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MIT enseigne drones de voler avec l’incertitude

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MIT des chercheurs travaillent sur un nouveau système de pilotage de drones qui utilise l’incertitude pour s’assurer qu’ils ne heurtent pas à des obstacles qu’ils voler de façon autonome. Le système est un peu complexe, mais il est appelé NanoMap et tout simplement de trouver des moyens pour vous rendre du point A au point B sans s’écraser et lors de la manipulation des objets aléatoires sur son chemin.

Spectre décrit le système en détail, mais, fondamentalement, le drone prend la mesure de la profondeur comme il se déplace le long d’un chemin. Chaque fois qu’il prend une mesure et est sur le point d’aller de l’avant, il regarde en arrière lors des précédentes mesures qui pourraient inclure certains renseignements pertinents au mouvement. Si il ne peut pas trouver quelque chose d’utile, il ralentit et évalue la région et s’il n’trouver les informations qu’il maintient le volant, en évitant les obstacles comme il va.

Ceci est important, car les modèles actuels nécessitent un drone à la carte de son environnement avant de devenir “convaincu” qu’il peut traiter de vol plus rapidement. Cette technique crée à la volée sur une carte qui permet au drone de gérer l’incertitude, plutôt que d’être prêt à toutes les situations. De plus, cela permet à des drones zip entre les piliers ou les arbres et la base de leur prochain déplacement sur les informations recueillies à la volée et non pas au fil du temps. De l’étude:

Dans les tests, les chercheurs ont constaté que leur incertitude de modélisation a vraiment commencé à payer lorsque la dérive eu bien pire que de 20 cm/s ou plus. Jusqu’à 75 cm/s de la dérive, de la planification avec NanoMap et incorporer l’incertitude a été en mesure de garder le drone à partir de la plante 97 à 98 pour cent du temps. Avec la dérive bien plus de 1 m/s, le drone a été seulement de sécurité de 10 pour cent du temps, mais qui a été trois fois plus robuste que le test sans l’incertitude de modélisation. Le communiqué de presse résume l’ensemble:

Si NanoMap n’était pas la modélisation de l’incertitude et le drone dérivé de 5 pour cent, de là où il était censé être, le drone serait panne plus d’une fois tous les quatre vols. Pendant ce temps, quand il représentait l’incertitude, le taux de collision réduit à 2 pour cent.

L’équipe est à la MIT CSAIL laboratoire et est dirigé par Pete Florence en Russ Tedrake du laboratoire. Vous pouvez lire l’article ici et en savoir plus ici.

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Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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