Нейросеть научила квадрокоптер мягкой посадке
Американские инженеры разработали алгоритм управления, позволяющий дрону совершать посадку быстрее и плавнее, чем с использованием существующих алгоритмов.
Этого удалось достичь благодаря обучению нейросетевого алгоритма учету экранного эффекта, возникающего при приближении к поверхности. Помимо стабилизированной посадки дрон также научился более стабильно перемещаться на небольшой высоте над неровным рельефом, рассказывают авторы статьи , представленной на конференции ICRA 2019.
При обычном полете квадрокоптеры поддерживают себя на одной высоте, наклоняются и поворачивают в ту или иную сторону, управляя скоростью вращения винтов. Расчет скорости каждого винта происходит автономно, а оператор лишь дает высокоуровневые команды, такие как «лететь влево».
Однако в некоторых условиях, таких как полет при сильном ветре или посадка, даже встроенные алгоритмы дронов испытывают трудности. В случае с посадкой управление усложняется, потому что к постоянной силе тяжести и полностью управляемой дроном тяге винтов добавляется третья сила, возникающая из-за отражения потока воздуха от находящейся рядом поверхности. Из-за этого квадрокоптеры с функцией автоматической посадки обычно совершают ее довольно жестко. Кроме того, некоторые из них перед самой посадкой ненадолго зависают в воздухе, что приводит к неэффективному расходу заряда аккумулятора.
Инженеры под руководством Суна Чжо Чуна (Soon-Jo Chung) из Калифорнийского университета в Ирвайне разработали алгоритм управления полетом квадрокоптера, позволяющий ему совершать равномерную и мягкую посадку, а также сохранять стабильную высоту при полете над неровной поверхностью.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев