Aktuality  |  Články  |  Recenze
Doporučení  |  Diskuze
Grafické karty a hry  |  Procesory
Storage a RAM
Monitory  |  Ostatní
Akumulátory, EV
Robotika, AI
Průzkum vesmíru
Digimanie  |  TV Freak  |  Svět mobilně

Na Univerzitě v Zurychu naučili drony vyhýbat se létajícím předmětům

24.3.2020, Milan Šurkala, aktualita
Na Univerzitě v Zurychu naučili drony vyhýbat se létajícím předmětům
Drony sice mají systémy pro vyhýbání se kolizím, ty ale nejsou vždy nejrychlejší a mají problém s rychle se pohybujícími předměty. Na Univerzitě v Curychu se to pokusili vyřešit novými kamerami i algoritmy a dosáhli solidní úspěšnosti.
Létající drony potřebují dobré piloty, aby jejich let nikoho neohrožoval. Vybaveny jsou ale i automatickými systémy, které pomáhají vylepšit jejich řízení. K nim spadají např. systémy pro vyhýbání se kolizím. Podle testů ale nepatří mezi nejrychlejší a reagují obvykle v rozmezí 20-40 ms, což nemusí být vždy dostatečné. Na Univerzitě v Zurychu se tedy pokusili podívat na tento problém a přišli se systémem, který rychlost odezvy řádově urychluje. To může přijít vhod tehdy, když se někdo snaží sestřelit dron nějakým velkým předmětem nebo v prostředích s jinými drony (např. při živelných pohromách, kdy je používá více týmů najednou).
 
Dron
 
Zatímco běžně se vyhodnocuje celý získaný obraz z dronu, což klade zvýšené nároky na systém zpracování získaného obrazu, v případě nového systému se nejprve zjistí, které pixely se vlastně změnily a pracuje se už jen s nimi. V takovém případě je objem dat mnohem nižší a zpracování může být značně rychlejší. K tomu jsou ale potřeba speciální tzv. událostní kamery, které byly na dronu použity místo těch standardních. Právě ty totiž generují pixely jen z těch oblastí, kde byla zaznamenána větší změna jasu, a tedy nějaká forma pohybu.
 
 
Při testech vědci dosáhli úspěšnosti vyhnutí se překážce od 81 do 97 %, přičemž záviselo na vzdálenosti, velikosti a rychlosti letu hozeného předmětu. Zatímco běžné systémy reagují v řádu desítek milisekund, v tomto případě systém potřeboval jen 3,5 ms. Pokud systém znal velikost předmětu, stačilo použít jednu událostní kameru. V případě neznalosti této informace bylo lepší použít dvojici kamer pro stereoskopické vidění. Vědci věří, že podobné systémy by se mohly najít své místo v průmyslovém použití a u bezpečnostních složek.