Автономный дрон, способный на равных соревноваться с лучшими пилотами-людьми, создали исследователи из Делфтского технического университета (Нидерланды). Их система MonoRace ориентируется в пространстве только по изображению с одной камеры и данным встроенного датчика движения - инерциального измерительного модуля (IMU, устройства, которое фиксирует ускорение и вращение). Ни GPS, ни внешних камер, ни мощного бортового компьютера не требуется.

Работа опубликована в журнале Science Robotics. Главная идея - проверить, насколько далеко можно продвинуть искусственный интеллект при жёстких ограничениях по сенсорам, вычислительной мощности и энергии. На высоких скоростях даже небольшая задержка в распознавании обстановки или в управлении приводит к столкновению или потере контроля.

Нейросеть на борту распознаёт на изображении гоночные ворота, а IMU вместе с моделью самого дрона помогает оценить его положение и движение. Всё это работает без спутниковой навигации и без внешних систем слежения. Как поясняет один из авторов Ставрос Бахнам, сложность в том, что на скорости картинка размывается и искажается, и у ИИ остаётся очень мало времени на точное определение местоположения. Исследователи научили систему надёжно совмещать данные камеры с информацией о собственном движении дрона, а также справляться с помехами и перегрузкой датчиков, которые случаются в реальном полёте.

Управление тоже перестроили. Вместо классической многоуровневой схемы с промежуточными контроллерами небольшая нейросеть напрямую выдаёт команды моторам. Она работает на миниатюрном чипе - полётном контроллере - и обновляет команды 500 раз в секунду. Нейросеть обучали методом обучения с подкреплением: это способ, при котором программа учится на пробах и ошибках, получая условное вознаграждение за удачные действия. При обучении учитывались физические ограничения дрона.

Проверяли систему в жёстких условиях - на международных соревнованиях по автономным гонкам дронов в Абу-Даби в 2025 году. Важно, что и трассу, и сам гоночный дрон подготовили организаторы, а не исследователи. То есть системе пришлось работать на незнакомом ей оборудовании и на трассе, которую команда не контролировала. Несмотря на это, дрон TU Delft разгонялся до 100 км/ч, обошёл все другие автономные команды и трёх бывших чемпионов мира среди людей.

По словам Кристофа де Вагтера, цель была не наращивать мощность сенсоров и компьютеров, а понять, сколько интеллекта можно извлечь из очень скромных ресурсов. Гонки дронов дали экстремальную площадку для проверки идей вне лаборатории.

Профессор Гвидо де Кроон подчёркивает: автономные гонки - способ раздвигать пределы робототехнического ИИ. В этой работе ИИ оптимизировали под скорость, но тот же подход, по мнению авторов, можно применить ради эффективности или безопасности - например, для плавного энергооптимального управления роботами-пылесосами или огромными портовыми кранами. Исследователи считают, что принципы помогут многим автономным системам - от транспортных средств и мобильных роботов до будущих летающих и человекоподобных машин - быстро принимать решения при ограниченных бортовых ресурсах.

Стоит оговориться: речь идёт о лабораторной разработке, а не о готовом продукте. О сроках появления таких систем в продаже в исходных материалах ничего не сказано.

Источник: Tech Xplore