Алгоритм позволяет автономному дрону летать быстрее, чем дрон, управляемый человеком

Ранее человеческие пилоты могли успешно превосходить автономные системы в полете дронов. Однако исследовательская группа из Университета Цюриха (UZH) разработала алгоритм, который меняет эту динамику.

Дронам необходимо быть быстрыми из-за их ограниченного времени работы батареи. Это означает, что они должны выполнять задачи за как можно меньшее время, включая поисково-спасательные миссии, осмотр зданий или доставку. Для этого часто требуется, чтобы дроны перемещались через серию контрольных точек, таких как окна, комнаты, небольшие пространства или другие конкретные места. Когда дроны летят через эти контрольные точки, они определяют лучшую траекторию и ускорение или замедление в каждой точке.

Алгоритм команды

Алгоритм исследовательской команды может найти наиболее быструю траекторию для руководства квадрокоптером, который представляет собой дрон с четырьмя пропеллерами, через серию контрольных точек на трассе.

Давиде Скарамузза возглавляет группу робототехники и восприятия в UZH и Rescue Grand Challenge của NCCR Robotics, которая была ответственна за финансирование исследования.

“Наш дрон обогнал самый быстрый круг двух лучших человеческих пилотов на экспериментальной трассе”, – говорит Скарамузза. “Новизна алгоритма заключается в том, что это первый алгоритм, который генерирует оптимальные траектории, учитывающие ограничения дронов”.

Предыдущая работа в этой области была сосредоточена на упрощении системы квадрокоптера или описании полетной траектории, что было ограничивающим фактором.

Филипп Фён является аспирантом и первым автором статьи.

“Ключевая идея заключается в том, что вместо того, чтобы присваивать участки полетной траектории конкретным контрольным точкам, наш алгоритм просто говорит дрону пролететь через все контрольные точки, но не указывает, как или когда это делать”, – говорит Фён.

Тестирование нового алгоритма

Чтобы протестировать новую систему, команда поставила алгоритм и двух человеческих пилотов друг против друга, летая на одном и том же квадрокоптере через трассу. Они полагались на внешние камеры для захвата движения дронов. С автономным дроном эти камеры предоставляли алгоритму реальную информацию, такую как местоположение дрона в любой момент.

Чтобы создать более справедливую систему, исследователи позволили человеческим пилотам тренироваться на трассе перед гонкой. Несмотря на все это обучение, алгоритм все равно выиграл, и все его круги были быстрее, чем человеческие. Алгоритм также работал более последовательно, чем человек. После того, как он нашел лучшую траекторию, он смог повторно воспроизвести ее, что люди не смогли сделать.

Исследователям необходимо создать менее требовательную к вычислениям систему, если она должна быть использована в коммерческих приложениях. Текущая система требует до часа, чтобы компьютер рассчитал оптимальную траекторию для события, и она полагается на внешние камеры для расчета своего местоположения в любой момент. Ученые теперь хотят изучить камеры, установленные на борту.

Даже с учетом этих необходимых достижений тот факт, что автономный дрон может летать быстрее, чем человек, является важным развитием.

“Этот алгоритм может иметь огромные применения в доставке пакетов с помощью дронов, осмотре, поисково-спасательных работах и многом другом”, – говорит Скарамузза.