Современные коммерческие беспилотники используют GPS, ловко лавируя между зданиями на большой высоте. Но их передвижение по улицам может закончиться аварией из-за недостаточно быстрого реагирования на неожиданные препятствия. Теперь исследователи из Цюрихского университета разработали алгоритм, который сделает их полноценными участниками городского трафика.
Нейросеть DroNet, управляющую дроном, обучили распознавать опасные ситуации и оперативно на них реагировать на примере автомобилей и велосипедов. Интересно, что вместо набора фантастических датчиков для наблюдения за окружающим миром, система полагается на обычную камеру.
Ученые использовали массив данных, собранный с видеокамер велосипедов и автомобилей, передвигающихся в реальной городской среде. Показывая их DronNet снова и снова, они обучили алгоритм правилам дорожного движения: двигаться по дороге, не пересекая встречную полосу, обходить внезапные преграды в виде пешеходов, другого транспорта или строительных объектов.
«Этот компьютерный алгоритм учится решать сложные задачи на реальных примерах, так же, как дети учатся у своих родителей или учителей», — говорит Давид Скарамуцца, профессор робототехники в Цюрихском университете.
Команда также обнаружила, что после обучения в городских условиях их беспилотные летательные аппараты могут использовать полученные знания в других сложных условиях: на автостоянках и в офисных коридорах. И хотя до внедрения технологии еще далеко, она приближает нас ко времени, когда дроны будут с легкостью прокладывать дорогу через запруженные городские улицы, доставляя посылки.
Видео демонстрирует, как работает система. Еще один бонус — подробное изложение исследования, опубликованное специалистами Цюрихского университета в свободном доступе.
Читайте также: В Сиэтле открыли первый магазин без касс и продавцов
