Инженеры института Caltech разработали алгоритм, который позволяет дронам отпугивать птиц без участия человека. В перспективе система будет внедряться в аэропорты по всему миру и поможет сохранить больше миллиарда долларов в год. Обычно беспилотным летательным аппаратам запрещено находиться рядом с аэропортами. Управляемые человеком беспилотные летательные аппараты могут быть ненадежными: если оператор становится слишком агрессивным и пугает птиц, стая может разлететься и стать еще более неуправляемой. Поэтому команда исследователей из Caltech разработала алгоритм, который тренирует дроны автономно отгонять стаи птиц от воздушного пространства аэропорта. Инженеры рассказали, что они были вдохновлены инцидентом 2009 года с рейсом US Airways-1549, который стал известен как «Чудо на Гудзоне». На выходе из аэропорта самолет ударил стаю гусей и потерял всю мощность двигателя. Единственная причина, по которой он не потерпел крушение, состояла в том, что опытные пилоты сумели выполнить водную посадку на реке Гудзон. Впоследствии о командире этого рейса Чесли Салленберге снимут фильм с Томом Хэнксом. Сун Ю Чанг, профессор в сфере аэрокосмической техники и ведущий автор проекта, опасается, что в следующий раз история может сложиться не настолько удачно: Сейчас для отпугивания пернатых аэропорты используют несколько стратегий: изменение окружающей среды, чтобы сделать её менее привлекательной для птиц (отсутствие полей, деревьев и т.п.), использование обученных соколов, нападающих на стаи, и применение пилотируемых беспилотников. Все эти методы оказываются слабоэффективными, и только немного понижают шанс столкновения самолета с птицами. В реализованном проекте Сун Ю Чанга (PDF) камеры фиксируют, как формируется стая и определяют её позицию. Компьютерная система формирует дальнейшую модель поведения стаи, прогнозирует её траектории и отдает команды дрону. А тот автоматически выбирает, как нужно лететь, чтобы птицы гарантированно не попали в «защищаемую» зону. Каждая птица в клине реагирует на поведение своих соседей. Точно расположенный дрон может заставить особей на краю слегка изменить направление своего движения – что влияет на ближайших к ним птиц, что влияет на птиц глубже в стае и так далее, пока это не заставляет всю группу проделать нужный манёвр. Работу над проектом Сун Ю Чанг начал еще в 2013 году, когда он работал в Университете Иллинойса. Финансирование предоставил Национальный научный фонд США (NSF Career). Сначала Чанг хотел построить самонаводящегося робота со взмахивающими крыльями – который бы имитировал поведение сокола. Так у его команды получился дрон совершенно нового типа, "Bat Bot", напоминающий летучую мышь. Но в результате тестов оказалось, что стандартный квадрокоптер отпугивает птиц не хуже (а стоит дешевле). Чтобы дрон мог автоматически гонять птиц, Чанг с коллегами построили математическую модель работы стаи, описывающую, как она держится вместе и как реагирует на опасность, заходящую под определенным углом. За основу были взяты старые алгоритмы, разработанные для загона стад овец, только их расширили для трех измерений, вместо двух. Предыдущие исследования профессора Чанга, касающиеся космических аппаратов и роев беспилотников, тоже оказались неожиданно полезными. С космоса, возможно, будет поступать информация о новых обнаруженных стаях, а для защиты большого аэропорта нужно будет использовать минимум дюжину дронов. Команда успешно протестировала свой алгоритм, используя готовый мультикоптер вблизи поля в Корее. Они обнаружили, что он самостоятельно может держать на расстоянии от «защищаемой зоны» стаю с десятками птиц. Исследователям по-прежнему необходимо найти способ увеличить масштаб проекта, прежде чем технология сможет полностью заменить обученных соколов и беспилотники с ручным управлением. Но Сун Ю Чанг уверяет, что оно того стоит: Кстати, если вы хотите доставку из США, Pochtoy.com предлагает её по уникально низким тарифам! Заплатите всего от $12, и вы получите самую выгодную доставку с Amazon и любых других американских магазинов. Быстро (всего 5-10 дней!), надежно и дешево. Доставка товаров из США в Россию