Нейронная сеть DroNet преподает БПЛА для навигации по городским улицам
Ученые из ETH Zurich обучают беспилотные летательные аппараты, как перемещаться по улицам города, заставляя их изучать вещи, которые они уже знают, например, автомобили и велосипеды. Используемое программное обеспечение называется DroNet, и это сверточная нейронная сеть. Значит, он учится летать и перемещаться, летая и перемещаясь. Ученые собрали свои собственные учебные данные, привязав GoPros к автомобилям и велосипедам и поехали вокруг Цюриха в дополнение к тому, чтобы публиковать доступные видео на Github. До сих пор дроны узнали достаточно, чтобы не пересекать встречный трафик и избегать препятствий, таких как пилоны и пешеходы.
Для этого DroNet производит пару выходов из каждой системы отсчета, угол поворота и вероятность столкновения. Программное обеспечение не требует большой вычислительной мощности, а также не нуждается в каких-либо графических процессорах (нет необходимости приостанавливать работу с криптовалютами), поэтому его можно применять к множеству БПЛА, даже для нано-дронов размером с ладонь. Результаты на этом этапе довольно впечатляют. Беспилотные летательные аппараты даже способны перемещаться по внутренним пространствам, таким как офисные здания и гаражи, а также идеально подходят для доставки пакетов - без данных обучения.
Обращаясь к IEEE Spectrum, профессор Университета Цюриха Скарамузза сказал, что пока не слишком возбужден. Во-первых, способности движения и предсказания дрона ограничены постоянной высотой, а нейронная сеть не интегрирована с задачами разведки. Таким образом, похоже, что использование БПЛА, оборудованного DroNet, в поисково-спасательной миссии в лесу, в настоящее время невозможно.
Конечная цель? По словам Скарамуззы - это дроны, которые могут летать и перемещаться «точно», как птицы. Будем надеяться, что Boston Dynamics не решит попробовать это.