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

16.10.2018 Обычно потеря винта оборачивается для квадрокоптера неминуемым крахом. Но ученые из Нидерландов создали систему, благодаря которой квадрокоптер может продолжать полет даже если он лишился одного винта. Такой результат достигается специальным алгоритмом, который перерасчитывает и перераспределяет нагрузку с четырех винтов на три винта. За счет этого алгоритма дрон без одного винта может сохранять равновесие даже в ...

Голландские инженеры научили квадрокоптер летать при потере одного винта

12.10.2018 В 1978 году в Китае Дэном Сяопинем была введена «политика реформ и открытости», в ходе которой китайская экономика претерпела капиталистические реформы, направленные на развитие внутреннего и международного рынка. В этом году китайцы отмечают сорокалетний юбилей начала данных реформ. В честь этого, в городе Гуанчжоу было устроено дрон-шоу. В шоу участвовало 300 дронов. Сперва они изобразили ...

В Китае устроили дрон-шоу к 40-летию политики реформ и открытости

10.10.2018 Ученые из Дайтонского университета (США, Огайо) провела эксперимент, в ходе которого выяснила к каким последствиям приведет столкновение квадрокоптера с крылом самолета. Исследователи направленно сталкивали DJI Phantom 4 (наиболее популярный квадрокоптер сегодня) с крылом самолета, летящего на скорости 383 километра в час. Это стандартная скорость для самолетов малой гражданской авиации. В ходе эксперимента было установлено, что ...

Американское исследование: что будет если столкнуть квадрокоптер и крыло самолета?