森林や建物、洞窟などの複雑で未知なる環境を探索する場合、高速で機敏で小型ドローンが効率的だが、自律型ドローンは、地図がないと未知の環境を通り抜けることができない。 研究チームは、これまで見られなかった環境を飛行する自律型ドローンを訓練し、最大40km/hの速度を維持しながら、雑多な障害物に衝突せずに目的地へ飛行する手法を提案する。これは全て、ドローンに搭載したカメラと計算のみを使って達成する。 CNN(Convolutional Neural Network)を使い、センサーからのデータのみに基づいて最適な軌道を予測。今回のこのワンステップな方法は、センサーデータから環境のマップを作成し、次にマップ内の軌道を計画する、これまでのような2ステップシステムに比べて高速に処理できる。その結果、適宜判断が速いため高速に障害物を避けて効率の良い軌道で通り抜けられる。
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