Người bình thường có thể không suy nghĩ nhiều về điều này, nhưng thực sự có rất nhiều ứng dụng tuyệt vời cho một loạt các máy bay không người lái. Từ các hoạt động thực tế như phun cây trồng sống động màn trình diễn ánh sáng , bầu trời chắc chắn là giới hạn. Nhưng trước tiên, chúng ta phải dạy chúng không va chạm vào nhau.
Enrica Soria, một kỹ sư toán học và nghiên cứu sinh người máy từ Viện Công nghệ Liên bang Thụy Sĩ Lausanne (EPFL), cũng quan tâm đến vấn đề này. Cô đã chế tạo một mô hình máy tính có thể mô phỏng thành công quỹ đạo của năm chiếc máy bay không người lái tự hành bay xuyên qua một khu rừng rậm rạp mà không xảy ra một vụ va chạm nào. Tuy nhiên, cô ấy nhận ra rằng để thử nghiệm điều này trong thế giới thực, cô ấy cần phải vượt qua một chướng ngại vật đáng ngạc nhiên: cây cối.
Máy bay không người lái, đặc biệt là những chiếc quadcopter cao cấp hơn mà cô ấy muốn sử dụng, rất đắt tiền và việc hy sinh một vài chiếc trong số chúng trong quá trình thử nghiệm không hoàn toàn lý tưởng. Vì vậy, Soria đã tạo ra một khu rừng giả với những cây mềm, thực ra chỉ là một số cây có thể thu gọn lại đường hầm chơi từ Ikea . Soria nói rằng “Ngay cả khi máy bay không người lái lao vào chúng, chúng sẽ không bị vỡ.”
Tuy nhiên, ngoài việc dừng việc phá hủy các máy bay không người lái tốn kém (hoặc cây vô tội), thử nghiệm còn có ý nghĩa lớn hơn. Khi bầy máy bay không người lái tự động ngày càng trở nên phổ biến trong tất cả các loại ngành công nghiệp và trên rất nhiều ứng dụng, cần phải đào tạo nhiều hơn để đảm bảo các máy bay không người lái này không va chạm với nhau (hoặc với người hoặc tài sản cá nhân) khi chúng ra ngoài trong công việc. Một hệ thống kiểm soát đáng tin cậy, như của Soria, là một bước cần thiết và quan trọng.
Hiện tại, bầy đàn tự quản được kiểm soát một cách phản ứng. Điều này có nghĩa là chúng luôn chạy tính toán dựa trên khoảng cách với các vật phẩm khác để chúng có thể tránh chướng ngại vật hoặc lẫn nhau; tương tự như vậy, nếu máy bay không người lái quá lan rộng, chúng sẽ phát hiện ra và di chuyển lại. Điều đó hoàn toàn ổn và tốt, nhưng vẫn còn vấn đề về việc mất bao lâu để máy bay không người lái thực hiện các phép tính điều chỉnh này một cách nhanh chóng.
Thuật toán “kiểm soát dự đoán” mới của Soria tích cực hoạt động để tránh những sự chậm trễ này bằng cách lập kế hoạch tốt hơn và hiệu quả hơn. Nhờ đó, chúng giao tiếp với nhau để diễn giải dữ liệu ghi lại chuyển động trong thời gian thực nhằm tạo ra dự đoán về nơi các máy bay không người lái khác ở gần sẽ di chuyển và điều chỉnh vị trí của chúng cho phù hợp.
Sau khi thiết lập khu rừng giả và chạy mô phỏng, cô nhanh chóng nhận ra rằng máy bay không người lái không bị rơi và cô không cần đầu tư vào các chướng ngại vật nhẹ nhàng hơn. Soria lưu ý, “Họ có thể nhìn trước thời gian. Họ có thể thấy trước sự chậm lại của hàng xóm trong tương lai và giảm tác động tiêu cực của điều này lên chuyến bay trong thời gian thực. ”
Do đó, Soria đã có thể chứng minh rằng thuật toán của cô cho phép máy bay không người lái di chuyển qua chướng ngại vật nhanh hơn 57% so với máy bay không người lái sử dụng điều khiển phản ứng thay vì thuật toán dự đoán. Cô ấy ghi nhận những kết quả ấn tượng trong một bài báo được xuất bản trong
Nature Machine Intelligence vào tháng 5.
Dự án này, giống như nhiều dự án khác được thiết kế để đào tạo xe tự hành , được lấy cảm hứng từ thiên nhiên. Đúng, giống như đàn cá, đàn chim và bầy ong. Và tất nhiên (ít nhất là ngay bây giờ), thiên nhiên tốt hơn chúng ta rất nhiều. Soria lưu ý rằng”các nhà sinh vật học nói rằng không có máy tính trung tâm”, nghĩa là không có động vật hoặc côn trùng nào chỉ đạo chuyển động cho những người còn lại trong nhóm. Thay vào đó, mỗi cá nhân tính toán môi trường xung quanh của riêng mình — như chướng ngại vật và thậm chí cả cá khác hoặc chim hoặc ong — và di chuyển theo đó.
Mặc dù khái niệm điều khiển dự đoán là lần đầu tiên dành cho máy bay không người lái, nhưng đó là một ý tưởng cũ. Trước đây, các nhà khoa học đã sử dụng mô hình này để định hướng các khu vực và hệ thống cho hai phương tiện di chuyển theo quỹ đạo xác định trước. Khả năng kiểm soát dự đoán dựa trên nhiều phép tính thời gian thực và nếu thuật toán chạy nó không phù hợp, nó có thể tối đa hóa khả năng tính toán của từng máy bay không người lái.
Với rất nhiều biến số như tốc độ và khoảng cách đang chơi, thuật toán cũng cần được suy nghĩ cẩn thận và kỹ lưỡng. Các thông số cơ bản như khoảng cách tối thiểu cho phép giữa các máy bay không người lái cần phải được bao gồm để tránh va chạm giữa máy bay không người lái, nhưng những thứ phức tạp hơn như vùng cấm bay và lập bản đồ đường đi hiệu quả ở tốc độ mong muốn cần phải có thể tính toán khi đang bay mà không bị nhiễu mọi thứ hoàn thiện.
Khi các thuật toán này được xác định rõ hơn và do đó, mạnh mẽ hơn, chúng sẽ dễ dàng thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn mà con người khó thực hiện hoặc không hiệu quả, chẳng hạn như giao hàng phối hợp trong các khu vực thành phố lớn hoặc các nhiệm vụ tìm kiếm cứu nạn trên không. Nhưng thực tế là vậy, thuật toán của Soria là một bước tiến lớn đối với máy bay không người lái.
qua Có dây
