ИИ поможет дронам ориентироваться в условиях с ограниченным пространствомВот почему ученые из Intel Labs и мексиканского Центра перспективных исследований при Национальном политехническом институте попытались решить данную проблему при помощи машинного обучения и набора 3D-датчиков.
Исследователи поделились результатами проделанной работы в
статье «Автономная навигация беспилотных летательных аппаратов в неизвестных загроможденных средах»
Новая система навигации использует набор 3D-датчиков и модуль одометрии и состоит из трёх компонентов: 1 — алгоритм, который создаёт карту пространства при помощи датчиков глубины,
2 — модель, которая генерирует траектории безопасные для навигации, учитывая ограничения поля обзора, и
3 — модель, которая планирует непосредственное передвижение беспилотника по безопасному маршруту.
На этапе картирования алгоритм формирует облако точек, а затем добавляет его к отображению на карте занятого пространства беспилотника. Данные об окружении собираются в режиме реального времени и на их основе непрерывно просчитываются варианты возможных траекторий, чтобы выбрать наиболее короткую и надёжную из них, при этом система пытается обеспечить постоянную ориентацию дрона в пространстве таким образом, чтобы датчики получали максимум информации.
Чтобы проверить работу своего решения, исследователи провели эксперименты как в реальных условиях, так и в виртуальной среде, используя фреймворк Robotic Operating System Kinetic. Они сообщают, что в одном из тестов время, необходимое дрону для начала движения в заданных условиях, составило 3,37 миллисекунды по сравнению со стандартными алгоритмами, где ему потребовалось 103,2 миллисекунды в одном варианте и 35,5 миллисекунды в другом, а на составление карты пространства и расчёт траектории движения потребовалось 0,256 миллисекунды против 700,7 и 2,035 миллисекунды.
