自律型ドローンの性能を向上させるために研究者が取り組んでいる多くの方法の つは、ドローンを人間とレースで競わせることです。 小さなクワッドコプターを限られたスペースで信じられないほどの速度で操縦するには、ある程度のスキルが必要ですが、これらの能力を超えるアルゴリズムを開発することで、信じられないほどの能力を備えた世代のドローンを作成できます。 チューリッヒ大学の科学者は、非常に効率的に飛行経路を構築できる新しいアルゴリズムのおかげで、まさにそれができたと主張しています。
わずか数年で、ドローン レースは航空愛好家のアンダーグラウンドな趣味からプロ スポーツへと移行しました。この高レベルの競争を促進する組織の中に、ドローン レーシング リーグがあります。 2019 年のシーズンでは、主催者は初めて、多額の賞金を得るために有人航空機を互いに戦わせることができる自律型ドローン開発者向けの特別な競争を含めました。
デルフト大学で開発されたドローンは、最初の予選大会で 12 位になり、このカテゴリーで 707 番目に速い自律型ドローンよりも 5% 速いことが証明されました。 しかし、特別なボーナス ラウンドでは、彼はプロの人間パイロット Gabriel "Gab" Kocher に匹敵することができず、同僚に 秒遅れて終了しました。
それから 年も経たない今、チューリッヒ大学の研究者は、まったく異なる条件といくつかの注意点はあるものの、そのギャップを埋めたと主張しています。 自律型ドローンの以前のアルゴリズムは、クアッドコプター システムまたは飛行経路自体の簡素化に基づいていたという。 新しいアルゴリズムは、ドローンの制限をより正確に考慮し、コース上のさまざまなポイントで正しい速度で加速および減速する「時間最適軌道」を計算することで、これらを改善します。
チームは、レース トラックでクワッドコプターを操縦するために新しいアルゴリズムを使用することで、その価値を証明しました。 外部カメラを使用してドローンの動きをキャプチャし、その位置に関する情報をリアルタイムで提供し、将来的にアルゴリズムに通知します。 その後、クワッドコプターの制御は、事前にトラックで練習する時間が与えられた 人のプロのドローン レーシング パイロットに引き継がれました。
アルゴリズムによって完了されたすべてのラップは、人間のパイロットよりも速く、パフォーマンスはより安定していました。これは、ルートに沿って最適なパスを決定した後、それを確実に繰り返すことができるためです。 科学者は話す、ドローンレースで自律型クワッドコプターが人間のパイロットを打ち負かしたのはこれが初めてですが、ドローンレーシングリーグがコンピューターに負けるまでにはしばらく時間がかかるでしょう.
これは、アルゴリズムがルート上の位置を測定するために外部カメラに依存するだけでなく、時間に関して最適な軌道を計算するために約 時間の計算を必要とするという事実によるものです。 これらは、科学者がアルゴリズムの商用利用への道を見つける前に対処しようとしている つの要因です。アルゴリズムの計算要件を減らし、搭載カメラに依存できるようにします。
しかし、このアルゴリズムは依然としてこの技術にとって大きな前進であり、さまざまな用途向けに設計されたドローンに役立つ可能性があります。 捜索救助活動の完了、建物の検査、貨物の配達のいずれを行う場合でも、目標は、優れた速度、効率、および信頼性でそれを行うことです。
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