Yksi monista tavoista, joilla tutkijat pyrkivät parantamaan autonomisten droonien suorituskykyä, on saada ne kilpailemaan ihmisten kanssa kilpailuissaan. Pienen nelikopterin ohjaaminen suljetussa tilassa uskomattomilla nopeuksilla vaatii tiettyä taitoa, ja kehittämällä algoritmeja, jotka ylittävät nämä ominaisuudet, voimme luoda sukupolven droneja, joilla on uskomattomat ominaisuudet. Zürichin yliopiston tutkijat väittävät, että uuden algoritmin ansiosta, joka voi rakentaa lentoradan erittäin tehokkaasti, he ovat tehneet juuri niin.
Vain muutamassa vuodessa drone-kilpailu on muuttunut ilmailun harrastajien maanalaisesta harrastuksesta ammattilaisurheiluksi, ja tätä korkeatasoista kilpailua edistävien järjestöjen joukossa on Drone Racing League. Kaudella 2019 järjestäjät osallistuivat ensimmäistä kertaa erityiskilpailuun itsenäisille drone-kehittäjille, jotka pystyivät lyömään miehitetyt lentokoneensa toisiaan vastaan merkittävistä rahapalkinnoista.
Delftin yliopistossa kehitetty drone sijoittui ensimmäisissä karsintakilpailuissa, mikä osoitti, että se on 12 % nopeampi kuin tämän luokan seuraavaksi nopein autonominen drooni. Mutta erityisellä bonuskierroksella hän ei voinut verrata ammattipilotti Gabriel "Gab707" Kocheria, sijoittuen 5 sekuntia kollegansa jäljessä.
Nyt, alle kaksi vuotta myöhemmin, Zürichin yliopiston tutkijat väittävät ylittäneensä tämän kuilun, vaikkakin täysin erilaisissa olosuhteissa ja tietyin varoin. He sanovat, että aiemmat autonomisten droonien algoritmit perustuivat joko nelikopterijärjestelmän tai itse lentoradan yksinkertaistamiseen. Uusi algoritmi parantaa näitä ottamalla tarkemmin huomioon dronin rajoitukset ja laskemalla "aikaoptimaaliset liikeradat", jotka kiihtyvät ja hidastuvat oikealla nopeudella radan eri kohdissa.
Tiimi osoitti uuden algoritminsa arvon käyttämällä sitä nelikopterin ohjaamiseen kilparadalla. Ulkoisia kameroita käytettiin kuvaamaan dronin liikettä ja antamaan sille tietoa sen sijainnista reaaliajassa, mikä sitten informoi algoritmia tulevaisuudessa. Nelikopterin hallinta luovutettiin sitten kahdelle ammatilliselle drone-lentäjälle, joille annettiin aikaa harjoitella radalla etukäteen.
Kaikki algoritmin suorittamat kierrokset olivat nopeampia kuin ihmislentäjillä ja suorituskyky oli vakaampi, koska optimaalisen reitin määrittämisen jälkeen se pystyi luotettavasti toistamaan sen. Tiedemiehet puhuvat, että tämä on ensimmäinen kerta, kun autonominen nelikopteri on voittanut ihmislentäjät drone-kilpailussa, mutta kestää jonkin aikaa ennen kuin Drone Racing League häviää tietokoneelle.
Tämä johtuu siitä, että algoritmi ei ainoastaan luota ulkoisiin kameroihin sen sijainnin mittaamiseen reitillä, vaan vaatii myös noin tunnin laskelmia optimaalisen ajan laskemiseen. Nämä ovat kaksi tekijää, joita tutkijat pyrkivät käsittelemään ennen kuin algoritmi löytää tiensä kaupalliseen käyttöön: algoritmin laskentavaatimusten vähentäminen ja sen salliminen luottaa sisäisiin kameroihin.
Algoritmi on kuitenkin edelleen merkittävä edistysaskel tekniikan kannalta ja voi osoittautua hyödylliseksi moniin erilaisiin sovelluksiin suunnitelluille droneille. Olivatpa he suorittamassa etsintä- ja pelastusoperaatioita, tarkastavat rakennuksia tai kuljettavat rahtia, heidän tavoitteena on tehdä se nopeasti, tehokkaasti ja luotettavasti.
Lue myös:
- HIPER SHADOW FPV Review – Edullinen nelikopteri kameralla
- Lasit, kaukosäädin ja drone - DJI esitteli uuden järjestelmän DJI FPV