L’unité apprend la puissance d’un nouveau type de logiciel informatique de contrôleur de vol de compagnie aérienne de drone, rapportent des scientifiques. Après que Wil Koch a piloté le drone d’un ami pour la première fois, le faisant fonctionner au moyen de la «vue à la première personne» lorsqu’une personne en particulier porte un casque relié à une vidéo pertinente, nourrir le streaming depuis une caméra sur le drone, il a pensé que c’était incroyable . Si remarquable qu’il a voyagé aussi vite et a acheté leur propre système: un casque vidéo, un contrôleur et un drone quadcopter, connu pour vos plusieurs hélices qui l’alimentent. « Vous avez placé les lunettes et elles vous permettent également de voir la transmission vidéo en ligne en direct provenant d’une monture de caméra sur le drone », simulateur de vol Paris Pontoise déclare Koch. C’est «de loin la meilleure chose». Le premier regard individuel sur la course de drones devient populaire parmi les fanatiques de la technologie, il y a des événements très compétitifs partout dans le monde. Quelques semaines seulement après son résumé du sport, Koch, un spécialiste de la Rafik B. Hariri Institution for Computers and Computational Technology de l’Université de Boston, a créé Boston Drone Rushing en tant que nouveau groupe d’ordinateurs. Mais parce que Koch pense comme un informaticien personnel, son imagination a rapidement cherché à trouver des techniques qu’il pourrait prendre «la chose la plus cool» et la rendre encore plus froide. Que se passe-t-il si, se demanda-t-il, vous pourriez utiliser des connaissances contre nature pour prendre le vol d’un drone plus rapidement et plus précisément que la configuration normale établie? Koch n’aurait peut-être jamais poursuivi cette pensée autrement pour le moment en volant le drone de son ami à la vue des oiseaux. Mais c’était vraiment son enthousiasme nouvellement trouvé qui pourrait stimuler une technologie de pointe dans le groupe neuronal, car lui et un personnel de collaborateurs ont construit Neuroflight pour optimiser l’efficacité des vols des compagnies aériennes. « [Son] avant était vraiment pertinent pour la cybersécurité et la défense contre les cyberattaques autonomes à partir de systèmes informatiques » zombies « », déclare Azer Bestavros, consultant universitaire à Koch, directeur fondateur de la Hariri Institution et auteur senior du document public initial de votre équipe véhiculant Neuroflight. Mais après que Koch soit devenu fou de la course automobile par drone, «il m’a allumé», affirme Bestavros en riant. En examinant l’analyse à l’intersection des drones et de l’intellect artificiel, Koch et Bestavros ont découvert que Common Electric, ainsi que d’autres titans commerciaux, poursuivaient vigoureusement la technologie moderne en raison de la zone. «Wil et ainsi j’ai prouvé les avantages et les perspectives de la ligne de fonction, en pensant au contrôle des véhicules autonomes et à la façon dont vous pouvez utiliser l’IA et la découverte de machines pour y parvenir», déclare Bestavros, qui est un autre professeur de science informatique à l’Université. de l’art et des sciences. «Tout comme la progression de l’innovation technologique dans la solution 1, le précipitation a établi l’innovation technologique que nous avons vue à l’intérieur de nos propres voitures», dit-il, leur espoir est de construire de nouvelles alternatives qui résistent aux extrêmes de la précipitation des drones qui conduiront la plus grande discipline de voyage autonome technologie moderne à une position bien meilleure. Actuellement, les drones et de nombreux autres véhicules gérés à distance sont contrôlés par des contrôleurs linéaires qui ne peuvent pas se conformer aux circonstances changeantes. « Imaginez que vous conduisez une voiture sur la route et qu’un autre pneu se tonifie », déclare Bestavros. «En tant que propriétaire de la voiture, vous n’effectueriez pas les mêmes tâches que si vous conduisiez une voiture avec le véhicule avec plusieurs jantes. Vous guidez et augmentez diversement. » Un quadcopter typique utilise un contrôleur traditionnel connu sous le nom de dérivé proportionnel important ou contrôleur PID du monde de la recherche scientifique sur PC. Cela permet à l’utilisateur de présenter les ordres du drone pour se déplacer dans un certain nombre de directions et de vitesses en déplaçant les joysticks du contrôleur. Mais la technologie de commande existante n’inclut aucune capacité naturelle à se conformer aux problèmes de changement de vitesse, comme des vents plus forts ou (avec un peu de chance, pas) même la perte d’une hélice. Le contrôleur Neuroflight, affirme Koch, est qualifié en simulation d’ordinateur portable ou d’ordinateur pour s’adapter à un éventail de situations diverses, corrigeant le placement du drone dans une atmosphère puissante et changeante, même si numérique numérique. Après la formation sur simulateur, le groupe de neurones «éduqués» se met au travail dans la vie réelle en fournissant des indicateurs aux moteurs de drone, leur faisant savoir comment vous pouvez répondre pour vous assurer que le quadcopter va de la méthode exacte que son propriétaire a l’intention. «Le PID est un système de poignée linéaire, mais le réglage n’est pas linéaire», affirme Koch, qui est un étudiant diplômé du College of Arts And Sciences en ordinateur portable ou en technologie informatique. « Nous détruisons ce contrôle PID et tombons dans un système neuronal formé. »
