Команда з Шанхайського університету Цзяо Тун представила новий підхід до автономної навігації роїв дронів у складних середовищах. Замість зв’язку між дронами, потужних сенсорів і GPU, система використовує лише глибоку нейромережу, натреновану на основі базових законів фізики.
«Подібно до плодової мухи, чий зір обмежений фасетковими очіма, але дозволяє виконувати приголомшливі повітряні трюки, ми використали зображення 12×16 пікселів для управління дронами, що літають на швидкостях до 20 м/с», — зазначили дослідники.
Науковці створили компактну нейромережу з трьома згортковими шарами, яка отримує на вході зображення 12×16 пікселів з даними про відстань до кожного. У симуляції її натренували лише за дві години на RTX 4090. Результат — автономна навігація зі швидкістю до 20 м/с без зіткнень і без зв’язку між дронами.
Команда інтегрувала фізичну модель квадрокоптера прямо в навчальний процес. Це дозволило суттєво підвищити точність, адаптивність і навчити систему реагувати на непередбачувані умови. Нейромережа не потребує великих датасетів або розмічених польотних логів — тільки базові завдання в геометричному середовищі.
Дослідники також відзначили, що навіть моделі з менш ніж 2 МБ параметрів здатні забезпечити координацію рою без жодної централізації або комунікації. Це дозволяє масштабувати рішення для задач типу дрон-рейсингу, обстеження завалів, трансляцій спортивних подій тощо.
Нагадаємо, дослідники з MIT продемонстрували універсальний інтерфейс для навчання роботів без потреби у програмуванні.
