Airffic InstituteAERIAL PHYSICAL AI

Aerial Physical AI Institute

Vision AI: как дрон понимает то, что видит

Чтобы летать, мало видеть. Мозгу нужно понимать увиденное.

Коротко: Vision AI дронов прошёл четыре этапа: ① найти объекты (детекция), ② следить за ними (трекинг), ③ знать своё положение (SLAM, VIO), ④ понимать задания на словах (базовые модели). Сейчас мы стоим на пороге этапа ④.

Обновлено: · 3 мин чтенияКак мы исследовали →

Sir Airffic GoМногое здесь взято из научных статей, но слова простые. Держись рядом.

Четыре этапа понимания

  1. Детекция: найти на изображении людей, машины и провода и обвести их рамками.
  2. Трекинг: следить, куда найденный объект двигается дальше.
  3. Самолокализация: по движению картинки и данным IMU понять, куда и насколько ты сместился (VIO — визуально-инерциальная одометрия).
  4. Понимание и задания: понять фразу «проверь за домом с красной крышей» и связать слова с тем, что видишь (VLM — ИИ, который работает с картинками и языком одновременно).

Лететь и строить карту: SLAM и VIO

В конце 2000-х университетские лаборатории начали определять положение маленького дрона с помощью одной камеры и IMU. С этого всё и началось.

Были опубликованы методы вроде SVO, VINS-Mono и ORB-SLAM, и они стали общей основой. Открытые исследования превратились в детали продуктов.

Сегодня коммерческие дроны летают под мостами и в помещениях именно благодаря этой накопленной работе.

Сверху всё выглядит мелким и искажённым

ИИ, обученному на фото с земли, трудно с видом сверху: люди превращаются в точки, а машины меняют форму.

Поэтому создали наборы аэроснимков, например VisDrone и DOTA, — чтобы обучать ИИ, понимающий небо.

Кто владеет данными, тот определяет, насколько умным станет ИИ. В эпоху базовых моделей это не изменилось.

Sir Airffic GoРазрыв между ИИ часто зависит не столько от алгоритмов, сколько от того, сколько у тебя аэроданных. Запомни это для главы о стратегии.

День, когда ИИ обыграл чемпионов-людей

В 2023 году ИИ-дрон Swift, созданный в Цюрихском университете, победил чемпионов мира по дрон-рейсингу среди людей. Работа вышла в журнале Nature.

Swift определял своё положение только по камере и IMU, а летать научился с помощью обучения с подкреплением — тренируясь много раз в симуляции.

Это было на фиксированной трассе. Повторить такое мастерство в настоящем небе, где меняются погода и препятствия, — пока нерешённая задача.

Гонки дронов чемпионского уровня с глубоким обучением с подкреплением (UZH)

Видео об ИИ-дроне Swift, опубликованное группой робототехники и восприятия (Robotics and Perception Group) Цюрихского университета. YouTube ↗ · С YouTube ничего не загружается, пока ты не нажмёшь «Смотреть»

Следующая волна: видеть, рассуждать и действовать по словам

Примерно с 2023 года большие модели ИИ, работающие с картинками и языком вместе (базовые модели), начали служить «мозгом» роботов.

Растёт число исследований, где дрон выполняет голосовые указания и при этом понимает сцену (навигация по зрению и языку в воздухе).

Большие модели тяжёлые, и быстро запускать их на борту пока трудно. Поэтому следующую главу — про чипы — стоит читать вместе с этой.

Частые вопросы

В каких работах используют компьютерное зрение дронов?

Чаще всего — для поиска трещин на мостах и ЛЭП, проверки состояния посевов, поиска людей при спасательных операциях, охраны и наблюдения за дорожным движением, а также для проверки мест доставки.

Что такое визуально-инерциальная одометрия (VIO)?

Это метод, который объединяет движение картинки с измерениями ускорения и вращения от IMU, чтобы вычислить, насколько сместился дрон. Это базовая технология для полётов без GPS.