Missouri Üniversitesi araştırmacıları, insansız hava araçlarının operasyon şeklini dönüştürerek, doğal afetler sırasında kritik olabilecek otonom görsel navigasyon yetenekleri geliştiriyorlar. Bu çığır açıcı ilerlemeler, dronların GPS teknolojisine bağımsız olarak çevreleriyle navigasyon yapabilme becerisine dayanmaktadır.
Yenilikçi yapay zeka algoritmaları, dronların özellikle GPS alımının zayıf olduğu ortamlarda otomatik olarak navigasyon yapmasını ve karmaşık görevleri tamamlamasını sağlamak üzere tasarlanmaktadır. Bu, GPS’nin güvenilmez veya kullanılamaz olduğu askeri ve kurtarma misyonları için potansiyel etkilere sahiptir.
Missouri Üniversitesi öğrencileri, en büyük askeri tesislerden biri olan Arizona’nın Yuma Test Sahaları’nda, hem görünür hem de kızılötesi spektrumlar için özelleştirilmiş dronları kullanarak ham video verileri toplama çalışmaları yaparak bir ay geçirdi. Bu araştırma, ABD Ordusu Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Merkezi (ERDC) tarafından desteklenen iki yıllık bir projenin temelini oluşturuyor ve savunma bakanlığının ciddi destekçisini gösteriyor.
Otonom çalışma yeteneği, doğal afetler veya askeri koşullar gibi senaryolarda GPS sinyallerinin kesildiği durumlarda kritik hale gelir. Proje lideri ve önde gelen elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimi profesörü olan Kannappan Palaniappan, güncel dronların genellikle GPS navigasyonuna dayandığını ve bu olmadan ciddi dezavantajda olduklarını vurguluyor.
Şu anda dron pilotları, görsel hattın içinde kalarak binalar gibi engellerden kaçınarak ve manuel olarak insansız hava aracını (İHA) yönlendiriyorlar. Palaniappan’ın ekibi, dronların çevresel etkileşim ve bağlamsal sahne anlayışına dayalı otonom kararlar alarak kendi kendine navigasyon yapmasını sağlayan yazılım üzerinde çalışmaktadır.
Yakın tarihli sensör teknolojileri olan Işın Tespiti ve Ölçümü (LiDAR) ve termal görüntüleme gibi sensör teknolojileri, nesne tespiti ve görsel tanımlama gibi kısıtlı ancak karmaşık görevleri yapmayı mümkün kılar. Takımın derin öğrenme ve makine öğrenmesiyle güçlendirilen algoritmalarıyla birleştirilmesi, haritalama ve gözetim uygulamaları için sofistike görüntüler geliştirmede dronların yardımcı olabileceği anlamına gelir.
İnsanlar çevrelerini anlamak için dinamik 3D modelleri ve hareket desenlerini kullanırken, Palaniappan, insan görüşünün bu dikkate değer yönlerini otonom hava ve yer tabanlı görüş navigasyon algoritmalarına dahil etmeye çalıştıklarını belirtiyor.
Belirli bir dilde teknik metinlerin çevirileri her zaman zor olabilir. Tam anlamıyla doğruluğun garanti edilmesi amacıyla metin özgünlüğü korunmaya çalışılmış ve teknik terminoloji anlamını zayıflatmamak adına bazı ifadeler bırakılmıştır.