Fast Drone Algorithm 777x518 1 2
Thông tin công nghệ

Thuật toán mới huấn luyện máy bay không người lái để bay vòng qua chướng ngại vật ở tốc độ cao

Các kỹ sư hàng không vũ trụ tại MIT đã phát minh ra một thuật toán giúp máy bay không người lái tìm đường nhanh nhất xung quanh chướng ngại vật mà không bị rơi. Tín dụng: MIT News, với số liệu cơ bản do các nhà nghiên cứu cung cấp

Thuật toán mới có thể cho phép các máy bay không người lái nhanh, linh hoạt cho các hoạt động quan trọng về thời gian như tìm kiếm và cứu hộ.

Nếu bạn theo dõi các cuộc đua máy bay không người lái tự hành, bạn có thể nhớ các vụ va chạm nhiều như các chiến thắng. Trong cuộc đua máy bay không người lái, các đội cạnh tranh để xem phương tiện nào được huấn luyện tốt hơn để bay nhanh nhất qua chướng ngại vật. Nhưng máy bay không người lái bay càng nhanh, chúng càng trở nên không ổn định và ở tốc độ cao, khí động học của chúng có thể quá phức tạp để dự đoán. Do đó, các vụ tai nạn là một điều phổ biến và thường xảy ra rất ngoạn mục.

Nhưng nếu chúng có thể được thúc đẩy để nhanh hơn và nhanh nhẹn hơn, máy bay không người lái có thể được sử dụng trong các hoạt động quan trọng về thời gian ngoài đường đua, chẳng hạn như để tìm kiếm những người sống sót trong một thảm họa thiên nhiên.

Giờ đây, các kỹ sư hàng không vũ trụ tại MIT đã phát minh ra một thuật toán giúp máy bay không người lái tìm đường nhanh nhất xung quanh chướng ngại vật mà không bị rơi. Thuật toán mới kết hợp mô phỏng của một máy bay không người lái bay qua chướng ngại vật ảo với dữ liệu từ các thí nghiệm của một máy bay không người lái thực bay qua cùng một hành trình trong không gian vật lý.

Một chiếc quadcopter bay một đường đua qua nhiều cổng để tìm quỹ đạo khả thi nhanh nhất. Tín dụng: Được sự cho phép của các nhà nghiên cứu

Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng một máy bay không người lái được đào tạo với thuật toán của họ đã bay qua một chướng ngại vật đơn giản nhanh hơn tới 20% so với một máy bay không người lái được đào tạo về các thuật toán lập kế hoạch thông thường. Điều thú vị là thuật toán mới không phải lúc nào cũng giữ cho máy bay không người lái đi trước đối thủ của nó trong suốt quá trình. Trong một số trường hợp, nó đã chọn cách làm chậm máy bay không người lái để xử lý một đường cong phức tạp hoặc tiết kiệm năng lượng của nó để tăng tốc và cuối cùng vượt qua đối thủ của mình.

“Ở tốc độ cao, có những khí động lực học phức tạp khó mô phỏng, vì vậy chúng tôi sử dụng các thí nghiệm trong thế giới thực để lấp đầy các lỗ đen đó để tìm ra, chẳng hạn, tốt hơn là nên giảm tốc độ trước để sau đó nhanh hơn,” Ezra Tal, một sinh viên tốt nghiệp tại Khoa Hàng không và Du hành vũ trụ của MIT cho biết. “Đây là cách tiếp cận tổng thể mà chúng tôi sử dụng để xem cách chúng tôi có thể tạo ra một quỹ đạo tổng thể nhanh nhất có thể.”

Sertac Karaman, phó giáo sư hàng không và du hành vũ trụ, đồng thời là giám đốc Phòng thí nghiệm Hệ thống Thông tin và Quyết định tại MIT cho biết: “Những loại thuật toán này là một bước tiến rất có giá trị để cho phép các máy bay không người lái trong tương lai có thể điều hướng các môi trường phức tạp rất nhanh. “Chúng tôi thực sự hy vọng sẽ đẩy các giới hạn theo cách mà chúng có thể đi nhanh như giới hạn thể chất của chúng cho phép.”

Tal, Karaman và nghiên cứu sinh Gilhyun Ryou của MIT đã công bố kết quả của họ trên Tạp chí Nghiên cứu Người máy Quốc tế.

Hiệu ứng nhanh

Huấn luyện máy bay không người lái bay xung quanh chướng ngại vật là tương đối đơn giản nếu chúng được thiết kế để bay chậm. Đó là bởi vì các tính năng khí động học như lực cản thường không phát huy tác dụng ở tốc độ thấp và chúng có thể bị loại khỏi bất kỳ mô hình nào về hành vi của máy bay không người lái. Nhưng ở tốc độ cao, những tác động như vậy rõ ràng hơn nhiều, và phương tiện sẽ xử lý như thế nào thì khó dự đoán hơn nhiều.

“Khi bạn đang bay nhanh, thật khó để ước tính bạn đang ở đâu,” Ryou nói. “Có thể có sự chậm trễ trong việc gửi tín hiệu đến động cơ hoặc sự sụt giảm điện áp đột ngột có thể gây ra các vấn đề động lực học khác. Những tác động này không thể được mô hình hóa bằng các phương pháp lập kế hoạch truyền thống ”.

Để hiểu được khí động học tốc độ cao ảnh hưởng như thế nào đến máy bay không người lái trong chuyến bay, các nhà nghiên cứu phải chạy nhiều thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, thiết lập máy bay không người lái ở các tốc độ và quỹ đạo khác nhau để xem cái nào bay nhanh mà không bị rơi – một quá trình đào tạo tốn kém và thường gây ra tai nạn. .

Thay vào đó, nhóm MIT đã phát triển một thuật toán lập kế hoạch bay tốc độ cao kết hợp giữa mô phỏng và thử nghiệm, theo cách giảm thiểu số lượng thử nghiệm cần thiết để xác định đường bay nhanh và an toàn.

Các nhà nghiên cứu bắt đầu với một mô hình lập kế hoạch bay dựa trên vật lý, mà họ đã phát triển để đầu tiên mô phỏng cách một máy bay không người lái có khả năng hoạt động khi bay qua chướng ngại vật ảo. Họ đã mô phỏng hàng nghìn kịch bản đua, mỗi kịch bản có một đường bay và tốc độ khác nhau. Sau đó, họ lập biểu đồ xem mỗi kịch bản là khả thi (an toàn) hay không khả thi (dẫn đến sự cố). Từ biểu đồ này, họ có thể nhanh chóng tìm ra một số kịch bản hứa hẹn nhất, hoặc quỹ đạo đua, để thử trong phòng thí nghiệm.

“Chúng tôi có thể thực hiện mô phỏng độ trung thực thấp này với chi phí rẻ và nhanh chóng, để xem các quỹ đạo thú vị có thể vừa nhanh vừa khả thi. Sau đó, chúng tôi bay những quỹ đạo này trong các thí nghiệm để xem những quỹ đạo nào thực sự khả thi trong thế giới thực, ”Tal nói. “Cuối cùng, chúng tôi hội tụ đến quỹ đạo tối ưu mang lại cho chúng tôi thời gian khả thi thấp nhất.”

Đi chậm để đi nhanh

Để chứng minh cách tiếp cận mới của mình, các nhà nghiên cứu đã mô phỏng một máy bay không người lái bay qua một đường bay đơn giản với năm chướng ngại vật hình vuông, lớn được sắp xếp theo một cấu hình so le. Họ thiết lập cấu hình tương tự này trong một không gian huấn luyện thể chất, và lập trình cho một máy bay không người lái bay xuyên suốt khóa học với tốc độ và quỹ đạo mà trước đó họ đã chọn ra từ mô phỏng của mình. Họ cũng chạy cùng một khóa học với một máy bay không người lái được đào tạo trên một thuật toán thông thường hơn không kết hợp các thí nghiệm vào kế hoạch của nó.

Nhìn chung, máy bay không người lái được đào tạo theo thuật toán mới đã “chiến thắng” mọi cuộc đua, hoàn thành khóa học trong thời gian ngắn hơn máy bay không người lái được đào tạo thông thường. Trong một số tình huống, máy bay không người lái chiến thắng đã hoàn thành khóa học nhanh hơn 20% so với đối thủ của nó, mặc dù nó đi theo quỹ đạo với khởi đầu chậm hơn, chẳng hạn như mất nhiều thời gian hơn một chút để di chuyển quanh một lượt. Loại điều chỉnh tinh vi này không được thực hiện bởi máy bay không người lái được đào tạo thông thường, có thể là do quỹ đạo của nó, chỉ dựa trên mô phỏng, không thể hoàn toàn giải thích cho các hiệu ứng khí động học mà các thí nghiệm của nhóm đã tiết lộ trong thế giới thực.

Các nhà nghiên cứu dự định bay nhiều thử nghiệm hơn, với tốc độ nhanh hơn và qua các môi trường phức tạp hơn, để cải thiện hơn nữa thuật toán của họ. Họ cũng có thể kết hợp dữ liệu chuyến bay từ các phi công con người, những người điều khiển máy bay không người lái từ xa và những người có quyết định và cách điều khiển có thể giúp thực hiện các kế hoạch bay thậm chí nhanh hơn nhưng vẫn khả thi.

Tal nói: “Nếu một phi công con người đang giảm tốc độ hoặc tăng tốc, điều đó có thể thông báo cho thuật toán của chúng tôi làm gì,” Tal nói. “Chúng tôi cũng có thể sử dụng quỹ đạo của phi công con người làm điểm xuất phát và cải thiện từ đó để xem, điều gì con người không làm, mà thuật toán của chúng tôi có thể tìm ra, để bay nhanh hơn. Đó là một số ý tưởng trong tương lai mà chúng tôi đang nghĩ đến ”.

Tham khảo: “Tối ưu hóa hộp đen đa độ trung thực cho các thao tác điều khiển quadrotor tối ưu về thời gian” của Gilhyun Ryou, Ezra Tal và Sertac Karaman, 29 tháng 7 năm 2021, International Journal of Robotics Research.
DOI: 10.1177 / 02783649211033317

Nghiên cứu này được hỗ trợ một phần bởi Văn phòng Nghiên cứu Hải quân Hoa Kỳ.

Theo Scitechdaily

What's your reaction?

Excited
0
Happy
0
In Love
0
Not Sure
0

You may also like

Leave a reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.