Andrew Barry, doktorant u MIT-evom CSAIL laboratoriji (Computer Science and Artificial Intelligence Lab), napravio je algoritam koji dronovima omogućava autonomno izbjegavanje prepreka tokom leta.
Ono što je takođe zanimljivo je podatak da je algoritam uspješan u tome čak i kada nema nikakve podatke o lokaciji kojom se kreće.
Barry smatra da je za budućnost autonomnih dronova najvažnije napraviti upravo takve algoritme koji će biti znatno napredniji od postojećih. Takođe naglašava da mali dronovi ne mogu nositi sofisticirane sisteme za detekciju prostora poput laserskog LIDAR skenera, dok su postojeći algoritmi prespori da bi mogli da funkcionišu u realnom vremenu dok letjelica leti većim brzinama.
Kao što možete vidjeti u ovom videu, Barry je napravio mali zrakoplov lakši od pola kilograma, te je na njega spojio kameru i računarski sistem s dva četverojezgrena procesora koji sliče na one kakve koristimo u pametnim telefonima.
Za razliku od drugih autonomnih algoritama za otkrivanje prepreka koji procesiraju sliku koristeći skeniranje na 3 različita moda udaljenosti, odnosno na 1m, 2m i dalje od 3m, Barryev algoritam skenira samo na udaljenostima od 10 metara.
"Kada letite, ispred sebe pomaknete horizont na 10 metara, pa sve dok je tih prvih 10 metara čisto, možete stvarati čitavu mapu oko sebe", navodi Barry.
Obzirom da dronu treba samo 8,3 milisekunde za procesiranje svakog framea, mogao je uspješno da leti kroz šumu i krivuda oko drveća, pri brzini od 30 mph (48 km/h).
Barry tvrdi da je njegov algoritam 20 puta brži od postojećih rješenja, a obzirom da je projekt open-source.
(NN, vidi.hr)
Pratite nas na našoj Facebook i Instagram stranici, kao i na X nalogu.