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このドローンレースのコーダーと人間のパイロット

金曜日の夜、オースティンの古い新聞印刷工場で、ドローンの未来の自動化が解除され、加速され、飛行しました。

プロのドローンレーシングリーグでGabとして知られるGabriel Kocher、ネットの後ろに座って、ビデオゴーグルを着用し、ショートの5つの四角い門を通ってドローンを操縦し、曲線のコース。彼の隣には、オランダのデルフト工科大学のMavLABから4人のチームメイトがいました。彼らはすでにミニステルス爆撃機に似た自動ドローンをプログラムしていました。今、彼らは自分たちのコードがドローンを高速かつ正確にし、Kocherを打ち負かすかどうかを見ていた。

DRLの提供

人間対機械、そして少なくとも今のところ、人間は勝利しました。コッハーは、6秒でドローンをコースに導いた。 MavLABがかかりました(**************************************************)秒。 Kocherに負けたにも関わらず、MAVLabの4人のメンバー、Federico ParedesVallés、Guido de Croon、Christophe De Wagter、Nilay Shethは、AIRRに適格な他の5つのチームを上回っていました(人工知能ロボティックレーシングサーキット)チャンピオンシップとスポンサーロッキードマーティンから100万ドルの賞金を手に入れました。

その後、コッチャーはマシンを勝ち取ったが、マシンの男の優位性を認めてホッとしました。永遠に続くことはありません。専門家によると、自動ドローンがthe Drone Racing Leagueが主催する人気の高い競技会で過去の人間を襲うまでには時間がかかります。同様の技術を使用して、現実の複雑なタスクを処理できます。

後者の可能性により、ロッキード・マーティンは、自動ドローンを駆動するためのコーダー、教授、学生、物理学者、およびパイロットのためのAIRR回路を後援しました。遠隔操縦されたロッキードマーティンドローンミサイルを投下し、警察と消防士を助け、行方不明者の救助任務を支援します。自動ドローンチャレンジのマネージャーであるロッキードマーティンのキースリンは、自動ドローンは輸送ルートと通信回線が故障した地域での複雑な救助任務を処理するためにより良く装備されると言います。

ドローンは、グラフィック処理ユニットの改善とオープンソースコード共有の文化により、近年大幅に改善されています。それでも、ドローン自動化の最大の開発は、研究室に限定されています。レースシリーズ用にプログラムされた自動ドローンは、(************************************に近づく速度で飛行します*******)mph、一般の人々が見たものとは異なります。

「ラボでこれほど高速であったことは、現実の世界ではそれほど高速ではありません」とチェルシーは言いますコンテストの技術主任であり、ロッキードマーティンのソフトウェアエンジニアであるサボ。 「これを実際にラボから実際に取り出して、現実的な環境に置いて何ができるかを確認したのは初めてです。」

ロッキード・マーティンはまた、平均的な人をもっと興奮させたいドローン。アメリカ人は飛行装置とNIMBYのような関係を持っています。ピューによると、ドローンを見つけたアメリカ人にとって最も一般的な反応は好奇心で、緊張、怒り、恐れ。しかし、ピューが調査したアメリカ人の大半は、飛行装置を自宅の近くに置きたくないと言っていました。これは、何千ものドローンが空をパトロールして配達する未来を想像する企業にとって歓迎すべきニュースではありません。 )

ドローンレーシングリーグのドローンは、一般の人が購入できるどのマシンよりも賢く、滑らかで、高速です。ニックホルバッチェウスキは(***************でリーグを開始しました*************************)Long Island Home Depotの背後にあるアマチュアドローンレースに参加した後。リーグ競技では、プロのパイロットが無人機を操縦し、LEDゲームが光り、ビデオゲームに命を吹き込んだように見えます。 Horbaczewskiは、人間のパイロットと競合するマシンを搭載するDRLの未来を常に構想しています。 「世界中に多くの人々が自律型ドローンに取り組んでいます」と彼は言います。 「私たちが選んだのは、スポーツの分野を取り上げ、それをるつぼとして使用してテクノロジーの開発を加速することです。」

DRLの提供

AIRRサーキットでは、ほぼ(**********************************から9チームが選択されました***********)今年初めに志願者、およびオースティンでの金曜日の夜に6チームが決勝の資格を得ました。それは彼らの4番目の競争でした。ドローンはRacerAIと呼ばれます。重量は約7ポンドで、レーダーもGPSもありません。本質的には、人間よりも広い視野を与える4つのカメラを備えたロボットの目です。チームはすべて同じハードウェアを使用するため、5つのヒートで構成される競争は、戦略とコードのテストです。ドローンは、どこにいて、どこに行く必要があるかを認識するようにプログラムする必要があります。コードはレースの前に設定され、ドローンは実行するようにプログラムされたコードに基づいてレースで決定を下します。ほとんどのチームは、低速でコースを無人でドローンを推進するために設計されたコードから開始し、後のヒートではより積極的なコードを使用します。

10月の最初のコンテストでは、かろうじて自動ドローンクラッシュする前に開始の止まり木からそれを作りました。 「多くのフライトは4秒でした」とMAVLabのDe Wagter氏は言います。「そして、あなたはそこから学ぶ必要がありました。」

ガブリエル・コッチャー

DRLの礼儀

速度は自動ドローンにとって最大の問題ではありません。 Kocher氏によると、自動ドローンは金曜日の夜のドローンとほぼ同じ最高速度に達しましたが、その後多くがクラッシュしました。パイロットドローンと比較して、自動ドローンは反応時間に基づいてより迅速に加速する可能性があります。主な課題は、ドローンをプログラミングして障害物を認識し、障害物の中または周囲を操縦することです。ドローンの速度が速いほど、ドローンが正しい決定を下せるようにするための調整をプログラマが行うのが難しくなります。

「基本的に予測する必要があります」と物理学の博士号を持つKocherは言います。 「私はこの素晴らしいラインにどのように乗ることができるかについて、精神的な表現を持っています。しかし、彼らのために、彼らはすでに何が起こるかを知っており、それがどのように機能するかを事前に知っている物理モデルを書く必要があります。」

人間にとっては、機械学習に依存するドローンやその他のデバイスを混乱させることはありません。たとえば、オースティンコースでは、ゲートにチェッカーフラグのロゴがあり、MAVLabがコードを再構成する必要がありました。 「人間は旗に邪魔されません」とデクルーンは言います。

MAVLabチームメイトは約10年間自律型ドローンと協力し、過去3年間ドローンをレースしてきました。ごく最近、彼らは世界最小の自律型レーシングドローンと称賛されるものを開発しました。その経験に基づいて、チームはRacerAIドローンが4台のカメラのうち1台のみを使用して最も効率的に動作することを発見しました。

特に、レースを始めてすべてがぼやけて、照明条件が設定ごとに異なる場合、遅いソリューションです」とDe Wagter氏は言います。

MAVLabとKocherは、オースティンのようなコースでは、自動ドローンが今後数年のうちに普及する可能性があります。 DRLが定期的に使用する複雑なコースの場合、自動化が追いつくのに時間がかかります。

(***********のような他の人対マシンのコンテストでは*********)チェス、マシンは、人間よりもはるかに多くの動きを計算することで、人間をコンテストから「押しのける」ことができるとコッハーは言います。ドローンレースは予測不可能であるため、マシンはさらに難しくなります。

「ドローンレース」とKocher氏は、「彼らは私を力ずくで打ち負かすことができないゲームです」


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