AI cho phép máy bay không người lái bay mà không có bản đồ hoặc cảm biến

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Thượng Hải Jiao Tong đã phát triển một cách mới để giúp người lái tự điều hướng các khu vực, mà không cần dựa vào các thành phần lớn hoặc đắt tiền.Cách tiếp cận này rút ra từ chuyển động của côn trùng và kết hợp học tập sâu với các nguyên tắc vật lý cơ bản, để máy bay không người lái di chuyển qua không gian mà không ánh xạ hoặc kiểm soát bên ngoài.

Thay vào đó, hệ thống được đề xuất sử dụng mạng thần kinh từ đầu đến cuối lấy dữ liệu cảm biến thô và trực tiếp cung cấp các tín hiệu điều khiển.Thiết kế này bắt chước cách côn trùng di chuyển bằng cách sử dụng một số tài nguyên thần kinh, mà không ánh xạ hoặc lập kế hoạch.


Hệ thống chạy trên bản đồ độ sâu 12 × 16 và vẫn quản lý điều hướng.Mặc dù độ phân giải thấp, dữ liệu cung cấp đủ tín hiệu cho ANN để hướng dẫn chuyển động của máy bay không người lái và tránh chướng ngại vật.Đào tạo được thực hiện trong một trình giả lập bằng cách sử dụng các hình dạng đơn giản để tạo ra các môi trường khác nhau.Một động cơ vật lý là một phần của vòng đào tạo, cho phép học tập trong các cài đặt đơn và đa.Máy bay không người lái khác được coi là những trở ngại di chuyển.

Một điểm mạnh của hệ thống là cấu trúc của nó.Nó sử dụng ba lớp chập và chạy trên bảng điện toán $ 21.Đào tạo mất hai giờ trên GPU.Mô hình hỗ trợ điều hướng bầy mà không có kế hoạch hoặc giao tiếp giữa máy bay không người lái, giúp dễ dàng mở rộng quy mô.

Các mô hình học tập sâu trước đó cần dữ liệu được dán nhãn và thường thất bại bên ngoài cài đặt phòng thí nghiệm.Cách tiếp cận này bao gồm mô hình vật lý không người lái trong đào tạo, giúp cải thiện tốc độ đào tạo và khái quát hóa cho các cài đặt khác, đặc biệt là cho chuyển động và ổn định.

Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng các mô hình nhỏ có thể phù hợp hoặc đánh bại các mô hình lớn được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn.Điều này đặt câu hỏi cho ý tưởng rằng nhiều dữ liệu luôn tốt hơn.Thay vào đó, sử dụng kiến thức thể chất và điều kiện đào tạo phù hợp có thể hoạt động tốt hơn.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN), với dưới 2 MB thông số, cho phép máy bay không người lái bay ở mức 20 m/s chỉ sử dụng đầu vào độ sâu.Điều này cho thấy các mô hình vật lý bên trong mạnh mẽ có thể hữu ích hơn các cảm biến chi tiết cao.

Mặc dù được đào tạo về mô phỏng, hệ thống cho thấy khái quát rộng rãi.Nó có thể hỗ trợ các nhiệm vụ như đua máy bay không người lái, quay phim, kiểm tra kho, và tìm kiếm và giải cứu trong các khu vực giới hạn GPS.Nghiên cứu cho thấy làm thế nào các mạng thần kinh đơn giản được đào tạo với vật lý có thể hỗ trợ quyền tự chủ của máy bay không người lái ở quy mô.