Dronepiloten kunnen in de toekomst overbodig worden. Nieuw onderzoek van de Universiteit van Aarhus heeft het mogelijk gemaakt dat kunstmatige intelligentie de controle overneemt van drones die terrein scannen en meten.

Een onderzoeksproject aan de Universiteit van Aarhus (AU) in samenwerking met de Technische Universiteit van Denemarken (DTU) heeft tot doel het meten en documenteren van grind- en kalksteengroeven veel sneller, in de toekomst goedkoper en gemakkelijker.

Dankzij het project heeft kunstmatige intelligentie de door mensen bestuurde drones kunnen overnemen die momenteel voor de taak worden gebruikt.

"We hebben het hele proces volledig automatisch gemaakt. We vertellen de drone waar hij moet beginnen, en de breedte van de muur of rotswand die we willen fotograferen, en dan vliegt hij de hele weg zigzaggend en landt automatisch, " zegt universitair hoofddocent Erdal Kayacan, een expert in kunstmatige intelligentie en drones bij de afdeling Engineering van de Universiteit van Aarhus.

Meten en documenteren van grind- en kalksteengroeven, kliffen en soortgelijke natuurlijke en kunstmatige formaties wordt vaak gedaan met behulp van drones die het gebied fotograferen. De opnames worden vervolgens geüpload naar een computer die alles automatisch omzet in een 3D terreinmodel.

Echter, dronepiloten zijn duur, en de metingen zijn tijdrovend omdat de drone handmatig moet worden bestuurd om dezelfde constante afstand tot de muur van een opgraving te houden, terwijl je tegelijkertijd de drone-camera loodrecht op de muur houdt.

Verder, er moet een specifieke overlap zijn in de gemaakte foto's, zodat de computer de afbeeldingen vervolgens kan "aan elkaar naaien" tot een grote 3D-figuur.

Onderzoekers van de afdeling Engineering van de Universiteit van Aarhus hebben dit proces nu geautomatiseerd met behulp van kunstmatige intelligentie.

“Ons algoritme zorgt ervoor dat de drone altijd dezelfde afstand tot de muur houdt en dat de camera zichzelf constant loodrecht op de muur herpositioneert. ons algoritme voorspelt de windkrachten die op het dronelichaam inwerken, ', zegt Erdal Kayacan.

Dit betekent dat de onderzoekers een van de grootste uitdagingen van autonome dronevluchten hebben kunnen compenseren:de wind.

"Het ontworpen Gauss-procesmodel voorspelt ook de wind die in de nabije toekomst zal worden aangetroffen. Dit houdt in dat de drone zich kan voorbereiden en de corrigerende maatregelen van tevoren kan nemen, " zegt Mohit Mehndiratta, een bezoekende Ph.D. student aan de afdeling Engineering aan de Universiteit van Aarhus.

Vandaag, er is weinig meer nodig dan een licht briesje om een ​​drone uit de koers te blazen, maar met behulp van Gauss-processen, het team heeft rekening gehouden met windstoten en de algehele windsnelheid.

"De drone meet niet echt de wind, het schat de wind op basis van input die het ontvangt terwijl het beweegt. Dit betekent dat de drone reageert op de kracht van de wind, net zoals wanneer wij mensen onze bewegingen corrigeren wanneer we worden blootgesteld aan een sterke wind, ', zegt Erdal Kayacan.