Mesterséges intelligencia segíti a drón rajokat a zsúfolt, ismeretlen területeken való repülésben

A drón rajok gyakran okkal repülnek kültéren: a robot repülőknek nehéz szűk tereken navigálni anélkül, hogy egymásnak ütődnének. A Caltech kutatói talán megtalálták a megoldást a beltéren való repülésre. Egy gépi tanulási algoritmust fejlesztettek ki.

Forrás: Caltech

A Global-to-Local Safe Autonomy Synthesis (GLAS), lehetővé teszi, hogy a rajok zsúfolt, feltérképezetlen környezetben navigáljanak. A rendszer úgy működik, hogy egy bizonyos fokú függetlenséget ad minden drónnak, amelyek így alkalmazkodni tudnak a változó környezethez.

Ahelyett, hogy már létező térképekre vagy a raj többi drónja által megtett útvonalra támaszkodnának, a GLAS minden egyes gépet megtanít önállóan navigálni egy adott térben, miközben koordinálja magát a többiekkel. Ez a decentralizált modell segíti a drónok improvizációját és egyben megkönnyíti a raj méretezését.

Egy további nyomkövető kontroller, a Neural-Swarm segítségével a drónok kompenzálhatják az aerodinamikai kölcsönhatásokat, mint például a fölöttük repülő drón által keltett levegőáramlást. Ez már megbízhatóbb, és jóval kisebb nyomkövető hibákat is vét, mint egy „kereskedelmi” vezérlő, amely nem veszi figyelembe az aerodinamikát.

Ez lényeges lehet életmentő műveleteknél. A kutató és mentő drónok biztonságosan átfésülhetik rajokban a területeket, míg az önvezető autók a forgalmi dugókat és az ütközéseket minimálisra tudják csökkenteni. Eltarthat egy ideig, amíg a fejlesztések laboratóriumon kívül is megvalósulnak, de nem lenne meglepő, ha a dróncsapatok viszonylag gyakorivá válnának a jövőben.

Forrás: Engadget

https://www.engadget.com/caltech-drone-swarm-ai-174642584.html

0 válaszok

Hagyjon egy választ

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Vélemény, hozzászólás?

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöltük

Lépjen kapcsolatba velünk

Budapest, Than Károly u. 3, 1119
(1) 371 5936