Quadcopter Navigation in the Forest using Deep Neural Networks |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-03-30 14:06 Научно-популярное издание N+1 сообщает, что швейцарские ученые научили квадрокоптер самостоятельно передвигаться по лесным тропинкам и дорогам на уровне человеческого роста. Это поможет находить заблудившихся путников лесу и освободить человеческие ресурсы во время разысканных работ. Статья опубликована в IEEE Robotics and Automation Letters, краткое описание работы доступно на сайте Федеральной политехнической школы Лозанны. В проекте использовался Parrot AR Drone 2.0 и квадрокоптер самостоятельной конструкции. Управляющая полетом беспилотника нейросеть десять раз в секунду считывает изображение с камеры и проверяет, куда дальше нужно следовать, чтобы не сбиться с пути. Если проложенный путь находится прямо по курсу, то дрон ускоряется, если дорога уходит в сторону, то квадрокоптер будет тормозить и поворачивать до тех пор, пока путь снова не окажется по центру изображения. Для получения массива изображений для тренировки нейросети исследователи закрепили на голове одно человека три камеры, расположенных под разным углом — одна камера смотрела прямо, остальные были направлены в стороны под углом 30 градусов. С этими камерами ученые записали прохождение семи разных лесных маршрутов, после чего из массива записанного видео отобрали 20 тысяч изображений. Поскольку каждая камера смотрела под своим углом, то массив изображений был поделен на три класса: на одних кадрах дорога была по центру, а на других уходила направо или налево. Эти 20 тысяч классифицированных изображений были использованы для тренировки десятислойной нейросети таким образом, чтобы алгоритм всегда стремился «идти» по лесной дороге. Полная статья на N+1 https://nplus1.ru/news/2016/02/11/run-like-hell Видео-презентация процесса полета в лесу https://youtu.be/umRdt3zGgpU Мы в социальных сетях: https://vk.com/science_stories https://twitter.com/soo_science https://www.instagram.com/stories.science https://www.youtube.com/channel/UCbSwDvKLO4hOPfYbMKnVYrQ Источник: vk.com Комментарии: |
|