Pripomočki

Opravljeno z uporabo algoritma optičnega seciranja za iskanje in reševanje v gozdovih, zaradi česar je proces iskanja še hitrejši

Avtonomni dron z novo vrsto tehnologije je razvila skupina raziskovalcev na univerzi Johannesa Keplerja, da bi izboljšala prizadevanja za iskanje in reševanje. Skupina opisuje svoje modifikacije dronov v študiji, objavljeni v reviji Science Robotics. V isti številki revije je Andreas Birk z univerze Jacobs v Bremnu objavil članek Focus, ki podrobno opisuje delo ekipe v Avstriji.





V 17 terenskih testiranjih v različnih vrstah gozdov in letnih časih je nov prototip brezpilotnega letala za iskanje in reševanje približno 90 % časa uspešno lociral osebe v gostih gozdovih. Zasnova, ki je bila objavljena v Science Robotics 23. junija, združuje toplotno slikanje, strojno učenje in novo optično metodo, ki dronu omogoča, da vidi pogrešane ljudi skozi listje.



Drevni pokrov otežuje iskanje posameznikov, ki so se izgubili v gozdu. Ljudje v letalih in helikopterjih težko vidijo skozi pokrov na tla spodaj, kjer ljudje morda hodijo ali celo ležijo. Enaka težava velja za toplotne aplikacije, da toplotni senzorji ne morejo pravilno zajeti odčitkov s pokrova. Drone so poskušali uporabiti v misijah iskanja in reševanja, vendar se soočajo z enakimi izzivi, ker jih daljinsko upravljajo piloti, ki iščejo tla pod njim. Raziskovalci so temu novemu podvigu dodali novo opremo, ki jim omogoča, da vidijo skozi drevesni pokrov in poudarijo tiste, ki niso.



Nova rešitev temelji na algoritmu optičnega sečenja v zraku, ki uporablja računalniško moč računalnika za defokusiranje zapirajočih predmetov, kot so krošnje dreves. Toplotno slikanje se uporablja v drugi komponenti nove naprave za poudarjanje toplote, ki jo oddaja segreto telo. Po tem algoritem strojnega učenja oceni, ali so toplotni signali od ljudi, živali ali drugih virov. Po tem je bila nova oprema nameščena na navaden avtonomni dron. Če želite izbrati, kje iskati, računalnik drona združuje lokacijsko pozicioniranje in namige AOS in temperaturnih senzorjev. Če se najde možno ujemanje, se dron približa cilju, da pridobi boljši pogled.

Če se najde potencialno ujemanje, se dron približa cilju, da ga bolje pogleda. Če njegovi senzorji zaznajo ujemanje, pošlje sporočilo študijski skupini, ki vključuje koordinate. Raziskovalci so uporabili tri GoPro kamere, pritrjene na slušalke, za usposabljanje svojega algoritma med pohodom po švicarskih Alpah. Ena kamera je bila usmerjena naprej, ena levo in ena desno od pohodnika. Ekipa je posnela več kot 20.000 fotografij, potem ko je preživela ure na teh poteh. Fotografije so nato uporabili za izobraževanje njihovega algoritma, kako narisati meje pohodniške poti.



Rezultat je algoritem globokega učenja, ki dronu z eno samo naprej obrnjeno barvno kamero omogoča, da popolnoma samostojno potuje po neznani poti, brez človeškega posredovanja. Sistem je bil celo boljši od ljudi pri določanju natančne smeri poti, po katerih je hodil. Ekipa opozarja, da so te ugotovitve še v zgodnjih fazah. Čeprav je še dolga pot, preden bodo lahko avtonomni droni poiskali pogrešane posameznike v gozdovih, raziskovalci verjamejo, da njihova študija kaže, kako lahko globoke nevronske mreže pomagajo avtonomnim vozilom pri pogajanjih o situacijah z zapletenimi in visokodimenzionalnimi vložki.

Oznakegost gozd brezpilotni letalnik reševanje Tehnologija