Понять суть состязания можно по уровню скорости и манёвренности на видео пролёта гоночным дроном трёх кругов трека в Цюрихском университете. Этим видео и не только делимся под катом к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Скорость и точность работы роботов если не восхищают, то удивляют. Сложные датчики и быстрые вычисления позволяют мощному и манёвренному роботу-дрону «знать» своё положение и направление и уверенно лететь на высоких скоростях. Нельзя сказать, что для дрона это легко, но если есть хорошая внешняя система локализации, мощный компьютер и команда талантливых робототехников, то можно выполнять невероятно динамичные и скоростные манёвры, которые большинство людей не могут и надеяться повторить.
Я говорю «большинство», потому что есть исключительно талантливые люди, способные достичь уровня самых быстрых и манёвренных дронов. В спортивной дисциплине «дрон-рейсинг» от первого лица проверяются возможности дико мощных дронов в руках людей. Дроны перемещаются по сложным трассам с, кажется, невозможными скоростью и точностью при помощи только видеоданных, отправляемых с камеры в передней части дрона на VR-шлем пилота. Зрелище захватывает!
Год назад в Цюрихском университете, в лаборатории Давиде Скарамуццы Robotics and Perception Group доказали, что автономные гоночные квадрокоптеры могут выиграть гонку у самых быстрых в мире дронов, управляемых людьми. Однако, чтобы передавать информацию о местоположении в режиме реального времени и с очень высоким разрешением, в дронах применялась система захвата движения, а на ближайшем столе стоял компьютер, с которого отправлялись данные для управления дроном. Не очень похоже на честное состязание.
В начале июня три чемпиона по дрон-рейсингу отправились в Цюрих за реваншем. Но на этот раз предстояла честная гонка: никакой помощи извне или системы захвата движения. Только дроны и люди с собственными системами технического зрения и компьютерами. Цель — предельно быстро пролететь по гоночному треку.
На этой демозаписи гонка — с вычислениями на внешнем компьютере и системой захвата движения — не была «честной». Но по видео можно судить о лучшем пролёте автономного гоночного дрона: 5,3 с на круг. Невероятно! При максимальной скорости 110 км/ч это на 1,8 с быстрее дрона под управлением Томаса, который дважды выигрывал Международный кубок мира MultiGP по дрон-рейсингу от первого лица.
Здесь автономные дроны владели преимуществами:
-
Почти идеальная оценка состояния — благодаря системе захвата движения по всей трассе. То есть дрон всегда «знает», где именно находится, каковы его точная скорость и направление. А опытные пилоты оценивают состояние своей системы интуитивно и во время гонки не могут наблюдать за дроном — они видят всё как будто его глазами.
-
Автономный дрон вычисляет оптимальную по времени прохождения трассы траекторию, учитывает конфигурацию трека и свои возможности. Пилотам же, чтобы определить оптимальную траекторию, приходится тренироваться на трассе часами и даже днями. Способа наверняка узнать, как улучшить эти траектории, у них нет.
Элия Кауфманн в Цюрихском университете готовит на стартовой площадке один из гоночных дронов с системой обработки визуальной информации. Evan Ackerman/IEEE Spectrum
Как же сделать гонку дронов честным соревнованием без того, чтобы роботы меньше были роботами или люди — меньше людьми?
-
Никакой помощи извне. Никаких вычислений на внешнем компьютере или системы захвата движения. Пожалуй, у людей здесь что-то вроде преимущества: они извне по определению. Необходимый компромисс — наделить дроны способностью летать агрессивно и манёвренно.
-
Полное представление о трассе. В ней нет никаких секретов, человек может пройтись по трассе и создать ментальную модель. А в роботизированной системе создаётся актуальная модель САПР. Кроме того, и людям, и роботам даётся время на тренировку: первым — на реальной трассе с настоящими дронами, а роботизированной системе — в симуляторе. И те, и другие за это время могут найти оптимальную траекторию.
-
Только визуальная информация. У автономных дронов есть датчики стереозрения Intel RealSense. У людей — монокулярная камера для потоковой передачи видео с дрона: получается, может, и не стереопоток, зато разрешение и частота кадров выше.
На эту гонку в Цюрихский университет пригласили трёх пилотов мирового класса: помимо Томаса Битматта, это Алекс Вановер — чемпион Лиги дрон-рейсинга 2019 года и Марвин Шаппер — чемпион Лиги дронов Швейцарии 2021 года. Накануне каждый тренировался на трассе столько времени, сколько хотел: налетали в общей сложности более 700 кругов. Гонка началась в пятницу вечером в военном авиаангаре за пределами Цюриха. Вот видео с предварительных заездов. Автономный дрон с системой обработки визуальной информации — синий, дрон под управлением человека — красный:
Самый быстрый пилот проиграл полсекунды автономному дрону, максимальная скорость которого была 80 км/ч. Причём в такой гонке из трёх кругов разница на финише обычно составляет всего 0,1–0,2 с. Эта победа автономного дрона с системой обработки визуальной информации очень важна. Вот что сказал о ней Давиде Скарамуцца:
Это показывает, что соревнования дронов под управлением ИИ и человека могут совершить революцию в дрон-рейсинге как виде спорта. Очевидно, что ИИ способен превзойти результаты дронов, управляемых человеком. Но предстоит ещё многое сделать, чтобы повысить надёжность этих систем ИИ и перевести их из контролируемой среды в сферу практического применения. Подробнее об этом — в следующих научных публикациях.
Я был на этом мероприятии в Цюрихе и с удовольствием расскажу вам о нём. Но, как говорит Давиде, учёные Цюрихского университета готовят результаты к публикации, поэтому со всеми захватывающими подробностями — что именно произошло и почему — придётся немного подождать. Ждите продолжения — впереди много интересного.
А пока дроны ускоряются, мы поможем прокачать ваши навыки или с самого начала освоить профессию, актуальную в любое время:
Автор:
Picard
