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.

 

 

09.05.2018 Самой нашумевшей новостью за этот год в сфере коммерческого использования беспилотников абсолютно точно стала история о Почте России и их неудачливом дроне. Светлая идея о воздушной доставке писем, казалось бы, закончилась крахом — беспилотник стоимостью в 1,2 миллиона на первых же секундах полета врезался в стену. Но на помощь Почте России пришли новгородские студенты. Так, ...

Новгородские студенты протестировали доставку грузов беспилотниками и вызвались помочь Почте России

03.05.2018 Вот уже который год, компания Airbus на Женевской Выставке Автомобилей представляет необычный концепт автомобиля будущего. Он представляет собой гремучую смесь машины, поезда и квадрокоптера. Всё это чудо получило название Pop.Up. На прошлогодних выставках проект выглядел сырым и нежизнеспособным, но в этом году наконец-то подает надежды. Pop.Up — это модульный автомобиль. У него есть основа, которую ...

Футуристичный автомобиль-дрон от Audi и Airbus

27.04.2018 Дроны используется не только для съемки, но и для других полезных дел, например, для очистки ветротурбин от снега. Зачастую под такие необычные цели попросту нет подходящего оборудования. Тогда приходится либо собирать свой собственный дрон, либо переоборудовать дроны крупных компаний. Оба варианта вызывают определенные трудности. С этями трудностями намерена покончить DJI. Компания анонсировало выход специального адаптера ...

DJI упростит кастомизацию своих дронов