सुरक्षित नेविगेशन के लिए प्रशिक्षण ड्रोन

क्या होगा अगर ड्रोन और रोबोट जटिल पथ योजना के बिना भीड़ -भाड़ वाले वातावरण को सुरक्षित रूप से नेविगेट कर सकते हैं?जानें कि एक नई विधि कुछ एजेंटों से हजारों तक कैसे तराजू है।

MIT इंजीनियरों ने बहुपक्षीय प्रणालियों के लिए एक प्रशिक्षण विधि विकसित की है जो भीड़ भरे वातावरण में सुरक्षित संचालन सुनिश्चित करता है।सीखा सुरक्षा मार्जिन और नियंत्रण कुछ एजेंटों को प्रशिक्षित करके, समग्र प्रणाली सुरक्षा को बनाए रखते हुए, बड़े समूहों को स्वचालित रूप से पैमाने पर कर सकते हैं।वास्तविक दुनिया के परीक्षणों में, ताड़ के आकार के ड्रोन ने सफलतापूर्वक पदों को मिडफ्लाइट स्विच किया और चलते वाहनों पर उतरे।सिमुलेशन ने पुष्टि की कि कुछ ड्रोनों पर लागू एक ही प्रशिक्षण, सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए बड़े पैमाने पर समन्वित संचालन को सक्षम करते हुए, हजारों तक बढ़ाया जा सकता है।

मॉल मार्जिन
MIT टीम ने कुछ एजेंटों को सुरक्षित रूप से इस तरह से पैंतरेबाज़ी करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए एक विधि विकसित की है जो कुशलता से बड़ी प्रणालियों के लिए तराजू है।प्रत्येक एजेंट के लिए विशिष्ट रास्तों की योजना बनाने के बजाय, विधि उन्हें अपने सुरक्षा मार्जिन को लगातार मैप करने में सक्षम बनाती है - सुरक्षित संचालन को परिभाषित करने वाले बाउंड्रीज।जब तक वे इन मार्जिन के भीतर रहते हैं, तब तक एजेंट कार्यों को पूरा करने के लिए विभिन्न रास्ते ले सकते हैं।शोधकर्ता इस दृष्टिकोण की तुलना करते हैं कि कैसे मनुष्य सहज रूप से अपने परिवेश को नेविगेट करते हैं।


सुरक्षा अवरोध
अपने अध्ययन में, MIT टीम ने GCBF+ (ग्राफ़ कंट्रोल बैरियर फ़ंक्शन) को पेश किया है, जो बहुस्तरीय प्रणालियों में सुरक्षित नेविगेशन सुनिश्चित करने के लिए एक विधि है।एक बैरियर फ़ंक्शन एक सुरक्षा सीमा को परिभाषित करता है जिसके आगे एक एजेंट असुरक्षित हो जाता है, और यह सीमा गतिशील रूप से बदल जाती है क्योंकि एजेंट चलते हैं और बातचीत करते हैं।पारंपरिक दृष्टिकोणों को अन्य सभी के सापेक्ष प्रत्येक एजेंट के लिए सुरक्षा क्षेत्रों की गणना करने की आवश्यकता होती है, जो कम्प्यूटेशनल रूप से जटिल हो सकता है।GCBF+ केवल एजेंटों के एक छोटे से सबसेट के लिए सुरक्षा क्षेत्रों की गणना करके इसे सरल बनाता है, एक बड़ी प्रणाली के व्यवहार का सही प्रतिनिधित्व करता है।विधि एक एजेंट की संवेदनशील त्रिज्या पर विचार करती है - इसका अधिकांश वातावरण यह कैसे देख सकता है - और एक नियंत्रक को विकसित करने के लिए सिमुलेशन का उपयोग करता है जो सुरक्षा को बनाए रखते हुए एजेंटों का मार्गदर्शन करता है।

टीम ने GCBF+ का परीक्षण किया, जो आठ क्रेजीफ्लाइज़, छोटे क्वाड्रोटर ड्रोन का उपयोग कर रहा था, जिसने टकराव के बिना मिडेयर को स्विच करने के लिए अपने वास्तविक समय के रास्तों को सफलतापूर्वक समायोजित किया।ड्रोन ने अपने सुरक्षा क्षेत्रों को लगातार मैप करके और आवश्यक पाठ्यक्रम सुधार करकर एक -दूसरे से परहेज किया।एक अन्य परीक्षण में, ड्रोन को टर्टलबॉट्स, व्हील्ड रोबोट में एक सर्कल में ड्राइविंग करने के साथ लैंडिंग का काम सौंपा गया था।निरंतर गति के बावजूद, क्रेजीफ्लिस ने टकराव से बचते हुए, गतिशील वातावरण में विधि की प्रभावशीलता का प्रदर्शन करते हुए अपनी लैंडिंग को समन्वित किया।