A Johannes Kepler Egyetem kutatóiból álló csapat egy újfajta technológiával rendelkező autonóm drónt fejlesztett ki a kutatási és mentési erőfeszítések javítása érdekében. A csoport a Science Robotics folyóiratban megjelent tanulmányában ismerteti drónmódosításait. Ugyanebben a folyóiratban Andreas Birk, a Jacobs University Bremen munkatársa közzétett egy Focus-cikket, amely részletezi a csapat ausztriai munkáját.
A 17 különböző erdőtípuson és évszakon végzett terepi tesztelés során egy kutató-mentő drón új prototípusa az esetek 90%-ában sikeresen azonosította az embereket sűrű erdőkben. A Science Roboticsban június 23-án publikált terv a hőképalkotást, a gépi tanulást és egy új optikai módszert egyesíti, hogy a drón a lombozaton keresztül lássa az eltűnt embereket.
A fatakaró megnehezíti az erdőben eltévedt egyedek felkutatását. A repülőgépeken és helikoptereken utazók nehezen látnak a takarón keresztül a földre, ahol az emberek sétálhatnak vagy akár fekhetnek is. Ugyanez vonatkozik a termikus alkalmazásokra is, a hőérzékelők nem képesek megfelelően felvenni a leolvasást a burkolaton keresztül. A drónokat kutatási és mentési küldetésekben próbálták használni, de ugyanazokkal a kihívásokkal néznek szembe, mert távirányítással pilóták irányítják őket, akik a föld alatt kutatnak. A kutatók új berendezésekkel egészítették ki ezt az új törekvést, amely lehetővé teszi számukra, hogy átlássanak a fatakarón, és kiemeljék azokat, amelyek nem.
Az új megoldás egy levegőben szállított optikai metszőalgoritmuson alapul, amely a számítógép számítási teljesítményét használja fel az elzáródó objektumok, például a fák tetejének defókuszálására. Az új készülék második komponensében hőképalkotást alkalmaznak a felmelegített test által kisugárzott hő kiemelésére. Ezt követően egy gépi tanulási algoritmus felméri, hogy a hőjelek embertől, állattól vagy más forrásból származnak-e. Ezt követően az új felszerelést egy szokásos autonóm drónra szerelték fel. A keresés helyének kiválasztásához a drón számítógépe kombinálja a helymeghatározást, valamint az AOS és a hőmérséklet-érzékelők jelzéseit. Ha talál egy lehetséges egyezést, a drón közelebb megy a célponthoz, hogy jobb kilátást kapjon.
Ha talál egy lehetséges egyezést, a drón közelebb megy a célponthoz, hogy jobban lássa. Ha szenzorai egyezést észlelnek, üzenetet küld a kutatócsoportnak, amely tartalmazza a koordinátákat. A kutatók három GoPro kamerát használtak, amelyek egy headsethez voltak csatlakoztatva, hogy megtanítsák algoritmusukat a svájci Alpok feletti túrázás során. Egy kamera előre, egy balra, egy pedig jobbra volt fókuszálva a túrázótól. A csapat több mint 20 000 fényképet készített, miután órákat töltött ezeken az utakon. A fényképeket ezután arra használták, hogy megtanítsák az algoritmusukat, hogyan rajzolják meg a túraútvonal határait.
Az eredmény egy mélytanulási algoritmus, amely lehetővé teszi, hogy egyetlen előre néző színes kamerával rendelkező drón teljesen önállóan, emberi beavatkozás nélkül utazzon egy ismeretlen pályán. A rendszer még az embereknél is jobban meg tudta határozni a járt ösvények pontos irányát. A csapat arra figyelmeztet, hogy ezek az eredmények még a kezdeti szakaszban vannak. Jóllehet még hosszú utat kell megtenni ahhoz, hogy az autonóm drónok eltűnt egyének után kutassanak az erdőben, a kutatók úgy vélik, hogy tanulmányuk megmutatja, hogy a mély neurális hálózatok hogyan segíthetik az autonóm járműveket bonyolult és nagy dimenziós bemenetekkel a helyzetekben.
Címkéksűrű erdő drón mentés Technológia