Sir Airffic GoʻO le tele o mea nei e mai pepa suʻesuʻe, ae ua faigofie upu. Mulimuli mai iā te aʻu.
Laasaga e fa o le malamalama
- Iloaina: suʻe tagata, taʻavale ma uaea eletise i se ata ma tusi ni pusa e siʻomia ai.
- Mulimuli (tracking): mulimuli i le mea e alu i ai se mea ua maua.
- Iloa lou lava tulaga: fuafua pe fia le mamao ma le itu na e alu i ai mai le gaoioi o ata ma le IMU (VIO: visual-inertial odometry).
- Malamalama ma faʻatonuga: malamalama i le "siaki i tua o le fale e mūmū lona taualuga" ma fesoʻotaʻi upu i mea e vaʻai i ai (VLM: AI e taulimaina faʻatasi ata ma le gagana).
Lele aʻo faia le faafanua: SLAM ma VIO
I le faaiuga o le 2000, na amata ai e potu suʻesuʻe a iunivesite ona fuafua le tulaga o se tamaʻi drone i le meapueata e tasi ma se IMU. Na amata uma mai ai iina.
Na lomia auala e pei o le SVO, VINS-Mono ma le ORB-SLAM ma avea ma faavae e faʻasoa. Na liua suʻesuʻega matala e avea ma vaega o oloa.
E mafai e drone faapisinisi i aso nei ona lele i lalo o alalaupapa ma totonu o fale ona o lenei galuega ua faʻaputuputu.
Mai luga, e foliga laiti ma piʻopiʻo mea
E faigata i le AI na aʻoaʻoina i ata mai le eleʻele ona vaʻai mai luga: e avea tagata ma ni togi, ma suia foliga o taʻavale.
Na fausia faʻaputuga o ata mai le lagi e pei o le VisDrone ma le DOTA ina ia mafai ona aʻoaʻoina se AI faapitoa mo le lagi.
ʻO lē e umia faʻamatalaga e na te faʻatulagaina le atamai o le AI. E leʻi suia lena mea i le vaitaimi o foundation model.
Sir Airffic GoE masani ona mafua le ʻese o AI i le tele o faʻamatalaga mai le lagi e te umia, nai lo algorithm. Manatua lenei mea mo le mataupu i fuafuaga.
Le aso na manumalo ai le AI i siamupini tagata
I le 2023, na manumalo ai se drone AI e igoa iā Swift, na fausia i le Iunivesite o Zurich, i siamupini o le lalolagi o tagata i tuuga drone. Na lomia le galuega i le Nature.
Na fuafua e Swift lona tulaga i le meapueata ma le IMU na o i laua, ma aʻoaʻo e lele i le reinforcement learning — faʻataʻitaʻi faʻafia i se simulator.
Sa i se ala tuuga ua uma ona faʻatulaga. ʻO le maua o lena tomai i le lagi moni, ma le tau ma mea e poloka e suisui, o se luʻitau o loʻo tumau pea.
Tuuga drone i le tulaga siamupini e faʻaaogā ai le deep reinforcement learning (UZH)
Faʻamaoniga: [N124]
Le galu e sosoʻo: vaʻai, mafaufau ma gaoioi i upu
Mai le 2023 pe tusa, na amata ona avea AI tetele e taulimaina faʻatasi ata ma le gagana (foundation model) ma faiʻai o robot.
O loʻo faʻatupulaʻia suʻesuʻega i drone e mulimuli i faʻatonuga tautala aʻo malamalama i le siʻomaga (aerial vision-language navigation).
E mamafa model tetele, ma e faigata pea ona faʻataʻavale vave i luga o le vaalele. ʻO le māfuaaga lea e tatau ai ona faitau faʻatasi ma chip — le isi mataupu.
Faʻamaoniga: [N133]
Fesili e masani ona fesiligia
O ā galuega e faʻaaogā ai vaʻaiga a komepiuta a drone?
Suʻe māvaevae i alalaupapa ma uaea eletise, siaki le soifua maloloina o faʻatoʻaga, suʻe tagata i le suʻe ma laveaʻi, puipuiga ma le mataʻituina o feoaʻiga, ma siaki nofoaga e momoli i ai — o faʻaaogāga masani nei.
O le ā le visual-inertial odometry (VIO)?
O se auala e tuʻufaʻatasia ai le gaoioi o ata ma fua a le IMU o le saoasaoa faʻateleina ma le taʻamilo, e fuafua ai le mamao na gaoioi ai le drone. O se tekonolosi faavae mo le lele e aunoa ma le GPS.