Johannesa Keplera universitātes pētnieku komanda ir izstrādājusi autonomu dronu ar jauna veida tehnoloģiju, lai uzlabotu meklēšanas un glābšanas pasākumus. Grupa ieskicē savas dronu modifikācijas pētījumā, kas publicēts žurnālā Science Robotics. Tajā pašā žurnāla numurā Andreass Birks no Brēmenes Jēkaba universitātes publicēja Focus rakstu, kurā sīki aprakstīts komandas darbs Austrijā.
Veicot 17 lauka testus dažādos meža tipos un gadalaikos, jauns meklēšanas un glābšanas drona prototips aptuveni 90% gadījumu veiksmīgi atrada cilvēkus blīvos mežos. Dizains, kas tika publicēts Science Robotics 23. jūnijā, apvieno termisko attēlveidošanu, mašīnmācīšanos un jaunu optisko metodi, kas ļauj dronam caur lapotni redzēt pazudušus cilvēkus.
Koku segums apgrūtina mežā apmaldījušos indivīdu atrašanu. Cilvēkiem lidmašīnās un helikopteros ir grūti redzēt cauri segumam uz zemi, kur cilvēki var staigāt vai pat apgulties. Tāda pati problēma attiecas uz siltuma lietojumiem, siltuma sensori nespēj pareizi uztvert rādījumus aiz vāka. Dronus ir mēģināts izmantot meklēšanas un glābšanas misijās, taču tie saskaras ar tādiem pašiem izaicinājumiem, jo tos attālināti kontrolē piloti, kuri meklē zemi. Pētnieki ir pievienojuši jaunu aprīkojumu šiem jaunajiem centieniem, kas ļauj viņiem redzēt cauri koku segumam un izcelt tos, kas nav.
Jaunā risinājuma pamatā ir gaisa optiskā sadalīšanas algoritms, kas izmanto datora skaitļošanas jaudu, lai defokusētu aizsprostošos objektus, piemēram, koku galotnes. Siltuma attēlveidošana tiek izmantota jaunās ierīces otrajā komponentā, lai izceltu siltumu, ko izstaro uzkarsēts ķermenis. Pēc tam mašīnmācības algoritms novērtē, vai siltuma signāli ir no cilvēkiem, dzīvniekiem vai citiem avotiem. Pēc tam jaunais pārnesums tika uzstādīts uz parastā autonomā drona. Lai izvēlētos, kur meklēt, drona dators apvieno gan atrašanās vietas noteikšanu, gan norādes no AOS un temperatūras sensoriem. Ja tiek atrasta iespējamā atbilstība, drons tuvojas mērķim, lai iegūtu labāku skatu.
Ja tiek atrasta iespējamā atbilstība, drons tuvojas mērķim, lai iegūtu labāku izskatu. Ja tā sensori konstatē atbilstību, tas nosūta ziņojumu pētījuma grupai, kurā ir iekļautas koordinātas. Pētnieki izmantoja trīs GoPro kameras, kas pievienotas austiņām, lai apmācītu savu algoritmu, dodoties pārgājienā pa Šveices Alpiem. Viena kamera bija fokusēta uz priekšu, viena pa kreisi un viena pa labi no pārgājiena. Komanda bija uzņēmusi vairāk nekā 20 000 fotogrāfiju pēc stundu pavadīšanas šajos ceļos. Pēc tam fotogrāfijas tika izmantotas, lai izglītotu viņu algoritmu, kā novilkt pārgājienu takas robežas.
Rezultāts ir dziļas mācīšanās algoritms, kas ļauj bezpilota lidaparātam ar vienu uz priekšu vērstu krāsu kameru pilnībā patstāvīgi pārvietoties pa nezināmu trasi, bez cilvēka iejaukšanās. Sistēma bija pat labāka par cilvēkiem, nosakot precīzu virzienu takām, pa kurām tā gāja. Komanda brīdina, ka šie atklājumi joprojām ir sākuma stadijā. Lai gan vēl ir ejams tāls ceļš, līdz autonomie droni var meklēt pazudušus cilvēkus mežos, pētnieki uzskata, ka viņu pētījums parāda, cik dziļi neironu tīkli var palīdzēt autonomiem transportlīdzekļiem risināt situācijas ar sarežģītiem un augstas dimensijas ievadiem.
Tagiblīvs mežs drons glābšana Tehnoloģija