Летающий робот препятствий не боится

Исследователи из Корнелла создали летающего самостоятельного робота, который как птица умен, когда дело доходит непосредственно до маневрирования между различными препятствиями.

Машина, которая может двигаться сквозь лес, внутри поврежденных зданий либо же через туннели, может иметь существенное значение в разных поисково-спасательных операциях. Малые летательные аппараты уже стали обычным явлением, а технология GPS обеспечивает управление ими. А теперь доцент кафедры компьютерных наук Ашатош Саксена со своей командой взяли на себя решение чрезвычайно трудной части данной конструктивной задачи - как сохранить механизм, чтоб он не задел ветви деревьев или не врезался в стены. Человек, который управляет на расстоянии подобным аппаратом, может не всегда реагировать достаточно быстро на препятствия, и радиосигналы кроме того не везде до робота могут дойти.

Саксена со своей командой провели тест, применяя имеющийся уже в продаже летательный аппарат, то есть - четырехроторный вертолет с карточный стол размером, управляемый дистанционно. Они его запрограммировали непосредственно для самостоятельного полета по лестничным клеткам и институтским коридорам с применением 3D камеры. Так как камеры вертолета не особо чувствительны и "видят" плохо на большие расстояния, следовательно, они не могут спланировать безопасно маршрут, огибая препятствия. Сам Саксена запрограммировал систему управления этим летательным аппаратом, применяя разработанные ранее методы - превращение в модель 3D окружающей среды плоского изображения видеокамеры.

Аспиранты Мевлана Джемици и Ян Ленц на себя взяли обучение робота с помощью 3D фотографий препятствиям, таким как ветви деревьев, заборы, столбы, контуры зданий. Робот учится учитывать доступные характеристики изображения - форму, цвет, контекст и текстуру – то есть, к примеру, какую-то коробку, которая прикреплена к дереву. Набор всех правил для принятия решений "прошивается" заранее в чип, до того, как полетит сам робот.

В движении робот разбивает изображения 3D окружающего пространства на малые фрагменты в границах зоны видимости, а кроме того решает, какие из них выступают препятствиями. Затем он прокладывает курс, чтоб, минуя их, добраться до конечной точки маршрута наиболее коротким путем, внося постоянно коррективы в полет, по мере изменения различных обстоятельств. Проведено было 53 автономных полета в очень непростых условиях с большим числом препятствий, включая знаменитый Арт-Квадрат, то есть двор корнельского университета. Успех роботу сопутствовал в 51 случае, два раза тут помешал ветер.