12/10/2021
Door Ad Spijkers
Snelle drone kan dankzij in simulatie ontwikkelde algoritmen met hoge snelheden door onbekend terrein vliegen.
Voor het verkennen van complexe en onbekende omgevingen zoals bossen, gebouwen of grotten zijn drones moeilijk te verslaan. Ze zijn snel, wendbaar en klein en ze kunnen vrijwel overal sensoren en ladingen vervoeren. Maar zonder kaart door een onbekende omgeving kunnen autonome drones nauwelijks hun weg vinden. Op dit moment zijn deskundige menselijke piloten nodig om het volledige potentieel van drones te benutten.
Om autonoom behendig vliegen onder de knie te krijgen en de drone zonder botsingen te laten vliegen, moet een piloot de omgeving in een fractie van een seconde begrijpen. Dit is zowel voor mensen als machines heel moeilijk. Mensen kunnen dit niveau bereiken na jaren van doorzettingsvermogen en training, maar voor machines is het nog steeds moeilijk.
AI-algoritme
In een nieuwe studie hebben onderzoekers van Universität Zürich (UZH) een autonome quadrotor getraind om door voorheen onzichtbare omgevingen zoals bossen, gebouwen, ruïnes en treinen te vliegen. Dit gebeurt met snelheden tot 40 km/u en zonder tegen bomen, muren of andere obstakels te botsen. Dit werd bereikt door alleen te vertrouwen op de ingebouwde camera's en berekeningen van de quadrotor.
De drone heeft een neuraal netwerk aan boord, dat leerde vliegen door te kijken naar een soort 'gesimuleerde expert'. Dit is een algoritme dat een door een computer gegenereerde drone door een gesimuleerde omgeving vol complexe obstakels liet vliegen. Het algoritme had te allen tijde volledige informatie over de toestand van de quadrotor en de metingen van zijn sensoren, en kon rekenen op voldoende tijd en rekenkracht om altijd het beste traject te vinden.
Zo'n 'gesimuleerde expert' kon niet buiten simulatie worden gebruikt. De gegevens ervan werden gebruikt om het neurale netwerk te leren hoe het beste traject te voorspellen, alleen op basis van de gegevens van de sensoren. Dit is een aanzienlijk voordeel ten opzichte van bestaande systemen, die eerst sensorgegevens gebruiken om een kaart van de omgeving te maken. Vervolgens plannen ze binnen de kaart trajecten. Deze twee stappen vergen tijd en het maken onmogelijk om met hoge snelheden te vliegen.
Geen replica
Na te zijn getraind in de simulatie werd het systeem getest in de echte wereld. Hierin kon de drone met snelheden tot 40 km/u in zonder botsingen verschillende omgevingen vliegen. Mensen hebben jaren nodig om te trainen, maar AI kan (gebruik makend van krachtige simulators) vergelijkbare navigatievaardigheden veel sneller bereiken, in principe van de ene op de andere dag. De simulators hoeven geen exacte replica van de echte wereld te zijn. Bij de juiste aanpak zijn zelfs simplistische simulatoren voldoende.
De toepassingen zijn niet beperkt tot quadrotoren. De onderzoekers leggen uit dat dezelfde aanpak nuttig kan zijn voor het verbeteren van de prestaties van autonome auto's. Ook staat de deur open naar een nieuwe manier om AI-systemen te trainen voor operaties in domeinen waar het verzamelen van gegevens moeilijk of onmogelijk is, bijvoorbeeld op andere planeten.
Volgens de onderzoekers zullen de volgende stappen zijn om de drone uit ervaring te verbeteren en om snellere sensoren te ontwikkelen die in een kortere tijd meer informatie over de omgeving kunnen geven. Hierdoor kunnen drones ook veilig vliegen bij snelheden boven 40 km/u.
Foto: Universität Zürich