Otonom hava araçları (OHA’lar), lojistikten tarıma kadar çeşitli endüstrilerde verimli teslimat hizmetleri ve altyapı denetimleri yaparak bir devrim yaratmıştır. Bununla birlikte, OHA’ların kontrol edilmesi karmaşık bir görev olup, birden fazla denetleyici arasında kesin bir koordinasyon gerektirir ve öngörülemeyen bozuculara uyum sağlama becerisi gerektirir.
Kontrol sürecini basitleştirmek ve daha genelleştirilmiş bir çözüm sunabilmek için araştırmacılar, derin güçlendirme öğreniminin potansiyelini keşfetmiştir. Bu yaklaşım, bilgisayar simulasyonlarında umut vaat etse de, modelin doğru olmaması ve bozucu faktörler gibi nedenlerle gerçek dünya senaryolarına aktarılması zor olmuştur.
Yeni York Üniversitesi’ndeki bir mühendis ekibi, otonom hava araçlarının güvenilir bir şekilde kontrol edilmesini sağlayabilecek yenilikçi bir çözüm önermiştir. Sensör ölçümlerini doğrudan motor kontrol politikalarına çevirmek için eğitilen bir sinir ağı geliştirmişlerdir. Şaşırtıcı bir şekilde, bu yeni sistem normal bir dizüstü bilgisayarda sadece 18 saniye eğitimden sonra doğru kontrol yetenekleri sergilemiştir. Dahası, eğitilen algoritma, düşük güçlü bir mikrokontrolcüde gerçek zamanlı çalışabilir.
Ekip, güçlendirme öğrenme ajanını eğitmek için bir oyuncu-eleştirmen şeması kullandı. Oyuncu, ortamın mevcut durumuna dayalı olarak eylemler seçerken eleştirmen, bu eylemleri değerlendirir ve geri bildirim sağlar. Bu tekrarlayan süreç, oyuncunun karar verme yeteneklerini etkili bir şekilde geliştirmesini sağlar.
Model bir simüle ortamda eğitilirken, araştırmacılar gerçek dünya uygulama zorluklarını ele almak için ek adımlar atmışlardır. Gerçek dünya kusurlarını hesaba katmak için sensör ölçümlerine gürültü enjekte etmişler ve karmaşık senaryolarla başa çıkmak için Müfredat Öğrenme yöntemini kullanmışlardır. Oyuncu-eleştirmen mimarisine gerçek motor hızları gibi ek bilgiler sağlayarak modelin doğruluğunu artırmışlardır.
Yaklaşımlarını doğrulamak için araştırmacılar, eğitilmiş modeli bir mikrokontrolcüye sahip Crazyflie Nano Quadcopter’a uygulamışlardır. Güçlendirme öğrenmeli algoritma başarıyla kararlı bir uçuş planı sağlamış ve gerçek dünyada işlevselliğini kanıtlamıştır.
Araştırmacılar, AAV teknolojisini ilerletmeyi amaçlayarak projenin tam kaynak kodunu diğer araştırma ekipleri için kullanıma sunmuşlardır. Bu yeni yaklaşım sayesinde, AAV’lerin kontrolü daha akıcı ve adapte edilebilir hale gelebilir, otonom uçuşun tam potansiyeli açılabilir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS):
1. Otonom hava araçları (OHA’lar) nedir?
Otonom hava araçları (OHA’lar), insan müdahalesi olmadan çalışabilen uçaklardır. Verimli teslimat hizmetleri ve altyapı denetimleri gibi çeşitli endüstrilerde bir devrim yaratmışlardır.
2. OHA’ları kontrol etmekle ilgili hangi zorluklar vardır?
OHA’ları kontrol etmek karmaşık bir görevdir ve birden fazla denetleyici arasında kesin bir koordinasyon gerektirir ve öngörülemeyen bozuculara uyum sağlama becerisi gerektirir. Modelin doğruluğu ve bozucular gerçek dünya uygulamasını zorlaştırır.
3. Derin güçlendirme öğrenme nedir?
Derin güçlendirme öğrenme, algoritmalara ortamdan gelen geri bildirimlere dayanarak kararlar almaları için sinir ağlarını kullanma yaklaşımıdır. Bilgisayar simulasyonlarında umut vaat etmiştir.
4. New York Üniversitesi’ndeki mühendisler, OHA’ları kontrol etmek için hangi çözümü önerdi?
Mühendisler, sensör ölçümlerini doğrudan motor kontrol politikalarına çeviren bir sinir ağı geliştirdiler. Derin güçlendirme öğrenme algoritmaları ve oyuncu-eleştirmen şemasını kullanarak sistem eğittiler.
5. Sinir ağının eğitimi ne kadar sürdü?
Sinir ağı, normal bir dizüstü bilgisayarda sadece 18 saniye eğitimden sonra doğru kontrol yetenekleri sergiledi.
6. Araştırmacılar gerçek dünya uygulama zorluklarını nasıl ele aldı?
Araştırmacılar, gerçek dünya kusurlarını hesaba katmak için sensör ölçümlerine gürültü enjekte ettiler ve karmaşık senaryolarla başa çıkmak için Müfredat Öğrenme yöntemini kullandılar. Ayrıca motor hızları gibi ek bilgiler sağlayarak modelin doğruluğunu artırdılar.
7. Araştırmacılar yaklaşımlarını nasıl doğruladılar?
Eğitilmiş modeli bir mikrokontrolcüye sahip Crazyflie Nano Quadcopter’a uyguladılar. Güçlendirme öğrenmeli algoritma gerçek dünyada kararlı bir uçuş planı sağlayarak işlevselliğini kanıtladı.
8. Projenin kaynak kodu diğer araştırma ekipleri için kullanılabilir mi?
Evet, araştırmacılar projenin tam kaynak kodunu diğer araştırma ekipleri için kullanıma sunmuşlardır. Bu, AAV teknolojisini daha ileriye taşımayı amaçlamaktadır.
Tanımlar:
– Otonom Hava Araçları (OHA’lar): İnsan müdahalesi olmadan çalışabilen uçaklar.
– Derin Güçlendirme Öğrenme: Ortamın geri bildirimlerine dayanarak algoritmalara kararlar almaları için sinir ağlarını kullanan bir yaklaşım.
– Oyuncu-Eleştirmen Şeması: Bir “oyuncu”, ortamın mevcut durumuna dayalı olarak eylemler seçerken, “eleştirmen” bu eylemleri değerlendirir ve geri bildirim sağlar.
İlgili bağlantılar:
– New York Üniversitesi
– Crazyflie Nano Quadcopter
The source of the article is from the blog macnifico.pt