연구자들이 자율 드론의 성능을 개선하기 위해 노력하는 여러 방법 중 하나는 종족에서 인간과 경쟁하게 하는 것입니다. 좁은 공간에서 작은 쿼드콥터를 믿을 수 없을 정도로 빠른 속도로 조종하려면 어느 정도 기술이 필요하며, 이러한 능력을 능가하는 알고리즘을 개발함으로써 놀라운 능력을 지닌 드론 세대를 만들 수 있습니다. 취리히 대학의 과학자들은 비행 경로를 매우 효율적으로 구축할 수 있는 새로운 알고리즘 덕분에 그 일을 해냈다고 주장합니다.
불과 몇 년 사이에 드론 레이싱은 항공 매니아의 언더그라운드 취미에서 프로 스포츠로 바뀌었고, 이러한 높은 수준의 경쟁을 촉진하는 조직 중에는 드론 레이싱 리그가 있습니다. 2019년 시즌에 주최측은 처음으로 상당한 상금을 위해 유인 항공기를 서로 경쟁할 수 있는 자율 드론 개발자를 위한 특별 경쟁을 포함했습니다.
델프트 대학에서 개발한 드론은 12차 예선에서 707위를 차지해 이 부문에서 다음으로 빠른 자율주행 드론보다 5% 빠른 성능을 입증했다. 그러나 특별 보너스 라운드에서 그는 전문 인간 조종사 Gabriel "Gab" Kocher를 따라잡지 못했으며 동료보다 초 뒤쳐졌습니다.
이제 년도 채 되지 않아 취리히 대학의 연구원들은 완전히 다른 조건과 몇 가지 주의 사항이 있음에도 불구하고 그 간극을 메웠다고 주장합니다. 그들은 자율 드론에 대한 이전 알고리즘이 쿼드콥터 시스템이나 비행 경로 자체를 단순화하는 데 기반을 두었다고 말합니다. 새로운 알고리즘은 드론의 한계를 보다 정확하게 설명하고 코스의 다른 지점에서 올바른 속도로 가속 및 감속하는 "시간 최적 궤적"을 계산하여 이를 개선합니다.
팀은 경주 트랙에서 쿼드콥터를 탐색하는 데 사용하여 새로운 알고리즘의 가치를 입증했습니다. 외부 카메라를 사용하여 드론의 움직임을 포착하고 실시간으로 위치 정보를 제공하여 향후 알고리즘에 알립니다. 그런 다음 쿼드콥터의 조종권은 두 명의 전문 드론 레이싱 조종사에게 넘겨졌고, 이들은 트랙에서 미리 연습할 시간을 주었습니다.
알고리즘에 의해 완료되는 모든 랩은 인간 조종사의 랩보다 빨랐고 성능은 더 안정적이었습니다. 경로를 따라 최적의 경로를 결정한 후 안정적으로 반복할 수 있기 때문입니다. 과학자들은 말한다, 자율 쿼드콥터가 드론 경주에서 인간 조종사를 이긴 것은 이번이 처음이지만, 드론 레이싱 리그가 컴퓨터에게 지기까지는 시간이 걸릴 것입니다.
이는 알고리즘이 경로 상의 위치를 측정하기 위해 외부 카메라에 의존할 뿐만 아니라 시간 측면에서 최적의 궤적을 계산하기 위해 약 시간의 계산이 필요하기 때문입니다. 알고리즘이 상업적으로 사용되기 전에 과학자들이 해결하고자 하는 두 가지 요소는 알고리즘의 계산 요구 사항을 줄이고 온보드 카메라에 의존하도록 허용하는 것입니다.
그러나 이 알고리즘은 여전히 기술 발전에 있어 중요한 단계이며 다양한 응용 분야를 위해 설계된 드론에 유용할 수 있습니다. 수색 및 구조 작업을 완료하든, 건물을 검사하든, 화물을 배달하든, 목표는 빠른 속도, 효율성 및 신뢰성으로 수행하는 것입니다.
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