Salah satu dari banyak cara para peneliti bekerja untuk meningkatkan kinerja drone otonom adalah dengan membuat mereka bersaing dengan manusia dalam ras mereka. Dibutuhkan sejumlah keterampilan untuk mengemudikan quadcopter kecil di ruang terbatas dengan kecepatan luar biasa, dan dengan mengembangkan algoritme yang melampaui kemampuan ini, kita dapat membuat generasi drone dengan kemampuan luar biasa. Para ilmuwan dari Universitas Zurich mengklaim bahwa berkat algoritma baru yang dapat membangun jalur penerbangan dengan efisiensi tinggi, mereka telah melakukan hal itu.
Hanya dalam beberapa tahun, balap drone telah berubah dari hobi bawah tanah penggemar penerbangan menjadi olahraga profesional, dan di antara organisasi yang mempromosikan kompetisi tingkat tinggi ini adalah Drone Racing League. Pada musim 2019, penyelenggara untuk pertama kalinya memasukkan kompetisi khusus untuk pengembang drone otonom yang dapat mengadu pesawat berawak mereka satu sama lain untuk mendapatkan hadiah uang tunai yang signifikan.
Drone yang dikembangkan di Delft University mengambil tempat pertama dalam kompetisi kualifikasi pertama, membuktikan bahwa itu 12% lebih cepat dari drone otonom tercepat berikutnya dalam kategori ini. Namun dalam ronde bonus khusus, dia tidak bisa menandingi pilot manusia profesional Gabriel "Gab707" Kocher, yang finis 5 detik di belakang rekannya.
Sekarang, kurang dari dua tahun kemudian, para peneliti di Universitas Zurich mengklaim telah menjembatani kesenjangan itu, meskipun dalam kondisi yang sama sekali berbeda dan dengan beberapa peringatan. Mereka mengatakan bahwa algoritma sebelumnya untuk drone otonom didasarkan pada penyederhanaan sistem quadcopter atau jalur penerbangan itu sendiri. Algoritme baru meningkatkan ini dengan lebih akurat memperhitungkan keterbatasan drone dan menghitung "lintasan waktu optimal" yang berakselerasi dan melambat pada kecepatan yang benar di berbagai titik di lapangan.
Tim membuktikan nilai algoritme baru mereka dengan menggunakannya untuk menavigasi quadcopter di sekitar trek balap. Kamera eksternal digunakan untuk menangkap pergerakan drone dan memberikannya informasi tentang lokasinya secara real time, yang kemudian menginformasikan algoritme di masa mendatang. Kendali quadcopter kemudian diserahkan kepada dua pilot drone racing profesional, yang diberi waktu untuk berlatih terlebih dahulu di lintasan.
Semua putaran yang diselesaikan oleh algoritme lebih cepat daripada pilot manusia, dan kinerjanya lebih stabil, karena setelah menentukan jalur optimal di sepanjang rute, ia dapat mengulanginya dengan andal. Ilmuwan berbicara, bahwa ini adalah pertama kalinya quadcopter otonom mengalahkan pilot manusia dalam perlombaan drone, tetapi itu akan memakan waktu lama sebelum Drone Racing League kalah dari komputer.
Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa algoritme tidak hanya mengandalkan kamera eksternal untuk mengukur lokasinya di rute, tetapi juga membutuhkan sekitar satu jam perhitungan untuk menghitung lintasan optimal dari segi waktu. Ini adalah dua faktor yang ingin diatasi oleh para ilmuwan sebelum algoritme menemukan jalannya untuk penggunaan komersial: mengurangi persyaratan komputasi algoritme dan memungkinkannya mengandalkan kamera terpasang.
Tetapi algoritme masih merupakan langkah maju yang signifikan untuk teknologi dan terbukti berguna untuk drone yang dirancang untuk berbagai aplikasi. Baik mereka menyelesaikan operasi pencarian dan penyelamatan, memeriksa bangunan atau mengirimkan kargo, tujuannya adalah agar mereka melakukannya dengan kecepatan, efisiensi, dan keandalan yang tinggi.
Baca juga:
- Ulasan HIPER SHADOW FPV – Quadcopter Terjangkau dengan Kamera
- Kacamata, remote control dan drone - DJI menghadirkan sistem baru DJI FPV