Дроны научились ориентироваться в городе без GPS |
||
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 |
2018-01-27 09:38 Швейцарские ученые разработали алгоритм, который научил дронов ориентироваться, копируя поведение водителей и велосипедистов — быстро и без использования GPS. Технология должна помочь беспилотникам, которым необходимо летать на низкой высоте в условиях города, органично влиться в городской транспортный поток. Большинство дронов, использующих GPS, в реальных городских условиях в лучшем случае столкнутся с проблемами. В худшем — со зданиями или другими транспортными средствами. Сигнал от спутников может стать нестабильным в тоннелях или на улице в деловом центре, усеянном небоскребами. В этом случае реакция беспилотников не будет достаточно быстрой, а действия — безопасными. Ученые из Университета Цюриха считают, что придумали остроумное решение для этой проблемы. Об их работе рассказывает Science Daily. Алгоритм DroNet обратил себе на пользу трафик на городских улицах. ИИ, управляющий дроном, копирует поведение водителей и велосипедистов. Такой подход позволил обучать алгоритм на сотнях реальных ситуаций. Анализируя поведение участников транспортного потока с помощью нейросети, DroNet на первом этапе выучил правила дорожного движения. А затем научился анализировать данные с камеры, установленной на дроне: на каждом кадре он указывает безопасный вектор движения, а также потенциально опасные зоны, чтобы автопилот мог быстро среагировать. «DroNet распознает неподвижные и динамические препятствия и может замедлиться, чтобы избежать столкновения. С этим алгоритмом мы делаем шаг к тому, чтобы сделать дроны с автономной навигацией частью нашей повседневности», — говорит один из авторов исследования, профессор Дэвид Скарамуцца. Главное преимущество такого подхода — то, что он может работать, просто получая данные с экшн-камеры или смартфона. Ему не нужны радары и иные дорогостоящие сенсоры. Это также делает систему намного легче. Впрочем, алгоритм задействует серьезные вычислительные мощности. И потому предстоит решить целый ряд технологических задач, прежде чем на улицах и вправду появятся дешевые и умные дроны-курьеры, указывает другой участник проекта Антонио Локерчио. Возможность ориентироваться в сложном городском окружении может быть прорывной для беспилотных технологий. На открытых пространствах дроны уже способны решать очень серьезные задачи и даже спасать жизни. Недавно в Австралии беспилотник за две минуты обнаружил тонущих подростков и сбросил им надувной плот, на котором они вернулись на берег. Источник: hightech.fm Комментарии: |
|