Przejdź do treści Wyszukiwarka

Drony w dzisiejszym świecie

Bezzałogowe statki powietrzne (ang. unmanned aerial vehicles – UAVs), znane również jako drony są coraz częściej wykorzystywane w różnych dziedzinach gospodarki. Ich możliwe szerokie zastosowania skłaniają do intensyfikacji projektów badawczych w tym obszarze. Zaawansowane algorytmy oparte na sztucznej inteligencji w połączeniu z coraz większym postępem technologicznym (na przykład w postaci lepszych komponentów czy miniaturyzacji dronów) pozwolą na wykorzystanie potencjału, który tkwi w tego typu urządzeniach.

Jednym z najpopularniejszych zastosowań dronów jest ich wykorzystanie w przemyśle. Mogą być one używane na przykład do wykonywania inspekcji budynków, mostów, kominów czy krytycznej infrastruktury energetycznej, co pozwala na zidentyfikowanie wymagających naprawy uszkodzeń lub monitorowania odstępstw od parametrów nominalnych. Drony wykorzystywane są również do przeglądów instalacji fotowoltaicznych czy turbin wiatrowych, co pozwala na monitorowanie ich efektywności i wykrywanie usterek w trudno dostępnych miejscach, gdzie regularne inspekcje są kosztowne i czasochłonne. W medycynie drony są wykorzystywane do dostarczania leków i materiałów medycznych w miejscach, które są trudno dostępne. Wykorzystuje się je również w celach ratowniczych, na przykład do poszukiwania osób zaginionych w górach czy na morzu, także w trudnych warunkach pogodowych, tym samym zwiększając bezpieczeństwo ratowników oraz dostarczając dodatkowych informacji, ułatwiających poszukiwania.

Zanim jednak drony na stałe zagoszczą w powietrzu, należy rozwiązać szereg problemów związanych m. in. z bezpieczeństwem i brakiem obecności człowieka-pilota. W IDEAS NCBR zajmujemy się badaniami nad prowadzeniem autonomicznych operacji — czyli takich w których dron otrzymuje jedynie ogólne instrukcje czy polecenia takie jak “znajdź poszkodowanego”, a wszystkie bezpośrednie decyzje na temat lotu musi podejmować samodzielnie na podstawie danych pozyskanych z różnego rodzaju sensorów.

Autonomiczne operacje

Aby w pełni wykorzystać potencjał dronów, musimy rozwiązać kluczowe problemy związane z ich autonomicznym działaniem w każdych warunkach, nawet tych najbardziej nieprzewidywalnych i zagwarantować niezawodność oraz wydajność systemów kontroli. Najważniejszym aspektem operacji lotniczych jest bezpieczeństwo, ponieważ drony muszą działać niezależnie od otoczenia, warunków atmosferycznych i sytuacji, na jakie natrafią. Innym wyzwaniem jest optymalizacja poziomu baterii, co jest niezbędne dla ich autonomicznego działania. Musimy upewnić się, że drony wykonują zadania w sposób efektywny, jednocześnie zachowując wystarczający zapas energii na zakończenie misji z bezpiecznym marginesem. Optymalizacja działań pozwala na maksymalne wykorzystanie zasobów i minimalizację ryzyka przerwania misji z powodu wyczerpania baterii.

W zespole skupiamy się na tworzeniu zaawansowanych systemów komputerowych i algorytmów sztucznej inteligencji, wykorzystujących najnowsze technologie z zakresu uczenia maszynowego i wizji komputerowej. Nasze innowacyjne podejście pozwala na stworzenie systemów zarządzania dronami, które będą skutecznie koordynować ich działanie, nawet w najbardziej wymagających sytuacjach. Jednym z naszych priorytetów jest klasyfikacja aktualnej sytuacji, zarówno tej nominalnej jak i awaryjnej, co pozwoli na optymalne dostosowanie zachowania dronów do konkretnych warunków. W ten sposób osiągniemy działanie jednocześnie autonomiczne, ale też bezpieczne dla otoczenia i samych maszyn.

Bezpieczny transfer z laboratorium w przestworza

Zanim drony będą mogły wykonywać operacje w pobliżu ludzi i zabudowań, a nie w przygotowanych warunkach laboratoryjnych, wymagane jest rozwiązanie szeregu problemów natury mechanicznej, elektronicznej i programistycznej. Jednym ze sposobów zapewniania bezpieczeństwa jest duplikowanie systemów, tzw. redundancja, aby w przypadku awarii system zapasowy zapewnił daną funkcjonalność. W przypadku niezawodności oprogramowania prawie wszystkie aspekty nowoczesnych bezzałogowców można rozwijać i testować w środowiskach symulacyjnych. Niestety, w przypadku niektórych problemów, których rozwiązanie wydaje się skuteczne w środowisku symulacji, ich przeniesienie do świata rzeczywistego okazuje się niełatwe lub wręcz niemożliwe. Takie sytuacje nazywa się problemami sim-to-real i stanowią one jedno z największych wyzwań dla specjalistów w dziedzinie robotyki i sztucznej inteligencji. Mimo że w symulacjach można dokładnie zaplanować i przetestować ich działanie, to w rzeczywistości mogą pojawić się czynniki, których wcześniej nie przewidziano lub których nie da się symulować w sposób wiarygodny. Dlatego też, aby zapewnić niezawodność i skuteczność naszych rozwiązań, konieczne jest stopniowe wprowadzanie ich do użytku oraz ciągłe testowanie w warunkach rzeczywistych, a nie tylko teoretycznych.

Lider zespołu badawczego



Inne grupy i zespoły badawcze

  • Leśnictwo precyzyjne Zastosowanie danych teledetekcyjnych w pozyskiwaniu informacji o lasach ma swoją długą, już około 100-letnią, historię.
    Krzysztof Stereńczak
  • Uczenie maszynowe zero-waste w wizji komputerowej Zarówno nauka, jak i przemysł chętnie sięgają po rozwiązania wykorzystujące modele uczenia maszynowego, głównie głębokie sieci neuronowe.
    Tomasz Trzciński
  • Algorytmy w autonomicznych UAV Bezzałogowe statki powietrzne (ang. unmanned aerial vehicles – UAVs), znane również jako drony są coraz częściej wykorzystywane w różnych dziedzinach gospodarki.