Как автономный беспилотник победил человека на реальной трассе
Команда инженеров из лаборатории Micro Air Vehicle Lab Делфтского технического университета создала легкий квадрокоптер MonoRace, способный побеждать топовых FPV-пилотов без участия оператора. Подробности этого научного прорыва ученые обнародовали в авторитетном журнале Science Robotics.
Разработчики испытали свой аппарат на соревнованиях Abu Dhabi Autonomous Racing League, где беспилотник развивал скорость около 100 километров в час, молниеносно проходил специальные ворота и превзошел время трех бывших чемпионов мира.
Вместо того чтобы давать роботу все более мощные датчики и компьютеры, мы хотели выяснить, сколько интеллекта сможем извлечь из весьма ограниченных ресурсов. Гонки дронов предоставили экстремальную среду для тестирования этих идей за пределами лаборатории. Это побудило нас разработать ИИ, который был не только быстрым, но и надежным, а также способным адаптироваться, когда внешние измерения недоступны,
– прокомментировал аэрокосмический инженер Делфтского технического университета и соавтор исследования Кристоф Де Вагтер.
Почему FPV-гонки стали идеальным тестом для искусственного интеллекта
Гонки дронов с видом от первого лица – это изнурительный спорт экстремальных скоростей. Люди управляют квадрокоптерами через специальные очки с помощью радиопульта, направляя аппараты через серию узких ворот на скорости от 96 до 161 километра в час. Малейшая погрешность в микросекунду сразу приводит к сокрушительной аварии.
Ранее исследователи уже пытались бросить вызов людям. В 2022 году команда из Цюрихского университета продемонстрировала модель Swift, которая сумела обойти чемпионов, но только на полностью контролируемой закрытой трассе размером примерно 25 на 25 метров. Как только в помещении немного меняли освещение, эффективность системы мгновенно падала. В отличие от лабораторий, MonoRace доказал свое мастерство на неконтролируемой открытой трассе.
Минималистичное оборудование и 500 команд в секунду
Главная инновация MonoRace заключается в отказе от громоздкой аппаратуры. Система использует лишь одну камеру и инерциальный измерительный блок (IMU), который фиксирует ускорение и вращение дрона. Квадрокоптер не полагается на GPS, а крошечный бортовой компьютер генерирует около 500 команд в секунду.
Полет на очень высокой скорости с одной-единственной камерой – сложная задача, поскольку изображения размыты, деформированы, а у системы искусственного интеллекта очень мало времени, чтобы точно определить, где находится дрон. Мы разработали надежный способ объединения того, что видит камера, с собственной информацией о движении дрона, что позволило ему ориентироваться на трассе на высокой скорости без GPS,
– рассказал исследователь робототехники Делфтского технического университета и соавтор исследования Ставро Бахнам.
Для обучения системы специалисты применили алгоритмы обучения с подкреплением в цифровой среде. Как отметил соавтор работы Робин Фереде, их нейросеть научилась управлять двигателями напрямую, минуя сложное классическое планирование траекторий. Этот подход подтверждает, что ориентация в динамическом физическом пространстве доступна даже для компактных и легких устройств без сверхмощного оборудования.