Сенсори глибини допомогли дронам обходити перешкоди без затримок

Інженери з MIT представили NanoMap - нову систему автономної навігації дронів. Вона заснована на аналізі безлічі тривимірних знімків, отриманих за допомогою сенсорів глибини, і дозволяє дрону ефективно обходити перешкоди, при цьому не втрачаючи швидкості. Препринт з описом алгоритму управління доступний на офіційному сайті університету, а детально про неї розкажуть на конференції ICRA 2018, яка пройде в Брісбені (Австралія) в травні.

Одне з найважливіших завдань при розробці систем автоматичного управління дронами - це ефективний обхід перешкод для переміщення в складній обстановці: наприклад, у лісі або в приміщенні. Більшість вже існуючих систем вчать дрони спочатку розпізнавати перешкоди, а потім уникати їх за допомогою систем комп'ютерного зору. Такий підхід, однак, може істотно знизити швидкість переміщення літального апарату: оцінка місцевості вимагає додаткового - нехай і порівняно невеликого - часу. Автоматичний політ дрона також може бути ускладнений у новому, невідомому раніше просторі; крім того, можливості автопілота можуть бути сильно обмежені розмірами дрона і його вантажопідйомністю: наприклад, безпілотник не завжди можна оснастити лідарами і складними системами комп'ютерного зору.

Новий підхід до навчання дронів обходу перешкод використовували інженери з Лабораторії інформаційних технологій і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту під керівництвом Расса Тедрейка (Russ Tedrake). Він заснований на тому, що положення дрона в просторі не визначено для нього самого в будь-який момент часу: дрону не потрібно, наприклад, розпізнавати навколишні об'єкти і орієнтуватися на їх положення для оцінки власного. Використання такої невизначеності дозволяє обійтися без трудомісткого збору даних для навчання і використання безлічі сенсорів на борту безпілотника під час польоту.

Дрон, однак, необхідно оснастити спеціальними камерами глибини. За допомогою них автопілот аналізує навколишній простір і планує дії на основі того, що бачив раніше.

На початку польоту точка переміщення знаходиться в полі зору дрона; для того, щоб переміститися далі (в ще недоступну полю зору точку), дрон аналізує доступні йому до цього знімки місцевості до тих пір, поки не виявить потрібну - вільну від перешкод - точку переміщення.

Головний плюс такої системи - відсутність довгого процесу навчання автопілота навігації. Її автори пишуть, що подібний метод автономної навігації можна також використовувати і для поліпшення безпілотних автомобілів.

Навчити дрон уникати перешкоди при безпілотному управлінні можна різними способами. Наприклад, інженери з Університету Карнегі - Мелона для навчання подібної системи змусили дрон врізатися в предмети - і навчили його успішно огинати їх після 11500 зіткнень.