Вход

Войдите с помощью социальных сетей

Нейросети научили дронов летать в городе

Разработчики Цюрихского университета (UZH) создали нейросетевой алгоритм для дронов, который, опираясь на массивы записей поездок на автомобилях и велосипедах, научил их летать в непростой обстановке, требующей быстрого реагирования. Теперь дрон, путешествуя, скажем, по городу, способен определять пределы дороги, видеть препятствия и избегать столкновений, ориентируясь только лишь по изображению с камеры.

Большинство дронов для аэронавигации используют GPS или ГЛОНАСС. Этих сигналов достаточно для автоматизированных полетов на высоте, но не для полетов в городских условиях, полных препятствий. Ко всему прочему, сигналы спутниковых систем могут быть недоступны в помещениях.

Разрабатывая алгоритм для автономной навигации DroNet, инженеры UZH под руководством Давиде Скарамузза (Davide Scaramuzza) взяли как фундамент восьмислойную остаточную сеть ResNet-8 и трансформировали ее. Подобная сеть получает на входе черно-белое (с градациями серого) изображение с разрешением 200х200px, а на выходе выдает параметры, определяющие нужный угол поворота, вероятность столкновения и рассчитывает скорость движения.

Обучалась нейросеть навыкам передвижения с помощью общедоступного датасета Udacity, который содержит более 70 тысяч изображений из поездок автомобилей. Кроме того, разработчики собственноручно создали датасет, который способен рассчитывать вероятность столкновения с объектами (автомобилями, пешеходами и другими) исходя от расстояния до них. Для этого они прикрепили к рулю велосипедов камеры и совершили множество поездок по городу. Затем к кадрам, снятым далеко от объекта, они присвоили низкую вероятность столкновения (0), а к снятым вплотную к объекту – высокую вероятность (1)

Дальнейшие тестирования алгоритма показали высокую эффективность при передвижении по городу, а также и внутри помещений.

Разработчики также заметили, что данный алгоритм лучше использовать вместе с продвинутым планировщиком маршрута. Также они поделились всеми данными исследований с другим инженерами, которые могут использовать их в своих проектах. На сайте университета имеется исходный код алгоритма DroNet, датасет и натренированная модель.

 

 

Еще статьи

17.08.2018 С 4 августа на территории России действует новый профессиональный стандарт для операторов беспилотников, чей вес не превышает 30 килограмм. Ранее такого стандарта не было. Несмотря на утверждение стандарта Минюстом, он все еще носит лишь рекомендательный характер — за нарушение или несоответствие стандарту не предполагается никаких санкций. Профессиональный стандарт разработан ассоциацией АЭРОНЕТ. По разработанному им документу, ...

Минюст России установил профессиональный стандарт для операторов дронов

16.08.2018 Американская компания Yuneec представила новый дрон Mantis Q. Квадрокоптер примечателен своей конструкцией — это первый складной дрон от Yuneec. На этом любопытные моменты не заканчиваются: в Mantis Q также встроен модуль распознавания голосовых команд, что позволить управлять дроном без рук. Также Mantis Q обладает необычно большим временем полета — 33 минуты. Радиус полета дрона — 1.5 километра. ...

Mantis Q: новый дрон от Yuneec

15.08.2018 Японское правительство собирается официально разрешить доставку грузов дронами, сообщает япоская газета«Асахи симбун». Правда, не везде, а лишь в малонаселенные поселения и районы, куда обычная наземная доставка осложнена, например, стихийными бедствиями. По заверению экспертов, это также должно помочь разрешить затруднения, связанные с нехваткой персонала. ...

В Японии посылки будут доставлять дроны