Deep Drone Racing: Learning Agile Flight in Dynamic Environments
自律といって思いつくのは自動運転に用いられるLiDARですが最近のドローンではもっと人間に似たやり方で周囲の環境を把握できるようになってきたようです。
システムの開発に携わったチューリッヒ大学であるアントニオ・ロケルシオさんによると
事前に周囲の環境を記録しておくとこの情報を入手したロボットは、模擬飛行で撮影した数万枚の画像をすべて利用して、ニューラルネットワークを訓練し、LiDARによる詳細な3Dマップがなくても、
カメラで周囲を見ながらコースを飛べるようにできるようです。さらにドローンはこのような画像を何度も取り込んでは分析し、飛行コースを修正するようでだんだん精度が上がるとのこと。
プロのドローンパイロットとの障害物耐久レースに勝利したのだとか。
このドローンが今後、さらに性能を上げるのは間違いなくそればかりか、正確さを失うことなく、プロのパイロットのスピードに追いつき追い越す日が、近いうちに来る可能性がありそうです。
最終的な配達などの活用考えると人間と同じように学習していけるというのは他のドローンとの衝突や大きなアドバンテージになると考えられます。
最もすすめられるのは軍事関連かもしれません。今後は戦闘機のペア行動とかも考えられますし、いずれは戦闘機も無人の争いになるのかもしれません。
Meet the dazzling flying machines of the future | Raffaello D’Andrea
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