Визуальное возвращение для микро воздушных транспортных средств, используя дружеские отношения сцены

Вот тайная, беспилотный инженер совокупностей имел возможность бы задать вопрос Вас когда-нибудь: как Микро Антенна Транспортирует (он же MAV), напоминают летающее насекомое? Ну, Вы имели возможность бы сообщить в ответ, и MAVs и летающие насекомые должны совершить малоизвестную сложную внешнюю среду. Но мозг насекомого мелкий, и MAV не имеет возможности выполнить тяжелые вычисления и довольно часто не имеет хорошей совокупности датчика. В следствии и насекомое и MAV должны надеяться на простые, действенные навигационные механизмы, каковые не перенапрягают их мощности.

Развивая MAV, проблема заключается в том, дабы исходя из этого разработать навигационный метод, что трудится прекрасно, не требуя громадной вычислительной мощности.Один таковой метод, предложенный Baddeley и др., применяет камеры, дабы выяснить, знакомо ли представление MAV.

В случае если представление знакомо, MAV, должно быть, передал тот путь прежде. Оценивая большое количество таких взоров для дружеских взаимоотношений, MAV может выяснить верное направление к более раннему посещаемому расположению.

Маленькая нейронная сеть кроме этого употребляется, дабы сохранить и резюмировать маршрут так, дабы начальное расположение могло быть отыскано. Baddeley и др. утверждают, что данный метод сделал бы ненужным для MAV выстроить карту из его среды – процесс, что довольно часто интенсивен властью.Команда ученых, включающих Джеральда Дж. Дж. ван Дэлена, Кимберли Н. Макгуайра и Гидо К. Х. Э. де Кроона, проверила данный метод при помощи его в более реалистической окружающей среде, чем созданные Baddeley и др. для их собственных опытов с методом.

Команда кроме этого проверила метод на разных представлениях изображения (сырые пиксели, цвета и пространственно инвариантная информация), дабы видеть действие разных параметров изображения. Помимо этого, два способа представления представления были проверены, дабы выяснить, какой стал причиной превосходящим итогам: сохраненный комплект представлений изображения (именуемый красивой памятью) либо безнадзорная нейронная сеть (известный как Infomax).

Чувствительность метода была проверена и на протяжении вращения и на протяжении перевода кроме этого.В условии вращения MAV был сделан выполнить поворот на 360 ° в фиксированном расположении в окружающей среде в шагах 5 °. Взоры, ‘увиденные’ MAV на протяжении этого осуществления, сравниваются с ранее сохраненным изображением, оттянутым из того расположения. Догадка команды – то, что дружеские отношения должны улучшиться, потому, что текущее представление начинает напоминать сохраненное изображение.

В условии перевода MAV был сделан переместиться от данного пункта на протяжении данного пути к расположению в окружающей среде. Опять, взоры, ‘увиденные’ MAV на протяжении этого осуществления, сравниваются с ранее сохраненным изображением, оттянутым из того расположения. Догадка команды – то, что дружеские отношения должны улучшиться как расстояние между MAV, и представление по сохраненному изображению делается меньшим. Дабы проверить чувствительность метода, команда экспериментировала с повышением расстояния между MAV и понятием по сохраненному изображению, и повышением направляющегося угла, под которым подходы MAV сообщили представление.

Результаты этого изучения предполагают, что метод – многообещающий. В то время, когда установлено, MAVs выступил прекрасно несколькими методами: они имели возможность совершенно верно отыскать собственный путь назад к более раннему посещаемому расположению, они имели возможность сделать так справедливо скоро, и они не применяли особенную вычислительную мощность, дабы достигнуть этого. Это имеет захватывающие последствия. Потому, что данный метод в вычислительном отношении действен, он имел возможность, возможно, быть применен к большей части MAVs, дабы дать им возвращающий возможности.

Вы были бы в состоянии отослать собственный MAVs, дабы собрать эти, надёжные в знании, что везде, куда они идут, они будут в состоянии прибыть назад к Вам потом.Разглядываемая работа будет размещена в следующем выпуске Беспилотных Совокупностей.

Читатели, каковые желали бы знать больше об изучении, обрисованном тут, приглашены прочесть его тогда.


KRISTMAS.RU