Sehen Sie, wie eine Drohne mit maschinellem Lernen den Sturm übersteht

Drohnen sind in der Lage, unter kontrollierten Bedingungen oder mit Hilfe einer Fernsteuerung autonom zu fliegen.Das

Um vollwertige Drohnen zu entwickeln, die in jeder Umgebung effizient navigieren können, hat ein Team von Ingenieuren des CalTech Neural-Fly entwickelt, eine Deep-Learning-Technik, die dabei hilft,Drohnen, die sich an den Wind anpassen.

Bei seiner Arbeit verwendet Neural-Fly eine StrategieTrennung, mit deren Hilfe nur wenige Parameter des neuronalen Netzes in Echtzeit aktualisiert werden müssen. Dieser Effekt wird, wie die Forscher feststellten, mithilfe eines Meta-Lernalgorithmus erreicht, der das neuronale Netzwerk vortrainiert, dass nur bestimmte Schlüsselparameter aktualisiert werden müssen, um sich effektiv an eine sich ändernde Umgebung anzupassen.

„Der direkte und spezifische Einfluss verschiedenerWindbedingungen auf Flugzeugdynamik, Leistung und Stabilität können mit einem einfachen mathematischen Modell nicht genau charakterisiert werden“, sagt Chang. „Anstatt zu versuchen, jeden Einfluss der turbulenten und unvorhersehbaren Windbedingungen, denen wir bei Flugreisen begegnen, zu qualifizieren und zu quantifizieren, verwenden wir einen kombinierten Deep-Learning- und adaptiven Steuerungsansatz, der es dem Flugzeug ermöglicht, aus früheren Erfahrungen zu lernen und sich während des Fluges an neue Bedingungen anzupassen .“ .

Forscher testeten vernetzte Drohnenzum Neural-Fly, mit dem Real Weather Windkanal. Es ist eine riesige Versuchsanlage mit mehr als tausend winzigen computergesteuerten Lüftern, die es Ingenieuren ermöglicht, alles von einer leichten Brise bis zu einem ausgewachsenen Sturm zu simulieren.

Wissenschaftler stellen fest, dass in nur 12 FlugminutenAutonome Quadrokopter haben gelernt, auf starken Wind zu reagieren. Die Drohnen hatten die Aufgabe, sich unabhängig von Windböen, die 12 m pro Sekunde erreichen konnten, entlang der „Acht“ zu bewegen. Die Ergebnisse zeigten, dass Neural-Fly-Quadcopter beim Folgen dieser Flugbahn bis zu viermal weniger Fehler machten als Drohnen, die mit ähnlichen adaptiven Steueralgorithmen ausgestattet sind, die aerodynamische Effekte ohne Deep Learning erkennen und darauf reagieren.

Die Forscher glauben, dass die Technologie dies ermöglichen wirdDrohnen können notwendige, aber alltägliche Aufgaben wie die Zustellung von Paketen oder den Lufttransport von Unfallfahrern vollständig und autonom erledigen.

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