Drone se uči od kolesarjev in avtomobilov

Prave prometne razmere kot usposabljanje za AI brezpilotnih letal, ki se jih je mogoče naučiti

Z oponašanjem voznika avtomobila ali kolesa se dron nauči prometnih pravil © Univerza v Zürichu
prebral

Avtomobili in kolesa kot vzorniki: Raziskovalci so razvili brezpilotno programsko opremo, ki se uči obvladovati mestni promet. Algoritem trenira prometna pravila in značilne situacije na resničnih modelih: slike kolesarjev in motoristov. Na podlagi teh izkušenj lahko brezpilotni avtomobil avtonomno pluje tudi po ozkih, prometnih mestih, ne da bi pri tem trčil.

Droni so že dolgo dragoceni letalni pripomočki: odkrivajo žrtve potresa ali kopenske mine, preslikajo napad na škodljivce na njivah, preverjajo ograje ali cevovode za poškodbe ali dostavijo blago. Doslej večina dronov navigira z uporabo GPS-a in je svojo pot delno samostojna - kar dobro deluje v odprti pokrajini ali na visoki nadmorski višini.

Droni sredi mesta

Toda v prihodnosti bi morali brezpilotni letali pluti tudi po naših mestih - na primer kot leteči nosilec paketov. Vendar pa to povzroča dodatne težave: med visokimi zgradbami ali v gosto gosto cestno omrežje morate samostojno krmariti. Pri pristanku in vzletu letijo tudi tako globoko, da grozi trk s tovornjakom, kolesarjem ali pešcem.

Do zdaj komercialni brezpilotni letali niso bili sposobni hitro reagirati na tako nepredvidene dogodke. Zdaj pa sta Davide Scaramuzza in njegova ekipa z univerze v Zürichu razvila programsko opremo, ki se uči varnega gibanja po ulicah. Z njihovo pomočjo bi brezpilotni letali lahko kmalu oddali tudi pakete sredi mesta ali podprli reševalne akcije, ne da bi pri tem povzročili trke.

Kolesa in avtomobili so vzorniki

Jedro krščenega sistema "DroNet" je nevronska mreža - učna umetna inteligenca. "Ta računalniški algoritem se uči reševati zapletene naloge s številnimi primeri usposabljanja. Drona prikazuje, kako rešuje določene naloge in težke situacije, "razlaga Scaramuzza. »To je tako, kot da se otroci učijo od svojih staršev ali učiteljev.« Oglas

Za treniranje drona so raziskovalci zbirali vožnje z avtomobili in kolesi, ki so pluli po mestnih okoljih in spoštovali prometna pravila. Z uporabo teh primerov se dron nauči prometnih pravil in tipičnih vsakodnevnih situacij v cestnem prometu od voznega pasu do ceste do vprašanja, ali je mogoče ovirati kot peš ali na gradbišču leteti okoli ali eno bolje se ustavi.

Tako se dron nauči sam obvladovati cestni promet ailabRPG

Običajna kamera je dovolj

"DroNet zazna statične in dinamične ovire ter zmanjša hitrost, da se prepreči spopadov, " pojasnjuje Scaramuzza. Drona ni orientirana z zapletenimi senzorji, ampak uporablja običajno kamero pametnega telefona. Vsako vhodno sliko algoritem ovrednoti na dva načina: enkrat za navigacijo in smer leta in drugič za zaznavanje nevarnosti trčenja.

"S tem algoritmom smo prišli korak bližje cilju vključevanja avtonomnih navigacijskih brezpilotnih sistemov v naše vsakdanje življenje." Zahvaljujoč obsežnemu "smrdečemu" kolesu in avtomobilom, dron zdaj ne more samo na Če se varno giblje po cesti, se znajde tudi v okoljih, ki jih še nikoli ni usposobila, na primer v parkih ali bistrojih.

Po mnenju raziskovalcev je njihov algoritem učenja korak k uporabi dronov na ulicah mesta. Vendar ekipa svari pred pričakovanjem preveč: "Še vedno je treba rešiti veliko tehnoloških vprašanj, preden bodo uresničene najambicioznejše aplikacije, " razlaga Antonio Loquercio. (IEEE Robotics and Automation Letters, 2018; doi: 10.1109 / LRA.2018.2795643)

(Univerza v Zürichu, 26.01.2018 - NPO)