L’appareil étudie les capacités d’un nouveau type d’application de contrôle de vol des compagnies aériennes de drones, documentent les chercheurs. Juste après que Wil Koch a piloté le drone d’un ami pour la première fois, en l’exécutant via la « première vue individuelle » lorsqu’une personne enfile un casque connecté à une alimentation vidéo en streaming, il réside dans l’appareil photo du drone, il a trouvé cela incroyable. Si remarquable qu’il ou elle est sorti ces 24 heures et a obtenu sa propre méthode – un casque vidéo youtube, un contrôleur et un drone quadcopter, connu pour vos plusieurs hélices qui l’alimentent. « Vous avez placé les lunettes de protection et elles vous permettent de voir des clips vidéo vivants provenant d’une position de caméra vidéo autour du drone », affirme Koch. Cela peut être «de loin le meilleur facteur». La course de drones en perspective à la première personne gagne en popularité parmi les fanatiques de la technologie moderne, il y a des compétitions agressives dans le monde entier. Quelques semaines seulement après sa présentation du jeu, Koch, chercheur universitaire à l’Institut Rafik B. Hariri pour le traitement et les sciences computationnelles de l’Université de Boston, a commencé Boston Drone Rushing comme un nouvel abonnement informatique. Mais simplement parce que Koch est convaincu comme un ordinateur portable ou un informaticien, ses pensées se sont vite tournées vers la recherche de façons dont il pourrait prendre «la chose la plus cool» pour la rendre encore plus cool. Que se passe-t-il si, pensait-il, vous pourriez potentiellement tirer parti de connaissances artificielles pour piloter un drone plus rapidement et beaucoup plus exactement par rapport à la configuration habituelle? Koch n’aurait probablement pas poursuivi cette pensée, sinon pour votre temps quand il a piloté le drone de son ami du point de vue de votre oiseau. Mais c’est son nouvel enthousiasme qui pourrait stimuler une innovation technologique de pointe dans le groupe neuronal, quand lui et une équipe de collaborateurs ont développé Neuroflight pour améliorer les performances globales du vol. «[Son] amour précédent était lié à la cybersécurité et à la défense contre les cyberattaques autonomes des PC« zombies »», déclare Azer Bestavros, consultant universitaire à Koch, directeur fondateur de la Hariri Institution et ancien rédacteur d’articles du premier papier public de l’équipe véhiculant Neuroflight. Mais juste après que Koch soit tombé profondément amoureux de la course de drones, « il m’a allumé », déclare Bestavros en riant. En considérant l’analyse sur l’intersection des drones et des connaissances synthétiques, Koch et Bestavros ont découvert que Basic Electric ainsi que d’autres titans commerciaux recherchaient en fait vigoureusement les technologies dans cet espace. «Wil et moi avons prouvé la valeur et les possibilités de cette marque de travail, compte tenu de la charge des automobiles autonomes et de la façon exacte dont vous pourriez utiliser l’IA et les appareils pour y parvenir», affirme Bestavros, simulateur de vol qui est également professeur de recherche en informatique personnelle au Collège. des Arts et des Sciences. « Tout comme la croissance de l’innovation technologique dans les courses de méthode 1 a généré des technologies que nous remarquons dans vos propres voitures », dit-il, leur espoir est que le fait de construire de nouvelles solutions qui résistent aux extrêmes de la course de drones conduira le plus grand domaine de l’autonomie voler la technologie moderne vers un bien meilleur emplacement. Actuellement, les drones et de nombreuses autres voitures gérées à distance sont contrôlés via des contrôleurs linéaires qui ne peuvent pas s’adapter aux problèmes de changement de vitesse. « Imaginez que vous conduisez une voiture dans les rues et qu’une autre roue tourne en douceur », affirme Bestavros. « En tant qu’automobiliste, vous ne feriez pas les mêmes choses que vous feriez si vous conduisez un véhicule automobile avec plusieurs roues. Vous guideriez et accéléreriez d’une manière différente. » Un quadcopter normal utilise un contrôleur standard, connu sous le nom de dérivé proportionnel important, ou contrôleur PID, dans le monde entier des ordinateurs portables ou des technologies informatiques. Cela permet au propriétaire de fournir les commandes du drone pour avancer sur un certain nombre de trajectoires et de vitesses en déplaçant les joysticks du contrôleur. Mais la technologie moderne des contrôleurs récents ne comprend aucune capacité intégrée pour s’habituer aux problèmes de changement de vitesse, comme des vents plus forts ou (avec un peu de chance non), même la perte d’une hélice. Le contrôleur Neuroflight, affirme Koch, est qualifié dans le simulateur d’ordinateur personnel pour évoluer vers une variété d’événements différents, fixant le placement du drone dans un environnement dynamique et changeant, même s’il est numérique électronique. Juste après l’entraînement sur simulateur, le système neuronal «éduqué» va fonctionner dans le monde réel en envoyant des signes pour les moteurs de drones, leur indiquant la façon de répondre aux techniques des quadricoptères de la manière exacte dont son propriétaire a l’intention. «Le PID peut être une méthode de gestion linéaire, mais l’atmosphère n’est pas linéaire», explique Koch, qui est un étudiant diplômé de l’Université des disciplines et des sciences en recherche sur les ordinateurs personnels. « Nous détruisons ce contrôle PID et nous laissons tomber dans un système neuronal formé. »
