Vehiculele aeriene autonome (AAVs) au revoluționat diverse industrii, de la logistică la agricultură, prin posibilitatea de a oferi servicii de livrare eficiente și de a inspecta infrastructura. Cu toate acestea, controlul AAV-urilor rămâne o sarcină complexă, necesitând coordonare precisă între mai mulți controlori și adaptarea la perturbări neprevăzute.
Pentru a simplifica procesul de control și a oferi o soluție mai generalizată, cercetătorii au explorat potențialul învățării profunde prin punerea în aplicare a algoritmului de învățare prin recompensă. Deși această abordare prezintă promisiuni în simulări de calculator, transferul acestuia în scenarii reale a fost dificil din cauza unor factori precum inexactitățile modelelor și perturbările.
Recent, o echipă de ingineri de la Universitatea din New York a propus o soluție inovatoare care ar putea permite controlul fiabil al AAV-urilor prin intermediul algoritmilor de învățare prin recompensă. Aceștia au dezvoltat o rețea neurală antrenată pentru a traduce direct măsurătorile senzorilor în politici de control al motoarelor. În mod surprinzător, acest sistem nou a demonstrat capacități precise de control după doar 18 secunde de antrenament pe un laptop obișnuit. Mai mult decât atât, algoritmul antrenat a putut fi rulat în timp real pe un microcontroler cu consum redus de energie.
Echipa a utilizat un plan-actor-critic pentru a antrena agentul de învățare prin recompensă. Planul alege acțiuni pe baza stării curente a mediului, în timp ce criticul evaluează aceste acțiuni și oferă feedback. Acest proces iterativ permite actorului să-și îmbunătățească capacitatea de a lua decizii eficiente.
Deși modelul a fost antrenat într-un mediu simulat, cercetătorii au luat măsuri suplimentare pentru a face față provocărilor implementării în lumea reală. Aceștia au introdus zgomot în măsurătorile senzorilor pentru a ține cont de imperfecțiunile din lumea reală și au utilizat Curriculum Learning pentru a gestiona scenarii complexe. Prin furnizarea informațiilor suplimentare arhitecturii plan-actor-critic, cum ar fi vitezele reale ale motoarelor, au îmbunătățit acuratețea modelului.
Pentru a valida abordarea lor, cercetătorii au implementat modelul antrenat pe o dronă Crazyflie Nano cu un microcontroler la bord. Algoritmul bazat pe învățarea prin recompensă a oferit cu succes un plan de zbor stabil, demonstrând utilitatea sa în lumea reală.
Cercetătorii au pus la dispoziție codul sursă complet al proiectului pentru alte echipe de cercetare, în scopul de a avansa în continuare tehnologia AAV-urilor. Cu această nouă abordare, controlul AAV-urilor poate deveni mai eficient și mai adaptabil, deblocând întregul potențial al zborurilor autonome.
Întrebări frecvente (FAQ-uri)
1. Ce sunt vehiculele aeriene autonome (AAVs)?
Vehiculele aeriene autonome (AAVs) sunt aeronave care pot opera fără intervenția umană. Acestea au revoluționat diverse industrii, permițând servicii eficiente de livrare și inspectarea infrastructurii.
2. Ce provocări implică controlul AAV-urilor?
Controlul AAV-urilor este o sarcină complexă care necesită o coordonare precisă între mai mulți controlori și adaptarea la perturbările neprevăzute. Inexactitățile modelelor și perturbările fac implementarea în lumea reală o provocare.
3. Ce înseamnă învățarea profundă prin recompensă?
Învățarea profundă prin recompensă este o abordare care utilizează rețele neuronale pentru a antrena algoritmi să ia decizii pe baza feedback-ului primit din mediul înconjurător. Acesta a arătat rezultate promițătoare în simulări de calculatoare.
4. Ce soluție au propus inginerii de la Universitatea din New York pentru controlul AAV-urilor?
Inginerii au dezvoltat o rețea neurală care traduce direct măsurătorile senzorilor în politici de control al motoarelor. Au utilizat algoritmi de învățare profundă prin recompensă și un plan-actor-critic pentru a antrena sistemul.
5. Cât timp a durat antrenarea rețelei neurale?
Rețeaua neurală a demonstrat capacități precise de control după doar 18 secunde de antrenament pe un laptop obișnuit.
6. Cum au făcut față cercetătorii provocărilor implementării în lumea reală?
Cercetătorii au introdus zgomot în măsurătorile senzorilor pentru a ține cont de imperfecțiunile din lumea reală și au utilizat Curriculum Learning pentru a gestiona scenarii complexe. De asemenea, au furnizat informații suplimentare, cum ar fi vitezele reale ale motoarelor, pentru a îmbunătăți acuratețea modelului.
7. Cum au validat cercetătorii abordarea lor?
Cercetătorii au implementat modelul antrenat pe o dronă Crazyflie Nano cu un microcontroler la bord. Algoritmul bazat pe învățarea prin recompensă a oferit cu succes un plan de zbor stabil în lumea reală.
8. Este codul sursă al proiectului disponibil pentru alte echipe de cercetare?
Da, cercetătorii au pus la dispoziție codul sursă complet al proiectului pentru alte echipe de cercetare. Aceasta are scopul de a avansa în continuare tehnologia AAV-urilor.
Definiții:
– Vehicule Aeriene Autonome (AAVs): Aeronave care pot opera fără intervenția umană.
– Învățarea Profundă prin Recompensă: O abordare care utilizează rețele neuronale pentru a antrena algoritmi să ia decizii pe baza feedback-ului primit din mediul înconjurător.
– Plan-actor-critic: O metodologie de antrenament în care un „actor” selectează acțiuni pe baza stării curente a mediului, iar un „critic” evaluează aceste acțiuni și oferă feedback.
Link-uri relevante:
– Universitatea din New York
– Drona Crazyflie Nano
The source of the article is from the blog jomfruland.net