Такие компании, как Amazon имеют далеко идущие планы по использованию дронов для доставки товаров непосредственно заказчику. Но даже оставляя в стороне вопросы законодательства, сложно создать программу для дронов, чтобы они могли пролететь сквозь суматоху городского пространства.
Избежать препятствий при полете на высоких скоростях сложно особенно для небольших беспилотников, вычислительные возможности которых ограничены.
Многие существующие подходы опираются на сложные карты, которые подсказывают дронам местонахождение относительно препятствий, что не особенно практично в реальных условиях с непредсказуемым поведением объектов и может грозить крушениями.
Имея это в виду, команда из Массачусетского технологического института и лаборатории искусственного интеллекта (CSAIL) разработала для анализа систему, которая позволяет дронам летать со скоростью 20 миль в час в такой среде, как лес или склад.
Одна из ключевых идей для анализа оказалась удивительно простой: система учитывает положение дрона в пространстве с течением времени как неопределенное и на самом деле моделирует и рассчитывает эту неопределенность. Это позволяет не только строить планы движения для текущего поля зрения, но и предвидеть, как нужно двигаться в скрытом поле зрения, которое он уже видел.
«Это похоже на сохранение всех изображений, которые вы видели в мире, на большой магнитофон в твоей голове, — говорит участник исследования Флоренс. — Планируя движение, дрон по сути идет назад во времени, чтобы представлять индивидуально разные местах, где он был».
В течение многих лет ученые-компьютерщики работали над алгоритмами, которые позволяют дронам знать, где они находятся, что происходит вокруг них, как добраться из одного пункта в другой. Общие подходы, такие как одновременная локализация и отображение, берут исходные текущие данные и преобразовывают их в сопоставленные представления.
Источник: http://www.robo-geek.ru/letayuschie-roboty/programmirovanie-dronov-dlya-poletov-v-usloviyah-neopredelennosti