Понять суть состязания можно по уровню скорости и манёвренности на видео пролёта гоночным дроном трёх кругов трека в Цюрихском университете. Этим видео и не только делимся под катом к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Скорость и точность работы роботов если не восхищают, то удивляют. Сложные датчики и быстрые вычисления позволяют мощному и манёвренному роботу-дрону «знать» своё положение и направление и уверенно лететь на высоких скоростях. Нельзя сказать, что для дрона это легко, но если есть хорошая внешняя система локализации, мощный компьютер и команда талантливых робототехников, то можно выполнять невероятно динамичные и скоростные манёвры, которые большинство людей не могут и надеяться повторить.
Я говорю «большинство», потому что есть исключительно талантливые люди, способные достичь уровня самых быстрых и манёвренных дронов. В спортивной дисциплине «дрон-рейсинг» от первого лица проверяются возможности дико мощных дронов в руках людей. Дроны перемещаются по сложным трассам с, кажется, невозможными скоростью и точностью при помощи только видеоданных, отправляемых с камеры в передней части дрона на VR-шлем пилота. Зрелище захватывает!
Год назад в Цюрихском университете, в лаборатории Давиде Скарамуццы Robotics and Perception Group доказали, что автономные гоночные квадрокоптеры могут выиграть гонку у самых быстрых в мире дронов, управляемых людьми. Однако, чтобы передавать информацию о местоположении в режиме реального времени и с очень высоким разрешением, в дронах применялась система захвата движения, а на ближайшем столе стоял компьютер, с которого отправлялись данные для управления дроном. Не очень похоже на честное состязание.
В начале июня три чемпиона по дрон-рейсингу отправились в Цюрих за реваншем. Но на этот раз предстояла честная гонка: никакой помощи извне или системы захвата движения. Только дроны и люди с собственными системами технического зрения и компьютерами. Цель — предельно быстро пролететь по гоночному треку.
На этой демозаписи гонка — с вычислениями на внешнем компьютере и системой захвата движения — не была «честной». Но по видео можно судить о лучшем пролёте автономного гоночного дрона: 5,3 с на круг. Невероятно! При максимальной скорости 110 км/ч это на 1,8 с быстрее дрона под управлением Томаса, который дважды выигрывал Международный кубок мира MultiGP по дрон-рейсингу от первого лица.
Здесь автономные дроны владели преимуществами:
Почти идеальная оценка состояния — благодаря системе захвата движения по всей трассе. То есть дрон всегда «знает», где именно находится, каковы его точная скорость и направление. А опытные пилоты оценивают состояние своей системы интуитивно и во время гонки не могут наблюдать за дроном — они видят всё как будто его глазами.
Автономный дрон вычисляет оптимальную по времени прохождения трассы траекторию, учитывает конфигурацию трека и свои возможности. Пилотам же, чтобы определить оптимальную траекторию, приходится тренироваться на трассе часами и даже днями. Способа наверняка узнать, как улучшить эти траектории, у них нет.
Элия Кауфманн в Цюрихском университете готовит на стартовой площадке один из гоночных дронов с системой обработки визуальной информации. Evan Ackerman/IEEE Spectrum
Как же сделать гонку дронов честным соревнованием без того, чтобы роботы меньше были роботами или люди — меньше людьми?
Никакой помощи извне. Никаких вычислений на внешнем компьютере или системы захвата движения. Пожалуй, у людей здесь что-то вроде преимущества: они извне по определению. Необходимый компромисс — наделить дроны способностью летать агрессивно и манёвренно.
Полное представление о трассе. В ней нет никаких секретов, человек может пройтись по трассе и создать ментальную модель. А в роботизированной системе создаётся актуальная модель САПР. Кроме того, и людям, и роботам даётся время на тренировку: первым — на реальной трассе с настоящими дронами, а роботизированной системе — в симуляторе. И те, и другие за это время могут найти оптимальную траекторию.
Только визуальная информация. У автономных дронов есть датчики стереозрения Intel RealSense. У людей — монокулярная камера для потоковой передачи видео с дрона: получается, может, и не стереопоток, зато разрешение и частота кадров выше.
На эту гонку в Цюрихский университет пригласили трёх пилотов мирового класса: помимо Томаса Битматта, это Алекс Вановер — чемпион Лиги дрон-рейсинга 2019 года и Марвин Шаппер — чемпион Лиги дронов Швейцарии 2021 года. Накануне каждый тренировался на трассе столько времени, сколько хотел: налетали в общей сложности более 700 кругов. Гонка началась в пятницу вечером в военном авиаангаре за пределами Цюриха. Вот видео с предварительных заездов. Автономный дрон с системой обработки визуальной информации — синий, дрон под управлением человека — красный:
Самый быстрый пилот проиграл полсекунды автономному дрону, максимальная скорость которого была 80 км/ч. Причём в такой гонке из трёх кругов разница на финише обычно составляет всего 0,1–0,2 с. Эта победа автономного дрона с системой обработки визуальной информации очень важна. Вот что сказал о ней Давиде Скарамуцца:
Это показывает, что соревнования дронов под управлением ИИ и человека могут совершить революцию в дрон-рейсинге как виде спорта. Очевидно, что ИИ способен превзойти результаты дронов, управляемых человеком. Но предстоит ещё многое сделать, чтобы повысить надёжность этих систем ИИ и перевести их из контролируемой среды в сферу практического применения. Подробнее об этом — в следующих научных публикациях.
Я был на этом мероприятии в Цюрихе и с удовольствием расскажу вам о нём. Но, как говорит Давиде, учёные Цюрихского университета готовят результаты к публикации, поэтому со всеми захватывающими подробностями — что именно произошло и почему — придётся немного подождать. Ждите продолжения — впереди много интересного.
А пока дроны ускоряются, мы поможем прокачать ваши навыки или с самого начала освоить профессию, актуальную в любое время:
Выбрать другую востребованную профессию.
Комментарии (23)
ShadowMaster
17.07.2022 23:25+1А тоже самое на улице? Где есть деревья с листвой, провода, птицы. Карта так и быть пусть будет, но карта типичного города. Сегодня здесь пустырь, завтра котлован, через неделю воткнули башенный кран. Мозги пусть будут внешние, но тогда периодически будет теряться связь. Тогда будет практическая полезность.
sim31r
18.07.2022 00:12+1А тоже самое на улице?
На улице может быть не так интересно. Все просто будут лететь на максимальной скорости, у кого мотор быстрее, тот и выиграл.
Еще ветер на улице добавляется кстати, но дроны нормально его компенсируют инерциональным датчиками.
ShadowMaster
18.07.2022 00:24Как шоу и это не особо интересно. Летают какие-то мухи как ракеты. Оно прежде всего интересно для самих разработчиков и людей-пилотов. А вот на улице более тяжелые грузовые дроны - это уже последний шаг к автономным дронам-доставщикам.
Кстати, про ветер. Резкие порывы могут быть достаточно опасны для не очень тяжелых дронов, а еще ветер может поднимать в воздух всякий мусор вроде пакетов, которые не очень полезны для винтов.
zenija2007
19.07.2022 19:01В нормальных городах нет мусора. Или для вас норма, раскидывать везде мусор?
cepera_ang
18.07.2022 02:35+3Так на улице с типичными скоростями и так могут прекрасно летать, здесь было желание показать именно предельные характеристики. Разница в том, что на такой трассе и на такой скорости очень мало времени для анализа и коррекции — если там может летать и обгонять лучших людей-пилотов, то спокойно лететь по городу — это просто неспешная прогулка для дрона.
DmitryMurinov
18.07.2022 13:06+1Китайцы уже сделали облако дронов, которое привязывается к человеку и может следовать за ним по лесу или парку. Где-то проскакивала демонстрация. В демке были просто наблюдающие дроны, а что если у каждого в центре масс будет ствол с 1 бронебойным патроном весом 50 грамм? Ну и возможностью улететь к автомату заряда аккумуляторов и зарядки новым патроном?
При массовом производстве (например 10 000 000 в месяц), в случае нападения по всему фронту "небольшими" стаями по 10 000 штук я не представляю как от такого защититься в случае гипотетического вторжения.
Lelant0s
18.07.2022 10:01-1Какой вывод статьи? ИИ, имея те же (или бОльшие) вводные, что и человек, быстрее и качественнее производит с ними расчеты, соответственно, получает лучшие, чем человек, результаты - мы это знаем уже лет 15 (на самом деле лет 50) как. И?
Напрашивается хотя бы какой-то абзац типа "это преимущество позволит задействовать дроны в пожаротушении/спасении людей/доставке пиццы", т.е. в каких-то мегакритичных областях, но даже такого примитивого вывода статья нам не предлагает.
cepera_ang
18.07.2022 11:55+1ИИ, имея те же (или бОльшие) вводные, что и человек, быстрее и качественнее производит с ними расчеты, соответственно, получает лучшие, чем человек, результаты — мы это знаем уже лет 15 (на самом деле лет 50) как. И?
Ничего подобного мы 50 и даже 15 лет назад не знали. Имея «одни и те же входные данные» ИИ ещё десять лет назад не мог сказать кошка на фотографии или хотдог. Не говоря уже о том, чтобы построить карту местности и вычислить траекторию на встроенном девайсе с большой частотой.
Одно дело в теории знать, что компьютеры являются универсальными вычислителями и «конечно компьютер считает лучше человека», другое дело продемонстрировать это на конкретном компьютере в конкретной задаче. Именно в этом и заключается вывод статьи. Обязательно должен быть какой-то глобальный, далеко идущий вывод?
Lelant0s
18.07.2022 12:01-1Обязательно должен быть какой-то глобальный, далеко идущий вывод?
"Глобальный" это уже ваше восприятие. Я сказал, что хотелось бы вывода (как в 95% статей, претендующих на привлечение внимания) и мое мнение не поменялось.
Ничего подобного мы 50 и даже 15 лет назад не знали.
Вы люто заблуждаетесь: https://www.livescience.com/49007-history-of-artificial-intelligence.html#:~:text=The%20beginnings%20of%20modern%20AI,%22artificial%20intelligence%22%20was%20coined.
cepera_ang
18.07.2022 12:17+2Вы люто заблуждаетесь
Спасибо за познавательную ссылку. Оказывается, начала ИИ могут быть прослежены до древнегреческих философов, которые сидели на камне и рассуждали «вот если бы абак был помощнее, то он бы в принципе мог рассчитать всё тоже самое, что и человек, а значит в теории мы проблему искусственного интеллекта уже решили, а дальше остаётся инженерам только воплотить в жизнь в железе и софте».
Я сказал, что хотелось бы вывода
Существуют статьи просто сообщающие факты. Вывод такой: прогресс в ИИ на практике идёт маленькими кусочками то тут, то там, хотя в теории конечно же ИИ мог бы посчитать всё быстрее человека.
Lelant0s
18.07.2022 12:41Оказывается, начала ИИ могут быть прослежены до древнегреческих философов
Ну как минимум до 1997г, когда IBM Deep Blue выиграл у Каспарова. Это в ответ на ваше:
Ничего подобного мы 50 и даже 15 лет назад не знали
Судя по вашему саркастическому ответу, вы с моим доводом согласны, посему предлагаю на этом остановиться.
cepera_ang
18.07.2022 12:50+2Напишу третий раз, чтобы уж точно было понятно: знать «в принципе», что мы можем рассчитать всё на свете и знать как именно это сделать на практике — две большие разницы. И эта теория переходит в практику только благодаря тому, что есть люди, которым недостаточно «в принципе» знать, что всё возможно, но и нужно в реальности это получить.
Lelant0s
18.07.2022 13:00-1знать «в принципе», что мы можем рассчитать всё на свете и знать как именно это сделать на практике — две большие разницы
Совершенно верно. Именно с этого я и начал (см.выше) - статье не хватает конкретного вывода, следующего за очевидными, пространными и много лет как известными рассуждениями.
Рад, что спустя несколько постов вы-таки услышали мою нехитрую мысль. :)
0pt1muS
18.07.2022 10:03+1Каждый раз, глядя на победы ИИ над человеком, я вспоминаю военное его применения, от Терминатора до Чёрного зеркала, и каждый раз это вызывает во мне ужас, что однажды нечто подобное всё же будет реализовано и с поддержкой людей за этим ИИ, исправляющих его баги, закрывающих его уязвимости и обновляющими его возможности.
И ладно бы ИИ сам писал код для себя -- просто со временем он вошёл бы в противоречия и баги таки вылезли бы, но это будут делать именно заинтересованные люди.
Остаётся надеяться на то, что оружие всё же останется неиспользованным из-за уровня развития его создателя, необходимого для создания такого оружия.
Medeyko
19.07.2022 02:16Боюсь, у меня для Вас могут быть плохие новости. Уже реализуют, насколько могут. И активно ведут дальнейшие работы.
Причём давно даже в СССР/России, несмотря на отставание в электронике.
Когда я в начале 90-х узнал про то, как работает рой противокорабельных ракет П-700 "Гранит", я был очень, очень сильно впечатлён.
Визуальное распознавание и анализ группы целей на сверхзвуковой скорости, распределение ролей (с использованием огромной по тем временам автономной базы знаний). И это в далёких семидесятых, это передовой уровень наработок по искусственному интеллекту для того времени. Правда, на вооружение комплекс поступил только в 1983-м году.
Кто-то может сказать, что "Гранит" это реликт давно исчезнувшей цивилизации.
Но и сейчас про последние достижении в сфере искусственного интеллекта в армии не забывают: роботизированный "Уран-9" уже более трёх лет как принят на вооружение. Создан целый технополис "ЭРА". https://habr.com/ru/news/t/495136/
В США и Китае, разумеется, свои программы развития военного искусственного интеллекта.
webhamster
18.07.2022 10:07на этот раз предстояла честная гонка: никакой помощи извне или системы захвата движения. Только дроны и люди с собственными системами технического зрения и компьютерами. На этой демозаписи гонка — с вычислениями на внешнем компьютере и системой захвата движения — не была «честной».
Я ничего не понял. Люди разучились внятно выражать свои мысли. Или перевод кривой.
aliko
18.07.2022 10:30+3Читал статью посвященную первому результату. Оптимальная траектория там была предрасчитана для дрона и данный предрасчет занимал что-то около часа. Во втором результате избавились разве что от внешней системы захвата движения, перенеся на борт оценку состояния и камеры. О чем это говорит. Очевидно, такой дрон не способен летать сколь либо быстро в новой для себя местности и может удивлять лишь в строго контролируемой заранее известной до мелочей обстановке. Чтобы пролететь трассу продолжительностью несколько минут ему требуется думать целый час. Уже не так восхищает?
PS в принципе давно известны методы расчета оптимальных траекторий в реальном времени. Дифференциальное программирование / iLQR,прямые методы оптимизации - псевдоспектральные / коллокации... Странно что ребята ими не пользуются...
p07a1330
19.07.2022 00:44Ну так и человек трассу знал. Так что ремарка обоюдная.
А к вопросу полетов в незнакомой местности - полагаю, там можно использовать не идеальную трассу, а прибллиженную к ней.
И если определять положение дрона с точностью не до сантиметра, а до 10 см - сложность вычислений снизится на 3 порядка
aliko
19.07.2022 11:13Хотел лишь подсветить 2 тезиса.
1) современные методы траекторной оптимизации позволяют находить оптимальные решения с real-time фактором 1/100, (на 2 порядка быстрее реального времени) для нелинейной модели ЛА с учетом разного рода препятствий. Но ребята ими не пользуются и пред-рассчитывают часами.2) В незнакомой ситуации у данного подхода нет шансов против реального пилота. Даже если предоставить цифровую карту и сказать: "лети сразу". Куда интереснее результат китайских коллег, обсуждавшийся выше, где дроны действительно летят в неизвестной заранее обстановке с более-менее приемлемой скоростью. Опять же живой пилот их уделает на раз.
yarkov
https://hacker-simulator.com/
Но зачем? Для придания серьёзности ролику? ))
cepera_ang
Студенты прикалываются наверное :)