Нейронный посадочный модуль использует AI для мягкого приземления дронов

Новая система использует глубокую нейронную сеть для преодоления эффектов турбулентности

Мягкая посадка мультироторных дронов – сложная задача. При сближении дрона с землей возникают сложные турбулентные потоки воздуха. Эта турбулентность плохо описывается аналитически и ее сложно компенсировать, в частности на автономных дронах. Именно поэтому взлет и посадка – самые сложные части полета дрона. Обычно дроны спускаются до определенной высоты, выключают питание и падают на землю.

Специалисты по искусственному интеллекту и теории управления в центре автономных систем и технологий Калифорнийского технологического университета (CAST) разработали систему посадки на основе глубоких нейронных сетей. Цель системы – научиться приземляться быстрее и безопаснее, потребляя при этом меньше мощности. Нейронная сеть отслеживает положение и скорость дрона и корректирует посадочную траекторию.

Для обеспечения гладкой траектории полета под руководством глубокой нейронной сети, команда разработчиков воспользовались техникой спектральной нормализации для сглаживания выходных сигналов нейросети. Улучшение качества посадки оценивалось путем сравнения с идеальной расчетной траекторией аппарата. Были проведены три типа тестов: прямая вертикальная посадка, посадка по дуге, и пролет дрона над резко обрывающейся поверхностью (над краем стола). В последнем случае эффекты турбулентности резко менялись при приближении к краю.

Новая система снизила вертикальную ошибку на 100%, а также позволила снизить боковой дрейф до 90%. В экспериментах новая система позволяет непосредственно посадить дрона на землю, а не выключить моторы на высоте 10-15 см, как это зачастую делают существующие контроллеры полета. Во время пролета над краем стола, нейронный модуль показал гораздо более плавный переход между поверхностью стола и свободным пространством над землей.

Оригинал научной статьи доступен на сайте CalTech.