Един от многото начини, по които изследователите работят за подобряване на работата на автономните дронове, е като ги карат да се конкурират с хората в техните раси. Необходими са известни умения, за да пилотирате малък квадрокоптер в ограничено пространство с невероятни скорости и чрез разработване на алгоритми, които надминават тези възможности, можем да създадем поколение дронове с невероятни възможности. Учени от университета в Цюрих твърдят, че благодарение на нов алгоритъм, който може да изгради траектория на полета с голяма ефективност, те са направили точно това.
Само за няколко години състезанията с дронове се превърнаха от подземно хоби на авиационни ентусиасти в професионален спорт, а сред организациите, насърчаващи това високо ниво на състезание, е Drone Racing League. През сезон 2019 организаторите за първи път включиха специално състезание за разработчици на автономни дронове, които можеха да изправят своите пилотирани самолети един срещу друг за значителни парични награди.
Дронът, разработен в университета в Делфт, зае първо място в първото квалификационно състезание, доказвайки, че е с 12% по-бърз от следващия най-бърз автономен дрон в тази категория. Но в специален бонус рунд той не успя да се справи с професионалния човешки пилот Габриел „Gab707“ Кохер, финиширайки на 5 секунди зад своя колега.
Сега, по-малко от две години по-късно, изследователи от университета в Цюрих твърдят, че са преодолели тази празнина, макар и при напълно различни условия и с някои уговорки. Те казват, че предишните алгоритми за автономни дронове се основават на опростяване или на системата на квадрокоптера, или на самата траектория на полета. Новият алгоритъм ги подобрява чрез по-точно отчитане на ограниченията на дрона и изчисляване на „оптимални за времето траектории“, които ускоряват и забавят с правилната скорост в различни точки от курса.
Екипът доказа стойността на новия си алгоритъм, като го използва за навигиране на квадрокоптер около състезателна писта. Използвани са външни камери, за да уловят движението на дрона и да му предоставят информация за местоположението му в реално време, която след това информира алгоритъма в бъдеще. След това управлението на квадрокоптера беше предадено на двама професионални пилоти на състезателни дронове, на които беше дадено време да тренират предварително на пистата.
Всички обиколки, завършени от алгоритъма, бяха по-бързи от тези на човешките пилоти и представянето беше по-стабилно, тъй като след определяне на оптималния път по маршрута, той можеше надеждно да го повтори. Учените говорят, че това е първият път, когато автономен квадрокоптер побеждава човешки пилоти в състезание с дронове, но ще мине известно време, преди Drone Racing League да загуби от компютър.
Това се дължи на факта, че алгоритъмът не само разчита на външни камери, за да измери местоположението си по маршрута, но също така изисква около час изчисления, за да изчисли оптималната траектория по отношение на времето. Това са два фактора, на които учените се стремят да обърнат внимание, преди алгоритъмът да намери своя път към комерсиална употреба: намаляване на изчислителните изисквания на алгоритъма и позволяването му да разчита на бордови камери.
Но алгоритъмът все още е значителна стъпка напред за технологията и може да се окаже полезен за дронове, предназначени за голямо разнообразие от приложения. Независимо дали завършват операции по търсене и спасяване, инспектират сгради или доставят товари, целта е те да го правят с голяма скорост, ефективност и надеждност.
Прочетете също:
- Преглед на HIPER SHADOW FPV – достъпен куадрокоптер с камера
- Очила, дистанционно и дрон - DJI представи нова система DJI FPV