Yeni Algoritma, Drone’ları Engellerin Etrafında Yüksek Hızlarda Uçmak İçin Eğitiyor
Yeni algoritma, arama ve kurtarma gibi zaman açısından kritik operasyonlar için hızlı, çevik dronları etkinleştirebilir.
Otonom drone yarışlarını takip ederseniz, muhtemelen kazaları da galibiyetler kadar hatırlarsınız. Drone yarışında takımlar, hangi aracın bir engel parkurunda en hızlı uçmak için daha iyi eğitildiğini görmek için yarışıyor. Ancak dronlar ne kadar hızlı uçarsa, o kadar kararsız hale gelirler ve yüksek hızlarda aerodinamikleri tahmin edilemeyecek kadar karmaşık olabilir. Bu nedenle, çökmeler yaygın ve genellikle olağanüstü bir olaydır.
Ancak daha hızlı ve daha çevik olmaları için zorlanabilirlerse, örneğin doğal bir felakette hayatta kalanları aramak için yarış parkurunun ötesinde zaman açısından kritik operasyonlarda dronlar kullanılabilir.
Şimdi, havacılık mühendisleri İLE BİRLİKTE Drone’ların engellerin etrafında çarpmadan en hızlı rotayı bulmasına yardımcı olan bir algoritma geliştirdiler. Yeni algoritma, sanal bir engel parkurunda uçan bir dronun simülasyonlarını, fiziksel bir alanda aynı rotada uçan gerçek bir dronun deneylerinden elde edilen verilerle birleştiriyor.
Araştırmacılar, algoritmalarıyla eğitilmiş bir dronun, geleneksel planlama algoritmaları üzerinde eğitilmiş bir drondan yüzde 20’ye kadar daha hızlı basit bir engel parkurunda uçtuğunu buldu. İlginç bir şekilde, yeni algoritma kurs boyunca her zaman bir dronu rakibinin önünde tutmadı. Bazı durumlarda, zorlu bir virajın üstesinden gelmek için bir drone’u yavaşlatmayı veya hızlandırmak ve nihayetinde rakibini geçmek için enerjisini korumayı seçti.
“Yüksek hızlarda, simüle edilmesi zor olan karmaşık aerodinamikler vardır, bu nedenle, örneğin, daha sonra daha hızlı olmak için önce yavaşlamanın daha iyi olabileceğini bulmak için bu kara delikleri doldurmak için gerçek dünyadaki deneyleri kullanıyoruz.” MIT’nin Havacılık ve Uzay Bilimleri Bölümü’nde yüksek lisans öğrencisi olan Ezra Tal. “Genel bir yörüngeyi mümkün olduğunca hızlı nasıl yapabileceğimizi görmek için kullandığımız bu bütünsel yaklaşım.”
MIT’de havacılık ve uzay bilimleri doçenti ve Bilgi ve Karar Sistemleri Laboratuvarı direktörü Sertaç Karaman, “Bu tür algoritmalar, karmaşık ortamlarda çok hızlı gezinebilecek gelecekteki dronları mümkün kılmak için çok değerli bir adım” diye ekliyor. “Gerçekten, sınırları, fiziksel sınırlarının izin verdiği kadar hızlı seyahat edebilecekleri şekilde zorlamayı umuyoruz.”
Tal, Karaman ve MIT yüksek lisans öğrencisi Gilhyun Ryou, sonuçlarını dergide yayınladı. Uluslararası Robotik Araştırmaları Dergisi.
Hızlı efektler
Yavaş uçmaları isteniyorsa, dronları engellerin etrafında uçmak için eğitmek nispeten basittir. Bunun nedeni, sürükleme gibi aerodinamiğin genellikle düşük hızlarda devreye girmemesi ve bir dronun davranışının herhangi bir modellemesinin dışında bırakılabilmesidir. Ancak yüksek hızlarda bu tür etkiler çok daha belirgindir ve araçların nasıl başa çıkacağını tahmin etmek çok daha zordur.
Ryou, “Hızlı uçarken nerede olduğunuzu tahmin etmek zor” diyor. “Bir motora sinyal göndermede gecikmeler olabilir veya başka dinamik sorunlara neden olabilecek ani bir voltaj düşüşü olabilir. Bu etkiler geleneksel planlama yaklaşımlarıyla modellenemez.”
Yüksek hızlı aerodinamiğin uçuşta dronları nasıl etkilediğini anlamak için, araştırmacıların laboratuvarda birçok deney yapması, hangilerinin çarpmadan hızlı uçtuğunu görmek için dronları çeşitli hızlarda ve yörüngelerde ayarlaması gerekiyor – pahalı ve genellikle çarpışmaya neden olan bir eğitim süreci. .
Bunun yerine, MIT ekibi, hızlı ve güvenli uçuş yollarını belirlemek için gereken deney sayısını en aza indirecek şekilde simülasyonları ve deneyleri birleştiren yüksek hızlı bir uçuş planlama algoritması geliştirdi.
Araştırmacılar, ilk olarak bir dronun sanal bir engel parkurunda uçarken nasıl davranacağını simüle etmek için geliştirdikleri fizik tabanlı bir uçuş planlama modeli ile başladılar. Her biri farklı bir uçuş yolu ve hız düzenine sahip binlerce yarış senaryosunu simüle ettiler. Ardından, her bir senaryonun uygulanabilir (güvenli) veya uygulanamaz (bir çarpışma ile sonuçlanan) olup olmadığının grafiğini çıkardılar. Bu çizelgeden, laboratuvarda denemek için en umut verici senaryolardan birkaçına veya yarış yörüngelerine hızla odaklanabilirler.
“Hem hızlı hem de uygulanabilir olabilecek ilginç yörüngeleri görmek için bu düşük kaliteli simülasyonu ucuz ve hızlı bir şekilde yapabiliriz. Ardından, gerçek dünyada hangilerinin gerçekten mümkün olduğunu görmek için deneylerde bu yörüngeleri uçuruyoruz” diyor Tal. “Nihayetinde bize mümkün olan en düşük zamanı veren optimal yörüngeye yaklaşıyoruz.”
Hızlı gitmek için yavaş gitmek
Yeni yaklaşımlarını göstermek için, araştırmacılar, kademeli bir konfigürasyonda düzenlenmiş beş büyük, kare şekilli engel ile basit bir rotada uçan bir drone simüle etti. Aynı konfigürasyonu bir fiziksel eğitim alanına kurdular ve bir drone’u, daha önce simülasyonlarından seçtikleri hızlarda ve yörüngelerde kurs boyunca uçmak için programladılar. Aynı rotayı, deneyleri planlamasına dahil etmeyen daha geleneksel bir algoritma üzerinde eğitilmiş bir drone ile de yürüttüler.
Genel olarak, yeni algoritma üzerinde eğitilen drone, her yarışı “kazandı” ve parkuru geleneksel olarak eğitilmiş drone’dan daha kısa sürede tamamladı. Bazı senaryolarda, kazanan drone rotayı daha yavaş başlasa da, örneğin bir dönüşü biraz daha fazla zaman alarak, rakibinden yüzde 20 daha hızlı bitirdi. Bu tür ince ayar, geleneksel olarak eğitilmiş drone tarafından yapılmadı, çünkü muhtemelen yalnızca simülasyonlara dayanan yörüngeleri, ekibin deneylerinin gerçek dünyada ortaya çıkardığı aerodinamik etkileri tamamen açıklayamadı.
Araştırmacılar, algoritmalarını daha da geliştirmek için daha fazla deneyi daha yüksek hızlarda ve daha karmaşık ortamlarda uçurmayı planlıyorlar. Ayrıca, uzaktan insansız hava araçlarıyla yarışan ve kararları ve manevraları daha hızlı ancak yine de uygulanabilir uçuş planlarını sıfırlamaya yardımcı olabilecek insan pilotların uçuş verilerini de içerebilirler.
Tal, “Bir insan pilot yavaşlıyorsa veya hızlanıyorsa, bu, algoritmamızın ne yaptığı konusunda bilgi verebilir” diyor. “Ayrıca, insan pilotun yörüngesini bir başlangıç noktası olarak kullanabilir ve bundan, insanların yapmadığı bir şeyi görmek için, algoritmamızın çözebildiğini, daha hızlı uçmak için geliştirebiliriz. Bunlar, üzerinde düşündüğümüz bazı gelecek fikirleri.”
Referans: Gilhyun Ryou, Ezra Tal ve Sertaç Karaman, 29 Temmuz 2021, “Zaman açısından en uygun quadrotor manevraları için çok aslına uygun kara kutu optimizasyonu”, Uluslararası Robotik Araştırmaları Dergisi.
DOI: 10.1177/02783649211033317
Bu araştırma kısmen ABD Deniz Araştırmaları Ofisi tarafından desteklenmiştir.
.
Gelişmelerden zamanında haberdar olmak için Google News’te Bilim Portal’a ABONE OLUN