Исследование, опубликованное на сервере препринтов arXiv, описывает разработку адаптивного алгоритма управления для автономных дронов. Такие дроны могут перевозить воду для тушения лесных пожаров, например в Сьерра-Неваде, где порывистые ветры Санта-Ана создают опасность отклонения от курса. Чтобы справиться с этой проблемой, ученые из Массачусетского технологического института создали алгоритм на основе машинного обучения, который минимизирует ошибки при полете в условиях непредсказуемых воздушных потоков.
В отличие от стандартных методов новая система не требует заранее заданной информации о структуре ветровых возмущений. Вместо этого она обучается на данных, собранных всего за 15 минут полета. Такой подход позволяет алгоритму автоматически выбрать лучший способ оптимизации управления дроном под конкретные условия, используя метод, называемый метаобучением — процесс, когда система учится адаптироваться к разным типам помех.
Новая система управления демонстрирует до 50% меньше ошибок при отслеживании траектории по сравнению с классическими методами. Это особенно важно при резком изменении скорости и направления ветра, что часто встречается в горах и лесах.
Технология позволит автономным дронам точнее и надежнее выполнять задачи доставки тяжелых грузов в сложных погодных условиях. В будущем она поможет не только с тушением пожаров, но и с контролем других природных угроз. Сейчас исследователи проводят испытания алгоритма на реальных дронах и планируют улучшить систему, чтобы она могла одновременно справляться с помехами из разных источников, например, с колебаниями груза.
Если вас заинтересовала тема автономных дронов и их возможностей в сложных условиях, стоит обратить внимание и на другую перспективную сферу применения — как летающие роботы помогают строить в труднодоступных местах. Ранее Наука Mail рассказала, каким образом эти воздушные помощники способны возводить здания и выполнять ремонт там, куда не добраться обычной технике.