Отметим, что, по статистике, крупные службы доставки и интернет-магазины уже давно заинтересованы в применении беспилотных дронов для организации доставки заказов и посылок. Такой интерес логически обоснован: воздушное пространство даже над крупными городами практически не загружено, в отличие от городских улиц, особенно в период часа-пик.

В качестве примера можно привести компанию Amazon, которая уже активно тестирует систему доставки заказов беспилотниками. Разработанные компанией дроны способны подниматься на высоту до 120-200 метров (в зависимости от грузоподъемности) и в кратчайшие сроки доставить заказ. Впрочем, такие дроны могут успешно работать в пригороде или в сельской местности, где практически нет высоких домов, и расстояние между зданиями довольно большое, что позволяет беспилотникам с легкостью выбрать место для посадки. В городских же условиях ситуация во многих странах осложнена правилами передвижения в воздушном пространстве, которые ограничивают возможности транспортировки при помощи дронов даже легких грузов на большой высоте. Местные власти опасаются, что в случае аварии упавшее летательное средство может представлять угрозу для жизни жителей.

Впрочем, компании, которые все же планируют использовать дроны для доставки, рассматривают один из наиболее удобоваримых вариантов решения данной проблемы: адаптировать беспилотники для передвижения в плотном городском трафике. Ведь все остальные варианты реализации соответствующих проектов могут быть связаны с огромными финансовыми затратами и юридическими трудностями.

Как отмечают эксперты, основной камень преткновения, не позволяющий использовать дроны для повседневных доставок в больших городах, – их неумение своевременно реагировать на статические и динамические препятствия.

Ранее разработчики уже пробовали решить эту проблему с помощью специальных сенсоров и дополнительных систем, которые позволили бы беспилотнику оперативно реагировать на изменение окружающей обстановки. На практике же такие системы оказались весьма дорогими и малоэффективными. К тому же, дополнительное оборудование увеличивает массу дрона, что снижает время полета и уменьшает его грузоподъемность.

Исследователи университета Цюриха и NCCR Robotics пытаются решить данный вопрос при помощи технологий AI. Для этих целей был разработан алгоритм DroNet, который способен распознавать как статические, так и динамические препятствия на основе изображений, получаемых со встроенных в дрон камер с широкими углами обзора.

Чтобы научится безопасно передвигаться среди людей над тротуарами, автомобилей и велосипедистов на дорогах, – DroNet анализировал их движение в условиях города. AI учился реагировать на внезапные препятствия так, как это делают автомобилисты или велосипедисты. Анализ этих данных позволяет беспилотникам безопасно передвигаться в транспортном и пешеходном потоках: они могут следовать по городским дорогам, минуя автомобили, не смещаясь при этом на полосу встречного движения, а также оперативно реагировать на динамические препятствия (если дрон «видит», как на него двигается автомобиль, он уйдет с траектории столкновения). Если же кто-то из пешеходов решит «сбить» дрон, – он также сможет уклониться.

Швейцарские исследователи уверены, что их разработка позволит дронам с легкостью ориентироваться в городской среде и решить проблему интеграции их в повседневную жизнь, исключив при этом опасность как для автомобилей, так и для пешеходов. Кроме того, предполагается, что в будущем алгоритм DroNet сможет использоваться в беспилотном общественном транспорте и в рамках поисковых операций службами безопасности.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

John Deere планирует использовать роботов для борьбы с сорняками

Дроны будут защищать птиц от опасности в воздушном пространстве

Дроны будут управлять роботизированными бульдозерами и экскаваторами

Комментарии