Sir Airffic GoBongata ba sena bo tswa dipampiring tsa dipatlisiso, empa mantswe a bolokilwe a le bonolo. Dula le nna.
Mekgahlelo e mene ya kutlwisiso
- Ho fumana (detection): fumana batho, dikoloi le diterata tsa motlakase setshwantshong mme o di thale mabokose.
- Ho latela (tracking): latela hore na ntho e fumanweng e ya kae kamora moo.
- Ho tseba moo o leng teng: bala hore na o tsamaile hakae le ho ya kae ho tswa motsamaong wa setshwantsho le IMU (VIO: visual-inertial odometry).
- Kutlwisiso le ditaelo: utlwisisa "hlahloba ka morao ho ntlo e nang le marulelo a mafubedu" mme o hokahanye mantswe le seo o se bonang (VLM: AI e sebetsanang le ditshwantsho le puo hammoho).
Ho fofa ha o ntse o etsa mmapa: SLAM le VIO
Qetellong ya dilemo tsa bo-2000, dilaborahori tsa diunivesithi di ile tsa qala ho fumana sebaka sa drone e nyane ka khamera e le nngwe le IMU. Tsohle di qalile moo.
Mekgwa e kang SVO, VINS-Mono le ORB-SLAM e ile ya phatlalatswa mme ya fetoha metheo e arolelanwang. Dipatlisiso tse bulehileng di fetohile dikarolo tsa dihlahiswa.
Kajeno di-drone tsa kgwebo di kgona ho fofa ka tlasa mapotlakanya le ka hara meaho ka lebaka la mosebetsi ona o bokellaneng.
Ho tloha hodimo, dintho di shebahala di le nyane ebile di sothehile
AI e koetlisitsweng ka ditshwantsho tse nkuweng fatshe e sokola ho bona ho tloha hodimo: batho ba fetoha matheba mme dikoloi di fetola sebopeho.
Dihlopha tsa data tsa moyeng tse kang VisDrone le DOTA di ile tsa ahwa hore AI e ikgethang bakeng sa lefaufau e kgone ho koetliswa.
Ya nang le data o etsa qeto ya hore na AI e ba bohlale hakae. Seo ha se a fetoha le mehleng ya foundation models.
Sir Airffic GoDiphapang tsa AI hangata di itshetlehile ho hore na o na le data e kae ya moyeng, ho feta di-algorithm. Hopola sena bakeng sa kgaolo ya leano.
Letsatsi leo AI e ileng ya hlola dibapadi tsa batho
Ka 2023 drone ya AI e bitswang Swift, e entsweng Univesithing ya Zurich, e ile ya hlola dibapadi tsa batho tsa lefatshe tsa mabelo a di-drone. Mosebetsi ona o phatlaladitswe ho Nature.
Swift e ile ya fumana sebaka sa yona ka khamera le IMU feela, mme ya ithuta ho fofa ka reinforcement learning — ho ikwetlisa makgetlo a mangata ka simulation.
Sena se ne se le tseleng e sa fetoheng. Ho fihlella bokgoni boo lefaufaung la sebele, le boemo ba lehodimo bo fetohang le dithibelo, e ntse e le phephetso e bulehileng.
Mabelo a di-drone a boemo ba bompodi ka deep reinforcement learning (UZH)
Bopaki: [N124]
Leqhubu le latelang: bona, nahana mme o sebetse ka mantswe
Ho tloha hoo e ka bang 2023, di-model tse kgolo tsa AI tse sebetsanang le ditshwantsho le puo hammoho (foundation models) di ile tsa qala ho sebetsa e le boko ba diroboto.
Dipatlisiso tsa di-drone tse latelang ditaelo tse buuwang ha di ntse di utlwisisa tikoloho (aerial vision-language navigation) di ntse di hola.
Di-model tse kgolo di boima, mme ho di tsamaisa kapele ka hara drone ho ntse ho le thata. Ke ka hona di-chip — kgaolo e latelang — di tlamehang ho balwa hammoho.
Bopaki: [N133]
Dipotso tse botswang hangata
Ke mesebetsi efe e sebedisang computer vision ya di-drone?
Ho fumana mapetso mapotlakanyeng le diterateng tsa motlakase, ho hlahloba bophelo ba dijalo, ho batla batho nakong ya ho pholosa, tshireletso le ho shebella sephethephethe, le ho hlahloba dibaka tsa ho isa thepa ke tshebediso e tlwaelehileng.
Visual-inertial odometry (VIO) ke eng?
Ke mokgwa o kopanyang motsamao wa setshwantsho le ditekanyo tsa IMU tsa potlako le ho potoloha ho bala hore na drone e tsamaile hakae. Ke thekenoloji ya motheo ya ho fofa ntle le GPS.