Khoa học công nghệ

Không có cây nào bị hại trong quá trình huấn luyện DRONE SWARM này

Máy bay không người lái Quadcopter di chuyển xung quanh thiết lập huấn luyện rừng giả của Soria
Alain Herzog / 2021 EPFL

Người bình thường có thể không nghĩ nhiều về nó, nhưng thực sự có rất nhiều ứng dụng tuyệt vời cho một loạt các máy bay không người lái. Từ các thao tác thực tế như phun thuốc cho cây trồng sống động màn trình diễn ánh sáng, bầu trời chắc chắn là giới hạn. Nhưng trước tiên, chúng ta phải dạy chúng không để sụp đổ vào nhau.

Enrica Soria, một kỹ sư toán học và nghiên cứu sinh người máy từ Viện Công nghệ Liên bang Thụy Sĩ Lausanne (EPFL), cũng quan tâm đến vấn đề này. Cô đã chế tạo một mô hình máy tính có thể mô phỏng thành công quỹ đạo của năm máy bay không người lái tự hành bay qua một khu rừng rậm mà không cần một va chạm nào. Tuy nhiên, cô nhận ra rằng để kiểm tra điều này trong thế giới thực, cô cần phải vượt qua một chướng ngại vật đáng ngạc nhiên: cây cối.

Máy bay không người lái, đặc biệt là những chiếc quadcopter cao cấp hơn mà cô muốn sử dụng, rất đắt tiền và hy sinh một vài trong số chúng trong quá trình thử nghiệm không hoàn toàn lý tưởng. Vì vậy, Soria đã tạo ra một khu rừng giả với những cây mềm, thực ra chỉ là một số cây có thể thu gọn lại được chơi đường hầm từ Ikea. Soria nói rằng “Ngay cả khi máy bay không người lái đâm vào chúng, chúng sẽ không bị vỡ.”

Tuy nhiên, ngoài việc ngăn chặn việc phá hủy các máy bay không người lái tốn kém (hoặc cây vô tội), thử nghiệm còn có ý nghĩa lớn hơn. Khi bầy máy bay không người lái tự động ngày càng trở nên phổ biến trong mọi ngành công nghiệp và trên rất nhiều ứng dụng, cần phải đào tạo nhiều hơn để đảm bảo những chiếc máy bay không người lái này không va chạm với nhau (hoặc với người hoặc tài sản cá nhân) khi chúng ra ngoài trong công việc. Một hệ thống kiểm soát đáng tin cậy, như của Soria, là một bước cần thiết và quan trọng.

Hiện tại, bầy đàn tự quản được kiểm soát phản ứng. Điều này có nghĩa là chúng luôn chạy tính toán dựa trên khoảng cách với các vật phẩm khác để chúng có thể tránh chướng ngại vật hoặc lẫn nhau; tương tự như vậy, nếu máy bay không người lái quá lan rộng, chúng sẽ phát hiện ra và di chuyển lại. Đó là tất cả tốt và tốt, nhưng vẫn còn vấn đề là mất bao lâu để máy bay không người lái thực hiện các tính toán điều chỉnh này một cách nhanh chóng.

Thuật toán “kiểm soát dự đoán” mới của Soria tích cực hoạt động để tránh những sự chậm lại này với việc lập kế hoạch tốt hơn và hiệu quả hơn. Với nó, chúng giao tiếp với nhau để diễn giải dữ liệu ghi lại chuyển động trong thời gian thực để tạo ra dự đoán về nơi các máy bay không người lái khác gần đó sẽ di chuyển và điều chỉnh vị trí của chúng cho phù hợp.

Bầy bay không người lái tránh chướng ngại vật và va chạm
EPFL

Sau khi thiết lập khu rừng giả và chạy mô phỏng, cô nhanh chóng biết được rằng máy bay không người lái không bị rơi và cô không cần đầu tư vào các chướng ngại vật nhẹ nhàng hơn. Soria lưu ý, “Họ có thể nhìn trước thời gian. Họ có thể thấy trước sự chậm lại trong tương lai của các nước láng giềng và giảm tác động tiêu cực của việc này lên chuyến bay trong thời gian thực ”.

Do đó, Soria đã có thể chứng minh rằng thuật toán của cô cho phép máy bay không người lái di chuyển qua chướng ngại vật nhanh hơn 57% so với máy bay không người lái sử dụng điều khiển phản ứng thay vì thuật toán dự đoán. Cô ấy ghi nhận những kết quả ấn tượng trong một bài viết xuất bản năm Trí tuệ máy tự nhiên vào tháng Năm.

Dự án này, giống như nhiều dự án khác được thiết kế để đào tạo xe tự hành, được lấy cảm hứng từ thiên nhiên. Đúng, giống như đàn cá, đàn chim và bầy ong. Và tất nhiên (ít nhất là ngay bây giờ), thiên nhiên tốt hơn chúng ta rất nhiều. Soria lưu ý rằng “các nhà sinh vật học nói rằng không có máy tính trung tâm,” có nghĩa là không có động vật hoặc côn trùng nào chỉ đạo chuyển động cho những người còn lại trong nhóm. Thay vào đó, mỗi cá nhân tính toán môi trường xung quanh của riêng mình — như chướng ngại vật và thậm chí cả cá, chim hoặc ong khác — và di chuyển cho phù hợp.

Máy bay không người lái nông nghiệp bay và phun cây trồng trên cánh đồng
Suwin / Shutterstock.com

Mặc dù khái niệm điều khiển dự đoán là lần đầu tiên dành cho máy bay không người lái, nhưng đó là một ý tưởng cũ. Trước đây, các nhà khoa học đã sử dụng mô hình này để định hướng các khu vực và hệ thống cho hai phương tiện di chuyển theo quỹ đạo xác định trước. Khả năng kiểm soát dự đoán dựa trên nhiều phép tính thời gian thực và nếu thuật toán chạy nó không thanh lịch, nó có thể tối đa hóa khả năng tính toán của mỗi máy bay không người lái.

Với rất nhiều biến số như tốc độ và khoảng cách đang chơi, thuật toán cũng cần được suy nghĩ cẩn thận và kỹ lưỡng. Các thông số cơ bản như khoảng cách tối thiểu cho phép giữa các máy bay không người lái cần phải được bao gồm để tránh va chạm giữa máy bay không người lái, nhưng những thứ phức tạp hơn như vùng cấm bay và lập bản đồ đường đi hiệu quả ở tốc độ mong muốn cần phải có thể tính toán khi đang bay mà không bị nhiễu tất cả mọi thứ lên.

Khi các thuật toán này được xác định rõ hơn và do đó, mạnh mẽ hơn, chúng sẽ dễ dàng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau mà con người khó thực hiện hoặc không hiệu quả, chẳng hạn như giao hàng phối hợp trong các khu vực tàu điện ngầm lớn hoặc các nhiệm vụ tìm kiếm cứu nạn trên không . Nhưng hiện tại, thuật toán của Soria là một bước tiến vượt bậc đối với dronekind.

thông qua Có dây

Leave a Comment

Stt buồn về cuộc sống mới nhất 2021