Дроны смогут выслеживать преступников в лесу на скорости 40 км/ч

В Университете Цюриха разработали новый подход к алгоритмам избегания препятствий для квадрокоптеров. Он позволяет автономным летательным аппаратам перемещаться в сложных условиях, не снижая скорость.

Исходно алгоритм обучали в симуляции, заставляя виртуальный дрон двигаться в виртуальной среде, полной препятствий. Как пишет The Next Web, нейросеть дрона обучили предсказывать маршрут полета по данным с бортовых сенсоров.

После этого разработчики приступили к тестированию системы в реальных условиях — в лесах, развалинах зданий и сошедших с рельс поездах. Во всех случаях выбранный подход, показал себя эффективным, указывают создатели алгоритма. При этом нейросеть ни минуты не тренировалась в реальных условиях, только в симуляции.

В итоге, например, правильно обученный дрон смог двигаться сквозь лес со скоростью 40 км/ч, ловко огибая деревья. Это стало возможным, в частности, потому, что траектория формируется напрямую на основе данных с датчиков, что минимизирует задержку.

Теперь разработчики хотят еще повысить скорость дронов в сложных условиях, однако для этого им потребуются более совершенные сенсоры. Разработка будет полезной, например, во время поисковых и спасательных операций или для выслеживания преступников.

Ранее в этом году беспилотник, управляемый искусственным интеллектом, впервые победил человека-пилота в гонке. Алгоритм, управлявший им, также был разработан учеными из Цюрихского университета.