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研究人员训练AI来驾驶无人机进行翻转

在预印服务器Arxiv.org上发表的一篇新论文中,英特尔,苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院的研究人员描述了一种AI系统,该系统可以使自动无人机仅通过机载感应和计算即可执行杂技,例如滚转,循环和翻转。共同作者说,通过对模拟进行全面培训并利用控制器模块中的演示,该系统无需进行微调即可直接部署到实际机器人上。

无人机的杂技飞行极具挑战性。飞行员通常需要训练数年才能掌握动力回路和侧倾等动作,而现有的执行敏捷操纵的自主系统需要外部感应和计算。也就是说,杂技很值得追求,因为它们对无人机的所有组件构成了挑战。基于视觉的系统通常会由于诸如运动模糊之类的因素而失败,并且对高速,快速和精确控制的苛刻要求使其难以调整控制器,即使是最小的错误也可能导致灾难性的后果。

研究人员的技术需要训练上述控制器,以根据一系列无人机传感器的测量结果和用户定义的参考轨迹来预测动作。前置摄像头图像,轨迹和惯性测量值用作系统的输入,而输出则是推力和角速度值形式的动作。

控制器通过特权学习进行训练,在特权学习中,策略是从所谓的特权专家提供的演示中学习的。该专家可以访问控制器无法获得的特权信息,它建立在计划和控制管道上,该管道从状态(即无人机的位置和方向)跟踪参考轨迹。为了促进从仿真到现实的转换,控制器不访问像彩色图像这样的原始传感器数据。相反,它以通过计算机视觉提取的特征点(取决于场景结构和运动)的形式作用于输入的抽象。一系列检查确保它不超过无人机的物理极限。

合著者选择了开源的Gazebo仿真器来训练他们的策略,模拟了AscTec蜂鸟多旋翼,而不是他们在实际实验中使用的自定义四旋翼。然后,他们使定制的四旋翼飞机以高加速度和快速角速度执行循环,滚动和翻转,从而测试了策略的鲁棒性。

十次训练运行的结果表明,控制器成功地在100%的时间内成功完成了每个动作,而没有干预或中断。研究人员写道:“我们的方法是第一种使自动飞行器能够执行各种杂技动作的方法,即使对于熟练的飞行员来说,这也是极具挑战性的。”“我们已经表明,对输入设施进行适当的抽象设计可以将策略从模拟转移到物理现实。提出的方法不仅限于自动飞行,还可以在机器人技术的其他领域取得进步。”

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