Autonome Drohnen Flüge als Simulation

Wir stehen vor verschiedenen Kunden Projekten, in denen die Realisierungen zunächst an eine Grenze stößt: die Physik. Selbstkoordinierende Schwärme, stylische Chorografien oder autonomer Flugbetrieb sind hier die Stichworte, die nicht trivial abgebildet werden können. Um hier einen Schritt weiter zu kommen, wollen wir Echtzeit Simulationen anstrengen, um bisher nicht realisierbare Projekte zum Fliegen zu bringen.

Im Dezember 2016 fanden die ersten Vorüberlegungen mit der Unity-Engine statt, die nun durch die Microsoft’s Veröffentlichung (15.2.2017) AirSim (https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/02/aerial-informatics-robotics-TR.pdf) auf Basis der Unreal-Engine den Prozess beschleunigen.

Neben reinen Physik und Flugmanöver-Experimenten erhoffen wir uns tatsächlich Landschafts- und Gebäudescans in Szenarien virtuell zu befliegen. Darin Machine-Learning Methoden zu testen und letztendlich einen Übertrag auf die echte Welt zu vollziehen. Optimistisch Betrachtet rückt das erste Projekt in Griffweite.

Aus der Conclusion des Papers:

Jetzt gibt es keine Ausreden mehr, den alles kann in der Simulation getestet, trainiert und geschrottet werden!

Aus den verschiedenen ML Prinzipien können Szenarien wie beispielweise dieser Supervised Learning  bzw Deep Neural Network Flug nun noch einfacher generiert werden:

 


Sie wollen mit experimentieren? Sprechen Sie mit uns!

 

[1] Paper Aerial Informatics Robotics by Microsoft: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/02/aerial-informatics-robotics-TR.pdf

[2] GitHub AirSim Project: https://github.com/Microsoft/AirSim/blob/master/docs/build.md

[3] A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots – http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/RAL16_Giusti.pdf

[4] https://pixhawk.org/