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Vidéo: Livraison percée? Suisse algorithme donne des drones leçon de conduite
Les Robots s’épanouir dans prévisibles, organisé environnements, tels que les entrepôts qui sont disposés dans les grilles. Si les drones vont être en mesure de livrer des colis dans les villes, ils devront passer par un imparfait et un environnement imprévisible. C’est pourquoi une équipe de chercheurs du MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) a développé un drone système qui embrasse l’incertitude.
Actuellement, les robots mobiles, y compris les véhicules autonomes et des drones de combiner plusieurs approches pour savoir où ils sont et comment ils doivent se rendre à leur destination sans heurter quoi que ce soit. Le GPS est un bon moyen d’obtenir un aperçu général, mais des drones aurez également besoin d’un logiciel sophistiqué pour vous aider à naviguer zones urbaines surpeuplées.
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Une méthode populaire pour une cartographie dynamique est simultanés de la localisation et de cartographie (SLAM), qui convertit les données en cartographié les représentations du monde et du robot rapport à elle. C’est délicat pour les drones, qui se déplacent trop rapidement pour ordinateur-algorithmes de vision à croquer les données. De Plus, une rafale de vent ou légèrement imparfaite composant peut facilement faire le drone dérive assez pour jeter l’ensemble du système hors de contrôle.
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“Trop de confiance des cartes ne vous aidera pas si vous voulez des drones qui peuvent fonctionner à des vitesses plus élevées dans des environnements humains,” dit un étudiant diplômé de Pete Florence, l’auteur principal sur un nouveau papier. Dans un communiqué de CSAIL il l’explique, “Une approche qui est plus conscient de l’incertitude nous permet d’obtenir un niveau beaucoup plus élevé de fiabilité en termes de pouvoir voler dans des quartiers proches et éviter les obstacles.”
Des chercheurs du MIT CSAIL développé un drone système qui réduit les accidents par l’anticipation d’incertitude.
(Image: Jonathan Comment, MIT CSAIL.)
Le système, appelé NanoMap, les modèles et les comptes de l’incertitude. Par conséquent, il réduit le taux d’accidents pour les drones, quand ils sont forcément dérive un peu hors sujet. Le CSAIL équipe a testé leur nouveau système de drone et ont confirmé qu’ils étaient en mesure de prévenir les drones à partir de la plante presque à chaque fois. Lorsque NanoMap n’était pas la modélisation de l’incertitude et de l’drones dérivé de cinq pour cent sur le cours, ils se sont écrasés 28 pour cent du temps. En ajoutant à l’incertitude de l’équation, le taux de collision a été réduit à seulement deux pour cent.
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NanoMap utilise la profondeur de détection à la mesure de ses environs. La clé, c’est qu’il n’est pas juste faire de la motion plans de son point de vue actuel, mais il cherche aussi une histoire de tout ce que le drone a déjà vu à anticiper comment se déplacer dans les champs cachés de la vue.
Cette première version du système se concentre sur les drones, mais dans l’avenir, il pourrait également être appliquée à l’auto-conduite des voitures, qui seront confrontés à des défis similaires naviguer dans l’incertitude.
(Image: MIT CSAIL)
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