Ai consente ai droni di volare senza mappe o sensori
I droni possono volare da soli senza mappe o parti extra?Un nuovo sistema mostra come la fisica di base e le piccole reti possono renderlo possibile.
I ricercatori della Shanghai Jiao Tong University hanno sviluppato un nuovo modo per aiutare i droni a navigare da soli, senza fare affidamento su componenti grandi o costosi.Questo approccio attinge dal movimento degli insetti e combina l'apprendimento profondo con i principi di fisica di base, lasciando che i droni si muovano attraverso spazi senza mappatura o controllo esterno.
Il sistema proposto utilizza invece una rete neurale end-to-end che assume dati sui sensori grezzi e fornisce direttamente segnali di controllo.Questo design imita il modo in cui gli insetti si muovono utilizzando poche risorse neurali, senza mappatura o pianificazione.
Il sistema funziona su una mappa di profondità 12 × 16 e gestisce ancora la navigazione.Sebbene la risoluzione sia bassa, i dati forniscono spunti sufficienti per l'ANN per guidare il movimento di un drone ed evitare ostacoli.L'allenamento è stato fatto in un simulatore utilizzando forme semplici per creare ambienti diversi.Un motore di fisica faceva parte del ciclo di addestramento, consentendo di imparare in contesti singoli e multi-drone.Altri droni sono stati trattati come ostacoli in movimento.
Un punto di forza del sistema è la sua struttura.Utilizza tre livelli convoluzionali e funziona su una scheda informatica da $ 21.L'allenamento richiede due ore su una GPU.Il modello supporta la navigazione di sciame senza pianificazione o comunicazione tra droni, rendendo facile ridimensionare.
I modelli di apprendimento profondo precedenti richiedevano dati etichettati e spesso non riuscivano a fallire le impostazioni di laboratorio.Questo approccio include il modello di fisica del drone in allenamento, che migliora la velocità di allenamento e la generalizzazione ad altri contesti, in particolare per il movimento e la stabilità.
I ricercatori hanno mostrato che i piccoli modelli possono abbinare o battere i grandi modelli addestrati su grandi set di dati.Questa mette in discussione l'idea che più dati siano sempre migliori.Invece, l'uso della conoscenza fisica e le condizioni di allenamento ben abbinate possono funzionare meglio.
La rete neurale artificiale (ANN), con meno di 2 MB di parametri, consente ai droni di volare a 20 m/s usando solo input di profondità.Ciò dimostra che forti modelli interni di fisica possono essere più utili dei sensori ad alto dettaglio.
Sebbene addestrato nella simulazione, il sistema ha mostrato un'ampia generalizzazione.Potrebbe supportare compiti come le corse dei droni, le riprese, l'ispezione del magazzino e la ricerca e il salvataggio in aree limitate GPS.Lo studio mostra come le reti neurali semplici addestrate con la fisica possano supportare l'autonomia dei droni su vasta scala.
