Unul dintre multele moduri în care cercetătorii lucrează pentru a îmbunătăți performanța dronelor autonome este prin a le pune în competiție cu oamenii în cursele lor. Este nevoie de o anumită abilitate pentru a pilota un quadcopter minuscul într-un spațiu restrâns la viteze incredibile, iar prin dezvoltarea de algoritmi care depășesc aceste capacități, putem crea o generație de drone cu capacități incredibile. Oamenii de știință de la Universitatea din Zurich susțin că datorită unui nou algoritm care poate construi o cale de zbor cu o mare eficiență, au făcut exact asta.
În doar câțiva ani, cursele cu drone au trecut de la un hobby underground al pasionaților de aviație la un sport profesionist, iar printre organizațiile care promovează acest nivel înalt de competiție se numără și Drone Racing League. În sezonul 2019, organizatorii au inclus pentru prima dată o competiție specială pentru dezvoltatorii de drone autonome care își puteau pune aeronavele cu echipaj unul împotriva celuilalt pentru premii în bani semnificative.
Drona dezvoltată la Universitatea Delft a ocupat primul loc la prima competiție de calificare, demonstrând că este cu 12% mai rapidă decât următoarea cea mai rapidă dronă autonomă din această categorie. Dar într-o rundă bonus specială, nu a putut să se egaleze cu pilotul uman profesionist Gabriel „Gab707” Kocher, terminând cu 5 secunde în spatele colegului său.
Acum, la mai puțin de doi ani mai târziu, cercetătorii de la Universitatea din Zurich susțin că au depășit această diferență, deși în condiții complet diferite și cu unele avertismente. Ei spun că algoritmii anteriori pentru dronele autonome se bazau pe simplificarea fie a sistemului de quadcopter, fie a traiectoriei de zbor în sine. Noul algoritm le îmbunătățește, ținând seama mai precis de limitările dronei și calculând „traiectoriile optime în timp” care accelerează și decelerează la viteza corectă în diferite puncte ale cursului.
Echipa a demonstrat valoarea noului lor algoritm utilizându-l pentru a naviga cu un quadcopter în jurul unei piste de curse. Camerele externe au fost folosite pentru a surprinde mișcarea dronei și a furniza acesteia informații despre locația acesteia în timp real, care apoi informează algoritmul în viitor. Controlul quadcopterului a fost apoi predat doi piloți profesioniști de curse de drone, cărora li sa dat timp să se antreneze pe pistă în avans.
Toate turele parcurse de algoritm au fost mai rapide decât cele ale piloților umani, iar performanța a fost mai stabilă, deoarece după determinarea traseului optim de-a lungul traseului, s-a putut repeta în mod fiabil. Oamenii de știință vorbesc, că aceasta este prima dată când un quadcopter autonom învinge piloți umani într-o cursă de drone, dar va mai trece ceva timp până când Drone Racing League va pierde în fața unui computer.
Acest lucru se datorează faptului că algoritmul nu se bazează doar pe camere externe pentru a-și măsura locația pe traseu, ci necesită și aproximativ o oră de calcule pentru a calcula traiectoria optimă în termeni de timp. Aceștia sunt doi factori pe care oamenii de știință încearcă să îi abordeze înainte ca algoritmul să-și găsească drumul spre utilizare comercială: reducerea cerințelor de calcul ale algoritmului și permițându-i să se bazeze pe camerele de la bord.
Dar algoritmul este încă un pas semnificativ înainte pentru tehnologie și s-ar putea dovedi util pentru dronele concepute pentru o mare varietate de aplicații. Indiferent dacă finalizează operațiuni de căutare și salvare, inspectează clădiri sau livrează mărfuri, obiectivul este ca aceștia să facă acest lucru cu mare viteză, eficiență și fiabilitate.
Citeste si:
- HIPER SHADOW FPV Review – Quadcopter accesibil cu cameră
- Ochelari, telecomandă și dronă - DJI a prezentat un nou sistem DJI FPV