Посмотрите как дрон противостоит шторму с помощью машинного обучения

Исследователи из Калифорнийского технологического института разработали модель глубокого машинного обучения, которая в режиме реального времени адаптирует движения дронов под погодные условия. Описание разработки опубликовано в журнале Science Robotics.

Дроны умеют летать автономно в контролируемых условиях или с помощью дистанционного управления. Чтобы создать полноценные беспилотники, которые смогут эффективно перемещаться в любых условиях, команда инженеров из CalTech разработала Neural-Fly, метод глубокого обучения, который помогает дронам адаптироваться к ветру.

В своей работе Neural-Fly использует стратегию разделения, с помощью которой в режиме реального времени необходимо обновлять лишь несколько параметров нейронной сети. Этот эффект, как отмечают исследователи, достигается с помощью алгоритма метаобучения, который предварительно обучает нейронную сеть, что для эффективной адаптации к изменяющейся среде необходимо обновлять только определенные ключевые параметры.

«Прямое и специфическое влияние различных ветровых условий на динамику, летно-технические характеристики и устойчивость самолета нельзя точно охарактеризовать с помощью простой математической модели, — говорит Чанг. — Вместо того, чтобы пытаться квалифицировать и количественно оценивать каждое влияние турбулентных и непредсказуемых ветровых условий, с которыми мы сталкиваемся в авиаперелетах, мы используем комбинированный подход глубокого обучения и адаптивного управления, который позволяет самолету учиться на предыдущем опыте и адаптироваться к новым условиям на лету».

Исследователи протестировали дроны, подключенные к Neural-Fly, с использованием аэродинамической трубы Real Weather. Это масштабный экспериментальный стенд, объединяющий больше тысячи крошечных вентиляторов с компьютерным управлением, который позволяет инженерам моделировать все от легкого дуновения ветерка до полноценного шторма.

Ученые отмечают, что всего за 12 минут полета автономные квадрокоптеры научились реагировать на сильный ветер. Дронам была поставлена задача двигаться по «восьмерке» вне зависимости от порывов ветра, которые могли достигать 12 м в секунду. Результаты показали, что квадрокоптеры с Neural-Fly совершали до четырех раз меньше ошибок при следовании по этой траектории, чем дроны, оснащенные аналогичными алгоритмами адаптивного управления, которые выявляют аэродинамические эффекты и реагируют на них без глубокого обучения.

Исследователи полагают, что технология позволит дронам полноценно и автономно выполнять необходимые, но повседневные задачи, такие как доставка посылок или перевозка по воздуху водителей, пострадавших в ДТП.

Пожалуйста, оцените статью:
Пока нет голосов
Источник(и):

ХайТек