Швейцарські вчені навчили квадрокоптер самостійно пересуватися лісовими стежками і дорогами на рівні людського зростання. Стаття опублікована в, короткий опис роботи доступний на сайті Федеральної політехнічної школи Лозанни.
У проекті використовувався Parrot AR Drone 2.0 і квадрокоптер самостійної конструкції. Керуюча польотом безпілотника нейромережа десять разів на секунду зчитує зображення з камери і перевіряє, куди далі потрібно слідувати, щоб не збитися зі шляху. Якщо прокладений шлях знаходиться прямо за курсом, то дрон прискорюється, якщо дорога йде в бік, то квадрокоптер буде гальмувати і повертати до тих пір, поки шлях знову не опиниться по центру зображення.
Для отримання масиву зображень для тренування нейромережі дослідники закріпили на голові одну людину три камери, розташованих під різним кутом - одна камера дивилася прямо, інші були спрямовані в сторони під кутом 30 градусів. З цими камерами вчені записали проходження семи різних лісових маршрутів, після чого з масиву записаного відео відібрали 20 тисяч зображень. Оскільки кожна камера дивилася під своїм кутом, то масив зображень був поділений на три класи: на одних кадрах дорога була по центру, а на інших йшла направо або наліво. Ці 20 тисяч класифікованих зображень були використані для тренування десятишарової нейромережі таким чином, щоб алгоритм завжди прагнув «йти» по лісовій дорозі.
Щоб перевірити роботу керуючого алгоритму, дослідники перевірили його на зображеннях з інших піших лісових маршрутів. З'ясувалося, що ефективність розпізнавання нейромережею напрямку шляху статичними зображеннями практично ідентична людській. Після цього розробники перевірили роботу алгоритму на потоковому відео з камери, яку недбало несли за маршрутом. Після того, як автори переконалися в працездатності системи, вони спочатку випробували її на AR Drone, при цьому алгоритм працював на окремому ноутбуці, який займався аналізом зображень з камери і відправкою команд управління. На безпілотнику своєї конструкції дослідники запустили алгоритм у повністю автономному режимі на бортовому комп'ютері.
Подібна система може в майбутньому допомогти при пошукових операціях - якщо людина заблукала в лісі, то безпілотники зможуть швидко облетіти маршрути по стежках і дорогах. При цьому аналогічне використання дронів з великої висоти може бути менш ефективно, оскільки людину може бути погано видно за кронами дерев.
Раніше дослідники з лабораторії CSAIL Массачусетського технологічного інституту розробили систему планування маршруту безпілотника в складних умовах з великою кількістю перешкод і протестували систему в імпровізованому «лісі» з труб і мотузок.