Команда Массачусетского технологического института, разработавшая новую систему, использовала метод обучения, который позволяет дрону адаптироваться к различным погодным условиям на лету. Система автоматически определяет, какой алгоритм оптимизации ей следует применить, основываясь на текущих обстоятельствах.

В совокупности, эти компоненты позволяют адаптивной системе управления в моделировании совершать на 50% меньше ошибок при отслеживании траектории, чем базовые методы, и лучше работать с непредвиденной скоростью ветра, пишет MIT News. Технология позволит автономным дронам увереннее доставлять тяжелые грузы и контролировать окружающую среду даже при сильном ветре.

Многие системы управления дронами используют алгоритм оптимизации, известный как градиентный спуск. Он оценивает неизвестные данные, чтобы максимально удерживать дрон на заданной траектории, постоянно рассчитывая заново тягу, которую коптер должен использовать для противодействия сильному ветру.

Разработчики заменили функцию, которая содержала структуру потенциальных возмущений, на модель нейронной сети, которая учится аппроксимировать их на основе входящих данных. Таким образом, аппарату уже не нужно заранее иметь априорную структуру скоростей ветра, с которыми может столкнуться этот дрон. Кроме того, метод использует алгоритм для автоматического подбора правильной функции зеркального спуска при обучении модели нейронной сети на основе данных, а не предполагает, что у пользователя уже есть выбранная идеальная функция.

Испытания системы в симуляциях и реальных экспериментах показали, что метод значитель снижает количество ошибок отслеживания траектории.

Команда продолжает работать над своей системой, повышая ее возможности справляться с возмущениями из нескольких источников. Например, когда резкие движения в полете приводят к смещению груза, особенно, если он содержит жидкости. Также они собираются использовать метод непрерывного обучения, который позволит системе адаптироваться к новым возмущениям без переобучения.

В отличие от птиц, способных мгновенно ориентироваться в незнакомой среде, дроны обычно зависят от GPS и заранее проложенных маршрутов. Однако инженеры Университета Гонконга разработали автономный дрон SUPER, который может летать со скоростью более 20 м/с (72 км/ч) и уклоняться от препятствий толщиной всего 2,5 мм, полагаясь только на бортовые сенсоры и собственную вычислительную систему.