På det 24-timers El Segundo Defense Tech Hackathon brukte tre unge ingeniører en 3D-printer og mindre enn $500 for å lage en drone som vil utfordre tradisjonell avhengighet av GPS-satellittsignaler for navigasjon. Den er posisjonert som en kostnadseffektiv løsning for UAV-er for å operere i miljøer der GPS-signaler er kompromitterte eller utilgjengelige.
Dronen beregner GPS-koordinater ved hjelp av en algoritme som matcher satellittbilder fra Google Maps med kamerabilder. Veiledningssystemet til kryssermissilet Raytheon Tomahawk fungerer på et lignende prinsipp.
Hastigheten som teamet utviklet en liten drone med ved bruk av hylledeler og algoritmer og kostnadseffektiviteten er viktig for initiativet fra det amerikanske forsvarsdepartementet Replicator, der tusenvis av droner planlegges opprettet og utplassert. Den er bygget for mindre enn $500 og kan være enda billigere i skala, så denne dronen reduserer kostnadene som vanligvis er forbundet med avansert UAV-teknologi betydelig.
vi designet, 3d-printet og bygget en <$500 drone med som beregner GPS-koordinater uten signal ved hjelp av et kamera + google maps
på 24 timer pic.twitter.com/8P2QoQMNbW
— Ian Laffey (@ilaffey2) Februar 18, 2024
Etter at et innlegg om en drone gikk viralt inn Twitter, grunnla ingeniørene et selskap kalt Theseus og planlegger å teste og kommersialisere teknologien ytterligere. Enheten var til og med interessert i Ukraina, noe som ble antydet av et teammedlem, programvareingeniør Ian Laffy, men han spesifiserte ikke nøyaktig hvem det var.
Det som kom ut av El Segundo Defense Tech Hackathon er absolutt en prototype som for tiden kjører på en simulator. Men utviklerne sier at den første flyvningen til den nye dronen vil finne sted snart.
søt liten landingsside jeg kastet sammen etter middag, store ting kommer pic.twitter.com/RotmKZYjY5
— Ian Laffey (@ilaffey2) Februar 27, 2024
Thesus-teamet hadde som mål å gjøre dronen så billig og effektiv som mulig. Den har en fast vinge og er utstyrt med et nedovervendt kamera for georeferering, som lar den matche omgivelsene med forhåndslastede segmenter av Google-kart for å bestemme koordinatene. Noen av komponentene ble skrevet ut på en 3D-printer, og enheten ble satt sammen på bare 2 timer. Elektronikken ble kjøpt ferdig, og algoritmene for navigasjon uten GPS var også klare. Utviklerne brukte en lokal objektmatchende modell for å matche dronekamerabildet med Google Maps-satellittbilder med en oppløsning på 0,5 m per piksel, med GPS-koordinater overlagret.
Ifølge utviklerne er det bedre alternativer, men denne ble valgt fordi den kan implementeres raskt. Selskapets mål er å oppnå et nivå av navigasjonsnøyaktighet som ligner på et quadcopter DJI.
Teamet mener at for at en liten drone skal kunne identifisere plasseringen nesten hvor som helst, trenger den ikke å bære og behandle en gigantisk database med satellittbilder. I stedet er det nok å lære enheten forholdet mellom visse GPS-koordinater og terrengfunksjoner ved å bruke en dyplæringsmodell.
Utviklerne av dronen har allerede erfaring med å jobbe med en posttjeneste basert på den AI og generativ modellering for encellet biologi, og de internerte kl Apple Inc. og Tesla Motors.
Les også: