Без GPS автономные системы быстро теряют путь. Специалисты из Калифорнийского технологического института (Caltech) создали новый алгоритм, который даёт возможность автономным системам определять собственное местоположение. Технология функционирует вне зависимости от сезонных изменений окружающей среды.
Обычно устройства с визуальной навигацией на местности (visual terrain-relative navigation, VTRN) проводят анализ окружающей местности на соответствие спутниковым изображениям высокого разрешения и обнаруживают себя. Однако покров снега или опавшие листья могут привести к тому, что автомобили сбиваются с толку.
Новая разработка использует самообучающийся искусственный интеллект, который избавляется от сезонной информации из существующих VTRN-систем.
В процессе экспериментов специалисты попытались локализовать снимки летней листвы на фоне изображений зимней листвы с применением корреляционной техники VTRN. 92% попыток нового алгоритма были сопоставлены корректно, а остальные 8% оказались проблемными.
Кроме внедрения данного алгоритма в автономные дроны, система также может быть использована для космических миссий. К примеру, для приземления марсохода JPL Mars 2020 Perseverance впервые использовалась VTRN. Специалисты планируют модернизировать технологию, чтобы ее стабильной работе не мешали туман, дождь, снег и прочие условия. При удачном раскладе работа может усовершенствовать навигационные системы для беспилотных транспортных средств.
Данными материалами исследования поделился научный журнал Science Robotics.
