Dronele autonome vor domina cerul mai curând decât ne așteptăm

Pentru a putea zbura, dronele trebuie să înțeleagă în mod autonom ceea ce percep în mediu și să ia decizii pe baza acestor informații. Cercetătorii și-au pus în gând să învețe dronele să funcționeze fără asistență umană, cu ajutorul datelor simulate la nivel intermodal.

Un nou mod dezvoltat de cercetătorii de la Carnegie Mellon University permite dronelor să învețe să facă distincția dintre percepție și acțiune.

Abordarea în două etape depășește „decalajul dintre simulare și realitate” și creează o modalitate de a implementa navigarea în siguranță a dronelor în mediu real, chiar dacă sunt instruite în întregime pe baza datelor simulate, conform techxplore.com.

„De obicei dronele formate chiar și pe cele mai bune date simulate vor eșua în lumea reală deoarece lumina, culorile și texturile fotografiilor folosite pentru simulări sunt încă prea diferite pentru a se traduce în realitate”, a declarat Rogerio Bonatti de la Computer Science Robotics Institute.

„Modulul nostru de percepție este instruit cu două modalități pentru a spori fiabilitatea în raport cu variațiile de mediu”.

Andrei Neacșu, tată pentru a doua oară? Fostul soț al Ilincăi Vandici, surprins la mall cu noua iubită și un bebeluș

ANM anunță ninsori abundente și temperaturi scăzute, inclusiv în Capitală. Cât timp va persista frigul

Antrenarea percepției pentru drone autonome

Prima modalitate care ajută la formarea percepției dronei este imaginea. Cercetătorii au folosit un simulator fotorealist pentru a crea un câmp de fotbal și porți pătrate și poziționate aleatoriu pentru a crea o pistă.

Apoi au construit un set mare de date de imagini simulate din mii de configurații de drone și porți generate aleatoriu.

A doua modalitate necesară pentru percepție este cunoașterea poziției și orientării porților în spațiu, pe care cercetătorii au realizat-o utilizând setul de date de imagini simulate.

Comprimarea imaginilor pentru a avea mai puțini pixeli ajută în proces. Învățarea de la o reprezentare redusă permite modelului să vadă prin zgomotul vizual din lumea reală și să identifice porțile.

După învățarea percepțiilor, drona trebuie să se miște

În acest caz, drona învață viteza care trebuie aplicată pe măsură ce navighează și întâlnește fiecare poartă. Deoarece este un mediu simulat, un algoritm poate calcula traiectoria optimă a dronei înainte de implementare.

Această metodă oferă un avantaj față de învățarea supravegheată manual de către un operator expert, deoarece învățarea reală poate fi periculoasă, îndelungată și costisitoare.

“Robotul nu învață să recreeze mișcările prin nicio pistă specifică. Mai degrabă, prin dirijarea strategică a dronei simulate, aceasta învață toate elementele și tipurile de mișcări pentru a se deplasa în mod autonom”, a declarat Bonatti.

Deși acest model de dronă se bazează pe imagini și poziții pentru a învăța percepția, alte modele sunt posibile. Utilizarea identificării de sunete și forme este o altă abordare pentru recunoașterea automobilelor, a faunei sălbatice sau a obiectelor.