Дрон с искусственным интеллектом побеждает профессиональных гонщиков дронов в их собственной игре

Профессиональные гонщики дронов стали последними, кому пришлось пережить позорное поражение искусственного интеллекта после того, как квадрокоптеры, оснащенные этой технологией, победили их в их же игре.

Надев гарнитуры с видом от первого лица, подключенные к камере на их дроне, гонщики-чемпионы с трудом успевали за летательным аппаратом с искусственным интеллектом под названием Swift.

Разработанный исследователями Цюрихского университета в Швейцарии, Swift одержал 15 побед в 25 гонках против одних из лучших пилотов дронов в мире.

Показывая людям, как это делается, Свифт также показал самый быстрый круг, преодолевая препятствия на скорости до 62 миль в час (100 км/ч). «Все это опирается только на бортовой компьютер, одну камеру и инерциальный датчик», — заявила команда в видео (вверху), опубликованном в четверг.

«Физические виды спорта представляют собой более сложную задачу для ИИ, поскольку они менее предсказуемы, чем настольные или видеоигры», — сказал Давиде Скарамуцца, руководитель группы робототехники и восприятия в Цюрихском университете. «У нас нет идеальных знаний о моделях дронов и окружающей среды, поэтому ИИ должен изучать их, взаимодействуя с физическим миром».

Команда отметила, что до недавнего времени автономным дронам требовалось в два раза больше времени, чем дронам, пилотируемым человеком, для навигации по гоночной трассе, если только они не были связаны с внешней системой отслеживания положения для создания более точной траектории полета.

Но Swift находится в своей собственной лиге, реагируя в режиме реального времени на данные, собранные бортовой камерой, аналогичной той, которую используют гонщики.

«Его интегрированный инерциальный измерительный блок измеряет ускорение и скорость, а искусственная нейронная сеть использует данные с камеры для локализации дрона в пространстве и обнаружения ворот на гоночной трассе», — объясняет команда на своем веб-сайте. «Эта информация поступает в блок управления, также основанный на глубокой нейронной сети, которая выбирает лучшее действие, чтобы завершить схему как можно быстрее».

Обучение Swift началось в смоделированной среде, чтобы избежать уничтожения многочисленных дронов. Когда программное обеспечение становилось достаточно хорошим, его дорабатывали в ходе полетов на реальной машине.

Когда он был готов, он продемонстрировал свои навыки против Алекса Вановера, чемпиона Drone Racing League 2019 года; Томас Битматта, чемпион MultiGP Drone Racing 2019 года; и трехкратный чемпион Швейцарии Марвин Шеппер.

Гоночная трасса занимала площадь 25 на 25 метров с семью квадратными воротами, которые нужно было пройти в правильном порядке, чтобы пройти круг. Соревнования также включали в себя сложные маневры, такие как Split-S, акробатический прием, включающий полуперекат дрона и выполнение нисходящей полупетли на полной скорости.

Хотя Swift показал самый быстрый круг, пилоты-люди оказались более адаптируемыми, чем автономный дрон, который сталкивался с трудностями, когда условия отличались от тех, в которых он обучался, например, если на трассе светил более яркий свет.

Команда заявила, что ее исследование направлено не только на то, чтобы победить профессиональных гонщиков-дронов с помощью дрона-робота, объяснив, что из-за ограниченного времени полета из-за нехватки заряда батареи управление автономными машинами на большей скорости делает их более эффективными и, следовательно, более полезными для таких вещей, как поиск. и спасательные миссии, мониторинг лесов или даже исследование космоса.

Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта уже давно способно побеждать людей в таких играх, как шахматы и го, но достижения Свифта в гонках дронов считаются первыми в мире.