html текст
All interests
  • All interests
  • Design
  • Food
  • Gadgets
  • Humor
  • News
  • Photo
  • Travel
  • Video
Click to see the next recommended page
Like it
Don't like
Add to Favorites

Автомобили и велосипеды научили дроны летать в городе

ailabRPG / YouTube

Инженеры разработали нейросетевой алгоритм для дронов, позволяющий им летать в сложной обстановке, например, городе, опираясь только на изображение с камеры. Разработчики обучили дрон не вылетать за пределы дороги и избегать столкновений с препятствиями, опираясь на массив записей поездок на автомобилях и велосипедах, сообщается в пресс-релизе Цюрихского университета. Исходный код алгоритма, датасет и натренированная модель доступны на сайте университета.

Практически все дроны используют для навигации сигналы GPS или ГЛОНАСС. Этого достаточно для автоматических полетов на относительно большой высоте, но при полетах в городе сигналов от спутников недостаточно. В таких условиях дрону нужно не только знать свое примерное расположение, но и избегать столкновений со статичными и двигающимися объектами, например, пешеходами или автомобилями. Помимо этого, сигнал спутниковых систем может быть недоступен в помещениях.

Исследователи под руководством Давиде Скарамузза (Davide Scaramuzza) из Цюрихского университета разработали нейросетевой алгоритм DroNet для автономной навигации дронов, использующий только изображения с камеры. Разработчики взяли за основу восьмислойную остаточную сеть ResNet-8 и модифицировали ее. Полученная сеть состоит из восьми слоев и принимает на входе черно-белое (с градациями серого) изображение с разрешением 200 на 200 пикселей. На выходе нейросеть выдает два параметра: угол поворота относительно текущей траектории и вероятность столкновения. Исходя из вероятности столкновения рассчитывается скорость движения.

Для обучения нейросети навыкам передвижения по городским дорогам инженеры использовали общедоступный датасет Udacity, содержащий более 70 тысяч изображений из поездок автомобилей. Помимо этого исследователи создали датасет для расчета вероятности столкновения с объектом (автомобилем, пешеходом или другим) от расстояния до него. Для этого они ездили по городу на велосипеде с закрепленной на руле камерой. После этого исследователи разметили датасет, присвоив кадрам, снятым далеко от объекта, низкую вероятность столкновения (0), а тем, которые были сняты вплотную к объекту — высокую вероятность (1).

После тренировки инженеры протестировали алгоритм на коммерчески доступном квадрокоптере, подключенном к компьютеру через Wi-Fi. Нейросеть на компьютере получала изображение с камеры, анализировала его и возвращала на дрон команды управления. Исследователи показали, что дрон смог без столкновений перемещаться по дорогам, поворачивать на них и избегать столкновений с препятствиями.

Интересно, что изображения из датасетов были сняты на высоте около полутора метров, но дрон смог практически с такой же эффективностью передвигаться и избегать столкновений и при полете на высоте пяти метров. Помимо этого разработчики протестировали работу в условиях, совсем непохожих на данные из тренировочного набора данных. Выяснилось, что дрон может самостоятельно передвигаться в коридорах или больших помещениях и также избегать столкновений с людьми в них.


Исследователи отмечают, что разработанный ими алгоритм избегания столкновений лучше применять в паре с продвинутым планировщиком маршрута. Разработчики предоставили все данные исследований другим исследователям, которые могут воспользоваться наработками в своих проектах. Исходный код DroNet и натренированная модель опубликованы на GitHub, а созданный инженерами датасет и использованные во время испытаний веса для алгоритма доступны на сайте университета.

В прошлом году канадская компания Drone Delivery Canada объявила о разработке похожей системы визуальной навигации для дронов. Технические подробности разработки не раскрывались, но известно, что она предназначается для навигации без GPS во время дальних полетов.

Григорий Копиев

Читать дальше
Twitter
Одноклассники
Мой Мир

материал с nplus1.ru

1

      Add

      You can create thematic collections and keep, for instance, all recipes in one place so you will never lose them.

      No images found
      Previous Next 0 / 0
      500
      • Advertisement
      • Animals
      • Architecture
      • Art
      • Auto
      • Aviation
      • Books
      • Cartoons
      • Celebrities
      • Children
      • Culture
      • Design
      • Economics
      • Education
      • Entertainment
      • Fashion
      • Fitness
      • Food
      • Gadgets
      • Games
      • Health
      • History
      • Hobby
      • Humor
      • Interior
      • Moto
      • Movies
      • Music
      • Nature
      • News
      • Photo
      • Pictures
      • Politics
      • Psychology
      • Science
      • Society
      • Sport
      • Technology
      • Travel
      • Video
      • Weapons
      • Web
      • Work
        Submit
        Valid formats are JPG, PNG, GIF.
        Not more than 5 Мb, please.
        30
        surfingbird.ru/site/
        RSS format guidelines
        500
        • Advertisement
        • Animals
        • Architecture
        • Art
        • Auto
        • Aviation
        • Books
        • Cartoons
        • Celebrities
        • Children
        • Culture
        • Design
        • Economics
        • Education
        • Entertainment
        • Fashion
        • Fitness
        • Food
        • Gadgets
        • Games
        • Health
        • History
        • Hobby
        • Humor
        • Interior
        • Moto
        • Movies
        • Music
        • Nature
        • News
        • Photo
        • Pictures
        • Politics
        • Psychology
        • Science
        • Society
        • Sport
        • Technology
        • Travel
        • Video
        • Weapons
        • Web
        • Work

          Submit

          Thank you! Wait for moderation.

          Тебе это не нравится?

          You can block the domain, tag, user or channel, and we'll stop recommend it to you. You can always unblock them in your settings.

          • nplus1.ru
          • университет
          • исследования
          • домен nplus1.ru

          Get a link

          Спасибо, твоя жалоба принята.

          Log on to Surfingbird

          Recover
          Sign up

          or

          Welcome to Surfingbird.com!

          You'll find thousands of interesting pages, photos, and videos inside.
          Join!

          • Personal
            recommendations

          • Stash
            interesting and useful stuff

          • Anywhere,
            anytime

          Do we already know you? Login or restore the password.

          Close

          Add to collection

             

            Facebook

            Ваш профиль на рассмотрении, обновите страницу через несколько секунд

            Facebook

            К сожалению, вы не попадаете под условия акции