Autonomna zračna vozila (AAV) su revolucionirala različite industrije, od logistike do poljoprivrede, omogućujući efikasne usluge dostave i inspekcije infrastrukture. Međutim, složeni zadatak kontrole AAV-a i dalje predstavlja izazove, zahtijevajući preciznu koordinaciju između više kontrolera i prilagodbu na nepredvidive smetnje.
Da bi pojednostavili proces kontrole i pružili općenitije rješenje, istraživači su istraživali mogućnost dubinskog pojačanja učenja. Iako ova metoda obećava u računalnim simulacijama, prenošenje na stvarne scenarije bio je izazov zbog faktora kao što su netočnost modela i smetnje.
Nedavno je tim inženjera na Sveučilištu New York predložio inovativno rješenje koje bi moglo omogućiti pouzdanu kontrolu AAV-a putem algoritama za pojačanje učenja. Razvili su neuronsku mrežu obučenu da izravno prevede mjerenja senzora u upravljačke politike motora. Iznenadno, ovaj novi sustav je pokazao sposobnost točne kontrole nakon samo 18 sekundi obuke na običnom prijenosnom računalu. Štoviše, obučeni algoritam mogao je izvršavati u stvarnom vremenu na mikrokontroleru niske snage.
Tim je koristio glumca-kritičara shemu za obuku agenta pojačanog učenja. Glumac odabire radnje na temelju trenutačnog stanja okoline, dok kritičar ocjenjuje te radnje i daje povratne informacije. Ovaj iterativni proces omogućava glumcu da poboljša svoje sposobnosti donošenja odluka na učinkovit način.
Iako je model treniran u simuliranom okruženju, istraživači su poduzeli dodatne korake kako bi se suočili s izazovima primjene u stvarnom svijetu. Uvodili su buku u mjerenja senzora kako bi uzeli u obzir nesavršenosti stvarnog svijeta i koristili Curriculum Learning za rješavanje složenih scenarija. Pružanjem dodatnih informacija, poput stvarnih brzina motora, poboljšali su točnost modela.
Da bi potvrdili svoj pristup, istraživači su implementirali obučeni model na Crazyflie Nano Quadcopter s mikrokontrolerom. Algoritam temeljen na pojačanom učenju uspješno je osigurao stabilan letni plan, što dokazuje njegovu korisnost u stvarnom svijetu.
Istraživači su stavili cijeli izvorni kod projekta na raspolaganje drugim istraživačkim timovima s ciljem daljnjeg napredovanja tehnologije AAV-a. Ovim novim pristupom, kontrola AAV-a može postati učinkovitija i prilagodljivija, otključavajući puni potencijal autonomnog letenja.
Često postavljana pitanja (ČPP)
1. Što su autonomna zračna vozila (AAV)?
Autonomna zračna vozila (AAV) su zrakoplovi koji mogu operirati bez ljudske intervencije. Ona su revolucionirala različite industrije omogućavajući efikasne usluge dostave i inspekcije infrastrukture.
2. S kojim izazovima se susreću pri kontroli AAV-ova?
Kontrola AAV-ova je složen zadatak koji zahtjeva preciznu koordinaciju između više kontrolera i prilagodbu na nepredvidive smetnje. Netočnosti modela i smetnje čine primjenu u stvarnom svijetu izazovnom.
3. Što je dubinsko pojačano učenje?
Dubinsko pojačano učenje je pristup koji koristi neuronske mreže za obuku algoritama da donose odluke na temelju povratnih informacija iz okoline. Pokazalo je obećavajuće rezultate u računalnim simulacijama.
4. Kakvo rješenje su inženjeri sa Sveučilišta New York predložili za kontrolu AAV-ova?
Inženjeri su razvili neuronsku mrežu koja izravno prevodi mjerenja senzora u upravljačke politike motora. Koristili su algoritme dubinskog pojačanog učenja i glumca-kritičara shemu za obuku sustava.
5. Koliko je vremena bilo potrebno za obuku neuronske mreže?
Neuronska mreža je demonstrirala sposobnost točne kontrole nakon samo 18 sekundi obuke na običnom prijenosnom računalu.
6. Kako su istraživači riješili izazove primjene u stvarnom svijetu?
Istraživači su ubacili buku u mjerenja senzora kako bi uzeli u obzir nesavršenosti stvarnog svijeta i koristili Curriculum Learning za rješavanje složenih scenarija. Također su pružili dodatne informacije, poput brzina motora, kako bi poboljšali točnost modela.
7. Kako su istraživači potvrdili svoj pristup?
Istraživači su implementirali obučeni model na Crazyflie Nano Quadcopter s mikrokontrolerom. Algoritam temeljen na pojačanom učenju uspješno je osigurao stabilan letni plan u stvarnom svijetu.
8. Je li izvorni kod projekta dostupan drugim istraživačkim timovima?
Da, istraživači su stavili cijeli izvorni kod projekta na raspolaganje drugim istraživačkim timovima. Time se cilja na daljnji napredak tehnologije AAV-a.
Definicije:
– Autonomna zračna vozila (AAV): Zrakoplovi koji mogu operirati bez ljudske intervencije.
– Dubinsko pojačano učenje: Pristup koji koristi neuronske mreže za obuku algoritama da donose odluke na temelju povratnih informacija iz okoline.
– Glumac-kritičar shema: Metodologija obuke u kojoj “glumac” odabire radnje na temelju trenutačnog stanja okoline, a “kritičar” ocjenjuje te radnje i daje povratne informacije.
Povezane poveznice:
– Sveučilište New York
– Crazyflie Nano Quadcopter
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br