Neuralt netværk styrer droner gennem skov

Neuralt netværk styrer droner gennem skov

Foto: École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Autonome droner skal styre gennem komplekse omgivelser og hjælpe beredskab i Schweiz med at lede efter forsvundne vandrere.

Forskere i Schweiz har brugt et neuralt netværk til at træne droner i at navigere i et udfordrende terræn. Dronerne er trænet til at genkende, hvornår en sti drejer, eller hvornår den fortsætter ligeud.

Det fremgår af en pressemeddelelse fra det tekniske universitet École Polytechnique Fédérale de Lausanne.

Forskerne bag projektet har udviklet dronenavigationen på universitetets robotcenter, og resultaterne blev publiceret i tidsskriftet Robotics and Automation Letters fra IEEE i december.

De to droner, som forskerne har brugt i forsøget, er ikke udstyret med særlige sensorer, men benytter begge et almindeligt farvekamera, der peger fremad. Billederne fra kameraet er eneste materiale til det neurale netværk, der skal generere styringskommandoerne til dronen.

Læs også: Nye regler åbner for ‘blinde’ droneflyvninger

Den ene af de to dronemodeller er bygget særligt til formålet. Den har en computer om bord, der ved hjælp af et neuralt netværk vurderer, om en sti går ligeud, til højre eller til venstre i forhold til kameraet. Dette kan computeren bruge til at styre dronen.

I den anden drone, en standard-drone fra Parrot, sender kameraet løbende billederne til en computer, der omsætter dem til kommandoer, som så bliver sendt retur til dronen.

Trænet af vandrer med GoPro-kameraer

Det neurale netværk har 10 lag og 57 mio. indbyrdes forbindelser mellem neuronerne.

For at lære netværket at kende forskel på stiers retning har forskerne brugt mere end 20.000 billeder fra GoPro-kameraer, der har filmet en vandresti fra hovedet af en vandrer.

Vandreren var udstyret med tre kameraer, der pegede hver sin vej, alt imens han sørgede for at holde hovedet lige i forhold til gåretningen.

Læs også: Droner skal nødlande automatisk med dansk autopilot

Ved hjælp af den træning opnåede forskerne en præcision på 85 pct.

Næste skridt er menneske-genkendelse

Ifølge forskernes egne tal anmeldes der årligt 1.000 tilfælde af forsvundne vandrere alene i Schweiz, og de autonome skovdroner skal bruges i større flokke, der kan gennemgå et områdes stier og dermed udvide eftersøgninger.

»Mens droner, der flyver højt, allerede bliver brugt kommercielt, kan de endnu ikke flyve autonomt i komplekse miljøer såsom tæt skov. I disse miljøer kan selv den mindste fejl resultere i et styrt. Robotter har brug for en kraftfuld hjerne for at få den komplekse verden til at give mening,« siger professor Davide Scaramuzza fra University of Zürich i pressemeddelelsen.

Læs også: Regeringen vil have digitale nummerplader på erhvervsdroner

Dronerne har endnu kun lært at følge en vilkårlig sti - ikke at navigere fornuftigt i et stisystem eller genkende forsvundne vandrere. Der er dermed et stykke vej til, at systemet kan bruges i redningssituationer, påpeger forskerne.

Næste skridt i udviklingen bliver at lære dronerne at genkende mennesker.

Kommentarer (2)

Er det ikke sandsynligt at den forsvundne vandrer er vandret bort fra stien og kommet til skade?

Skal man ikke hellere sende en formation afsted i en kæde med måske 10m afstand og flyve i ret linie, men udenom træerne for at afsøge et areal systematisk?

  • 0
  • 0

Mennesker flytter sig i udgangspunktet sjældent særligt langt fra stierne.
Ligesom mennesker kommer droner hurtigere frem ved at følge en sti. Den kan bare gøre det meget hurtigere.
Når navigerings teknikken er på plads kan man så udstyre den med IR scannere og andet relevant til eftersøgning.

  • 2
  • 0