طوَّر فريق من الباحثين في جامعة يوهانس كبلر طائرة بدون طيار ذاتية القيادة بنوع جديد من التكنولوجيا من أجل تحسين جهود البحث والإنقاذ. تحدد المجموعة تعديلات طائراتها بدون طيار في دراسة نشرت في مجلة Science Robotics. في نفس العدد من المجلة ، نشر أندرياس بيرك من جامعة جاكوبس بريمن مقالاً موجهاً يركز على عمل الفريق في النمسا.
في 17 اختبارًا ميدانيًا عبر أنواع وفصول متنوعة من الغابات ، نجح نموذج أولي جديد لطائرة بدون طيار للبحث والإنقاذ في تحديد الأشخاص في غابات كثيفة في حوالي 90٪ من الوقت. يجمع التصميم ، الذي نُشر في Science Robotics في 23 يونيو ، بين التصوير الحراري والتعلم الآلي وطريقة بصرية جديدة لتمكين الطائرة بدون طيار من رؤية الأشخاص المفقودين من خلال أوراق الشجر.
يجعل الغطاء الشجري من الصعب تحديد مكان الأفراد الذين فقدوا في الغابة. يواجه الأشخاص في الطائرات والمروحيات صعوبة في الرؤية من خلال الغطاء إلى الأرض أدناه ، حيث قد يكون الناس يمشون أو حتى مستلقين. تنطبق نفس المشكلة على التطبيقات الحرارية ، حيث لا تستطيع مستشعرات الحرارة التقاط القراءات بشكل صحيح بواسطة الغطاء. تمت تجربة استخدام الطائرات بدون طيار في مهام البحث والإنقاذ ، لكنها تواجه نفس التحديات لأن الطيارين يسيطرون عليها عن بُعد وهم يبحثون في الأرض تحتها. أضاف الباحثون معدات جديدة لهذا المسعى الجديد تمكنهم من الرؤية من خلال الغطاء الشجري وإبراز تلك التي ليست كذلك.
يعتمد الحل الجديد على خوارزمية التقسيم البصري المحمولة جواً ، والتي تستخدم القوة الحاسوبية للكمبيوتر لإلغاء ضبط بؤرة الكائنات المحاصرة مثل رؤوس الأشجار. يُستخدم التصوير الحراري في المكون الثاني للجهاز الجديد لإبراز الحرارة التي يشعها جسم ساخن. بعد ذلك ، تقوم خوارزمية التعلم الآلي بتقييم ما إذا كانت إشارات الحرارة من البشر أو الحيوانات أو من مصادر أخرى. بعد ذلك ، تم تركيب الترس الجديد على طائرة بدون طيار عادية ذاتية القيادة. لتحديد مكان البحث ، يجمع كمبيوتر الطائرة بدون طيار بين كل من تحديد المواقع والإشارات من AOS وأجهزة استشعار درجة الحرارة. إذا تم العثور على تطابق محتمل ، تقترب الطائرة بدون طيار من الهدف للحصول على رؤية أفضل.
إذا تم العثور على تطابق محتمل ، تقترب الطائرة بدون طيار من الهدف لإلقاء نظرة أفضل. إذا اكتشفت مستشعراتها تطابقًا ، فإنها ترسل رسالة إلى فريق الدراسة تتضمن الإحداثيات. استخدم الباحثون ثلاث كاميرات من GoPro متصلة بسماعة رأس لتدريب الخوارزمية الخاصة بهم أثناء المشي لمسافات طويلة فوق جبال الألب السويسرية. كانت إحدى الكاميرات مركزة للأمام ، وواحدة على اليسار ، والأخرى على يمين المسافر. التقط الفريق أكثر من 20000 صورة بعد قضاء ساعات على هذه المسارات. ثم تم استخدام الصور لتثقيف الخوارزمية الخاصة بهم حول كيفية رسم حدود مسار المشي لمسافات طويلة.
والنتيجة هي خوارزمية التعلم العميق التي تسمح للطائرة بدون طيار بكاميرا ملونة واحدة أمامية بالسير في مسار غير معروف بمفردها دون تدخل بشري. كان النظام أفضل من البشر في تحديد الاتجاه الدقيق للمسارات التي يسير عليها. يحذر الفريق من أن هذه النتائج لا تزال في مراحلها الأولى. بينما لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه قبل أن تتمكن الطائرات بدون طيار ذاتية التحكم من البحث عن الأفراد المفقودين في الغابات ، يعتقد الباحثون أن دراستهم تظهر كيف يمكن للشبكات العصبية العميقة أن تساعد المركبات الذاتية في التفاوض على المواقف بمدخلات معقدة وعالية الأبعاد.
العلاماتغابة كثيفة طائرة بدون طيار إنقاذ تكنولوجيا