Алгоритм, позволяющий небольшим беспилотникам, используя только показания бортовых датчиков, выполнять сложные динамические маневры, разработали исследователи из Пенсильванского университета, сообщает IEEE Spectrum.
Подпишись на наш Viber: новости, юмор и развлечения!
ПодписатьсяДроны за счет своей конструкции имеют очень высокую маневренность. Однако, как правило, в исследованиях они движутся достаточно медленно или задействуют массивную внешнюю систему управления с датчиков и камер, чтобы осуществлять быстрые динамичные движения.
Разработчики из Пенсильванского университете решили пойти другим путем и использовать исключительно бортовые датчики для планирования полета. В своих экспериментах они использовали с любительский квадрокоптер весом 250 граммов, оснащен камерой, гироскопом и акселерометром, процессором Qualcomm Snapdragon и сигнальным процессором Hexagon DSP.
Читайте также: Запустят дрон, который будет поставлять интернет во все уголки мира
В опубликованном видеоролике беспилотник проходит слалом, а также пролетает через узкое окно, в некоторых экспериментах возвращено на 45 и 90 градусов. При этом квадрокоптер развивает ускорение до 1,5 g и проходит препятствия, отклоняясь до 90 градусов на скорости пять метров в секунду. Дрон от изначально обладает только информацией о своем местонахождении. А сбор дополнительной информации, планирования и выполнения маневра квадрокоптер производит самостоятельно.
Использовать показатели собственных датчиков для оперативного ориентирования на местности очень важна для малых беспилотников. Ведь, кроме выполнения сложных трюков это помогает также избегать столкновений с препятствиями. В прошлом году, например, разработчики из Лаборатории информационных технологий и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института представили беспилотник самолетного типа, который способен самостоятельно распознавать препятствия и уклоняться от них на скорости до 50 километров в час.
Как сообщал сайт Знай.ua, специалисты Стэнфордского университета разработали различные профили эмоционального поведения для дронов