Автопилоты у разной техники сейчас уже стали нормой, но улучшать их продолжают. В частности, учёные МТУСИ разработали нейросеть для автоматической посадки летательного аппарата. А это, как известно, одна из самых сложных частей самоуправляемых воздушных систем.
Исследователи полагают, что актуально использование нейросети в управлении беспилотным летательный аппарат. В частности, при посадке.
Судя по всему, идея состоит в том, чтобы сделать универсальную нейросеть для приземления беспилотников, что достаточно тяжело, так как дрон вертолётного и самолётного типа садятся по-разному.
В рамках работы над магистерской диссертацией на кафедре “Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации” МТУСИ была предложена собственная разработка в данном направлении. Её цель – минимизировать аварийные случаи при посадке.
Была использована нейронная сеть прямого распространения (персептрон) из двух скрытых слоев. Для обучения нейросети взят набор из 22 спутниковых снимков с изображением разной местности. Они заменяют фотографии, сделанные с бортовой камеры беспилотника.
Для дальнейшего увеличения набора данных было произведено дополнение изображений их вариациями. Это дало возможность масштабировать спутниковые фотоизображения и довести их количество до 100. По идее, помимо самих карт должна учитываться и неоптическая характеристика местности (болото, озеро, камень, трава, земля, лес, город), но об этом информации нет.
По заверениям учёных, полученная модель имеет высокую точность при автоматической посадке беспилотника.
По задумке создателей, нейросеть должна адаптировать систему управления и подстроить её под изменяющиеся условия полёта. Она также должна обеспечить стабильность и манёвренность летательного аппарата.
