Способные ориентироваться в пространстве дроны появились в лаборатории ЛЭТИ. Специалисты обучили беспилотные летательные аппараты не просто определять свое местоположение, но и распознать местность. Такая разработка позволит снизить риски утраты беспилотника в случае отказа основных систем слежения.
Цифры, скобки, непонятные слова – для простого обывателя набор этих знаков на экране компьютера кажется чем-то фантастическим. Для студентов ЛЭТИ, в свою очередь, собрать эти символы в конструкцию гораздо проще, чем сделать бутерброд. В лаборатории будущие программисты вместе с учеными университета обучают беспилотные летательные аппараты думать и в прямом смысле слова видеть.
«Казалось бы, можно получать команды от оператора посредством пульта и летать там себе спокойно, но мы же говорим о движении к индустрии, где БПЛА может получить буквально точку на карте – поставить как в навигаторе – куда ему полететь, какой-то набор заданий, который он выполнит, и вернется обратно», – отметил ассистент кафедры вычислительной техники Евгений Неверов.
Компьютерное зрение поможет беспилотникам летать самостоятельно, без прямого участия человека. Такие дроны будут полезны во многих сферах –доставка товаров, поиск пропавших людей или хорошо спрятанных объектов, обработка и опрыскивание сельскохозяйственных угодий.
Еще одна разработка команды ЛЭТИ— научить квадрокоптер самостоятельно ориентироваться в пространстве. Раньше, находясь в воздухе, беспилотник определял, где он находится только получая сигнал со спутника. Теперь же, если сигнал пропадет, камеры на дроне, словно человеческие глаза, не дадут сбиться с пути и помогут удачно приземлиться, не разбив дорогую технику.
«Полезно будет тем кто работает с дронами – они будут понимать, что если вдруг случится какая-то непредвиденная ситуация с дроном, все-таки большая вероятность, что он сядет безопасно для себя, окружающих, для техники, для зданий и транспортных средств», – подчеркнула младший научный сотрудник Юлия Ким.
В основе разработки – нейросеть. Программа показала дрону огромное количество видеозаписей с изображением городов, лесов, полей, водных объектов. Мозг аппарата все запомнил и теперь сам анализирует, что находится вокруг.
