Привязанные дроны обнаруживают препятствия с помощью ИИ
Содержание
- Зачем привязывать дроны
- Недостатки привязанных дронов, летящих за транспортом
- Обучение системы на симуляторе
- На каком этапе находится разработка системы избегания препятствий
- Преимущества привязанных дронов
- Потенциальные сроки проекта
- Требования к низкой стоимости
- Требования к низкому излучению частот
- Коммерциализация проекта
Зачем привязывать дроны
Основной минус автономных БПЛА в том, что время их нахождения в воздухе ограничено. Если же речь идет коптерах с электромоторами, то время их полета ограничено парой часов. Для того, чтобы вести круглосуточное наблюдение, используют привязанные дроны. БПЛА, соединенный кабелем, питается от источника энергии на земле и передает вниз информацию по закрытому кабелю.
Но что делать, если привязанный дрон нужно закрепить за мобильным транспортным средством? Ведь возникают задачи по сопровождению перемещающейся техники. Как избежать столкновения дрона или кабеля с ветками, линиями электропередач и другими препятствиями? Об исследованиях с помощью искусственного интеллекта в этом направлении пишет журнал dronelife.com. Данная статья описывает один из векторов развития беспилотной авиации.
Дроны, привязанные к мобильным транспортным средствам, могут принести огромную пользу вооруженным силам, поскольку они способны предоставлять визуальные и другие данные с высоты птичьего полета в различных средах и ситуациях.
Недостатки привязанных дронов, летящих за транспортом
Однако одним из недостатков привязки дронов к движущимся транспортным средствам является опасность, которую могут создать потенциальные препятствия, такие как ветки деревьев или низко висящие светофоры, что потенциально может привести к повреждению дрона, троса или самого транспортного средства. Небольшая компания-разработчик программного обеспечения из Питтсбурга разрабатывает решение этой проблемы, используя искусственный интеллект (ИИ) и алгоритмы машинного обучения, чтобы помочь дрону «видеть» препятствия с безопасного расстояния и избегать их.
Обучение системы на симуляторе
KEF Robotics разрабатывает интеллектуальную систему безопасного управления привязанными дронами. Компания внедрила симулятор Falcon, созданный Duality AI, для создания различных сценариев обучения своих систем автономности избегать препятствий в реальных ситуациях.
Работая в рамках программы по созданию боевых машин нового поколения армии США, KEF разрабатывает относительно недорогую систему на основе инфракрасных и электрооптических камер, которая может обнаруживать линии электропередач и другие опасности на пути транспортного средства и прикрепленного к нему привязанного дрона.
«Министерство обороны хочет перемещать их через сложные городские условия на высоких скоростях, и мы создаем систему, которая может обнаруживать опасности на достаточном расстоянии, чтобы вы могли планировать траекторию дрона и пролетать под опасностями или иным образом избегать их», — заявил Китчелл, генеральный директор KEF Robotics.
На каком этапе находится разработка системы избегания препятствий
KEF — одна из немногих компаний, конкурирующих за разработку такой системы для армии. По словам Китчелла, разработка системы KEF находится где-то между этапом лабораторных испытаний и этапом проверки проведения демонстрации прототипа в оперативной среде.
«Мы внедрили алгоритмы на наземных транспортных средствах, но еще не летали с привязанным коптером и наземным транспортным средством, обрабатывающим всю информацию одновременно», — сказал он. «Это критический шаг».
Система включает в себя большое количество камер, позволяющих оператору строить очень сложную карту окружающей среды по мере движения по ней. Обработка такого объема данных в режиме реального времени — одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются проектировщики систем.
Преимущества привязанных дронов
Использование дронов, привязанных к транспортным средствам, дает множество преимуществ по сравнению с другими формами наблюдения, такими как использование беспилотных летательных аппаратов.
«Привязанные дроны позволяют вам поддерживать их в рабочем состоянии практически постоянно, поскольку вы можете привести их в действие от наземного транспортного средства», — сказал Китчелл. «И у вас есть защищенный канал передачи данных между БПЛА и наземным транспортным средством. Вы можете собирать данные на борту самолета и отправлять их по кабелю Ethernet на наземное транспортное средство».
Чтобы армия могла использовать привязанные дроны в сочетании с боевыми машинами следующего поколения, которые в настоящее время находятся в стадии разработки, необходимо решить проблему обхода препятствий.
«Армия впервые пришла к нам и сказала: «Мы хотим понять, как мы можем использовать современные методы компьютерного зрения, чтобы улучшить дальность обнаружения опасностей», — сказал Китчелл. Задача армии перед поставщиками заключалась в разработке недорогой навигационной системы, которую можно было бы легко и недорого адаптировать для установки на нескольких машинах. По его словам, армия хочет добиться с помощью своей программы боевых машин следующего поколения — снабдить каждую машину «своими крошечными военно-воздушными силами».
Потенциальные сроки проекта
Ряд поставщиков претендуют на контракт Министерства обороны США на производство боевых машин следующего поколения, причем отбор, как ожидается, состоится где-то в следующем году или в начале 2025 года.
По словам Китчелла, это означает, что полевые испытания системы KEF на новых автомобилях, вероятно, состоятся через три или четыре года.
Исследователи KEF используют симуляторы Duality для создания цифровых двойников реальной среды, чтобы научить программное обеспечение избегать препятствий, с которыми может столкнуться привязанный дрон.
«Основной уровень этого проекта заключается в том, чтобы мы создали эти среды, проехали через них с помощью нашей системы и наших датчиков большое количество раз, а затем оценили, какие алгоритмы и какие датчики будут работать в дальнейшем», — сказал он.
Требования к низкой стоимости
Одним из ограничений, которые армия налагала на потенциальных поставщиков программного обеспечения, было сохранение низкой стоимости единицы их систем.
«Не выходите и не используйте эту инфракрасную камеру за 100 000 долларов. Попробуйте использовать инфракрасную камеру за 7000 долларов, камеру EO за 600 долларов и компьютер, который вы можете купить в местном компьютерном магазине», — сказал Китчелл.
Чтобы удовлетворить бюджетные требования армии, KEF использует камеры высокого разрешения, которые захватывают визуальные изображения, а не более дорогие и сложные технологии записи данных, такие как LiDAR или радар.
Требования к низкому излучению частот
«Мы хотим иметь решения, которые не излучают радиочастоты или электромагнитные частоты. Мы стараемся быть пассивной, более простой и недорогой системой».
Недавние достижения в области технологий сотовых телефонов привели к разработке меньших по размеру и более мощных камер, которые к тому же относительно недороги. В настоящее время компания экспериментирует с различными типами камер, полями обзора и модальностями камер, чтобы определить лучшую конфигурацию камеры, которую можно использовать для создания системы, способной обнаруживать опасности на оптимальном расстоянии.
«Предположим, вы хотите обнаружить линию электропередачи на расстоянии 2 километров. Какая камера вам нужна? Каким должно быть поле зрения? Эта камера доступна сегодня на полке?» — спросил Китчелл.
Коммерциализация проекта
Хотя Министерство обороны является крупнейшим спонсором проекта программного обеспечения для привязных дронов и первоначальное использование этого программного обеспечения будет военным, он сказал, что конечной целью компании является разработка системы, которую можно будет предложить коммерческим рынкам.
«Мы пытаемся коммерциализировать все, что делаем в KEF. И Duality тоже в этом очень заинтересована», — сказал он.