Автономен дрон с нов вид технология е разработен от екип от изследователи в университета Йоханес Кеплер, за да се подобрят усилията за търсене и спасяване. Групата очертава своите модификации на дронове в проучване, публикувано в списанието Science Robotics. В същия брой на списанието Андреас Бирк от университета Джейкъбс в Бремен публикува статия на Focus, описваща подробно работата на екипа в Австрия.
В 17 полеви тестове в различни видове гори и сезони, нов прототип за дрон за търсене и спасяване успешно локализира хора в гъсти гори около 90% от времето. Дизайнът, който беше публикуван в Science Robotics на 23 юни, съчетава термично изображение, машинно обучение и нов оптичен метод, който позволява на дрона да вижда изчезнали хора през листата.
Дървесната покривка затруднява намирането на хора, които са се изгубили в гората. Хората в самолети и хеликоптери имат затруднения да виждат през покритието към земята отдолу, където хората може да ходят или дори да лежат. Същият проблем важи и за термични приложения, сензорите за топлина не могат да вземат правилно показанията от капака. Дроновете са се опитвали да се използват в мисии за търсене и спасяване, но те са изправени пред същите предизвикателства, тъй като се управляват дистанционно от пилоти, които претърсват земята отдолу. Изследователите са добавили ново оборудване към това ново начинание, което им позволява да виждат през покривката на дърветата и да подчертават тези, които не са.
Новото решение се основава на въздушен алгоритъм за оптично разделяне, който използва изчислителната мощност на компютъра за дефокусиране на запушващи обекти като върховете на дърветата. Термоизображението се използва във втория компонент на новото устройство, за да се подчертае топлината, излъчвана от нагрето тяло. След това алгоритъм за машинно обучение оценява дали топлинните сигнали са от хора, животни или други източници. След това новата предавка беше монтирана на обикновен автономен дрон. За да изберете къде да търсите, компютърът на дрона комбинира както локационно позициониране, така и сигнали от AOS и температурни сензори. Ако бъде намерено възможно съвпадение, дронът се приближава до целта, за да придобие по-добър изглед.
Ако бъде намерено потенциално съвпадение, дронът се приближава до целта, за да види по-добре. Ако сензорите му открият съвпадение, той изпраща съобщение до изследователския екип, което включва координатите. Изследователите са използвали три камери GoPro, прикрепени към слушалки, за да тренират алгоритъма си, докато се разхождат над швейцарските Алпи. Една камера беше фокусирана напред, една отляво и една отдясно на туриста. Екипът беше направил над 20 000 снимки, след като прекара часове по тези пътеки. След това снимките бяха използвани за обучение на техния алгоритъм как да начертаят границите на пешеходна пътека.
Резултатът е алгоритъм за дълбоко обучение, който позволява на дрон с една цветна камера, обърната напред, да пътува по неизвестна писта изцяло самостоятелно, без човешка намеса. Системата беше дори по-добра от хората в определянето на точната посока на пътеките, по които вървеше. Екипът предупреждава, че тези открития все още са в ранен етап. Въпреки че все още има дълъг път, преди автономните дронове да могат да търсят изчезнали индивиди в горите, изследователите вярват, че тяхното проучване показва как дълбоките невронни мрежи могат да помогнат на автономните превозни средства да преговарят за ситуации със сложни и високоизмерни входове.
Етикетигъста гора дрон спасяване технология