재 시스템은 컴퓨터가 이벤트에 대한 최적의 시간 궤적을 계산하는 데 최대 XNUMX시간이 필요하며 언제든지 외부 카메라를 사용하여 위치를 계산합니다. 과학자들은 이제 온보드 카메라를 탐색하기를 원합니다.

이러한 필수 발전에도 불구하고 자율 드론이 인간보다 더 빨리 날 수 있다는 사실은 중요한 발전입니다.

Scaramuzza는 "이 알고리즘은 드론, 검사, 수색 및 구조 등을 통한 패키지 배송에 엄청난 응용 프로그램을 가질 수 있습니다."라고 말합니다.