Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В МТУСИ внедрили нейронную сеть в процесс посадки беспилотников
Современное развитие беспилотных летательных аппаратов позволяет решить большое количество задач: поиск, мониторинг окружающей среды, контроль транспортных потоков, выполнение функций спасателя. Ученые считают, что актуально применение нейронной сети в управлении беспилотными летательными аппаратами в частности при посадке, так как именно этот режим считается самым сложным и ответственным и имеет большую степень аварийности. В МТУСИ предложили модель нейронной сети для автоматической посадки беспилотников.
В рамках работы над магистерской диссертацией на кафедре «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» МТУСИ была проанализирована текущая ситуация и предложена своя разработка в данном направлении – модель нейронной сети для автоматической посадки беспилотного летательного аппарата (БПЛА) цель которой, минимизировать аварийные случаи при посадке.
В процессе исследования проведены работы с архитектурой нейронной сети прямого распространения (персептрон) из двух скрытых слоев. Для обучения нейросети произведен набор данных из 22 спутниковых снимков с изображением различной местности, которые симулируют фотографии, сделанные с бортовой камеры БПЛА. В ходе дальнейшего увеличения набора данных была произведена аугментация, что позволило масштабировать спутниковые снимки и довести их до 100 изображений.
Полученные результаты подтвердили, что модель нейронной сети имеет высокую точность при автоматической посадки беспилотного летательного аппарата. «Для более фундаментальных результатов исследования и минимизации ошибок при проектировании модели нейронной сети мы будем включать большее количество обучающих материалов и учитывать все возможные смещения и дисперсии для разработанной сети.
Скоро мы начнем работать с сверточными нейронными сетями, с расширенными библиотеками, что позволит улучшить результаты работы автоматической посадки беспилотного летательного аппарата (БПЛА)», – прокомментировала Лилия Воронова, заведующая кафедрой «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» МТУСИ, профессор, доктор физико-математических наук.
По словам ученых, применение модели нейронной сети в автоматической посадке летательного аппарата позволит повысить эффективность, безопасность и качество полетов. Это обусловлено тем, что нейросеть адаптирует систему управления и подстраивает ее под изменяющиеся условия полёта и обеспечивает стабильность и маневренность летательного аппарата. Более широкое внедрение нейронной сети в работе БПЛА позволит учитывать различные факторы, такие как скорость, высота, температура, давление и так далее.
Telegram 
Дзен 
VK Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Исследователи просканировали непрозрачные куски янтаря из личного архива немецкого поэта и обнаружили внутри идеально сохранившееся насекомое. Это заставило переписать классификацию древних видов.
Ученые МФТИ с коллегами сравнили возможности классической магнитной силовой микроскопии (МСМ) и разработанного ими ранее нового метода для изучения дефектов в сверхпроводящих пленках. Оказалось, что в ходе сканирования поверхности с помощью квантового вихря, «ухватившегося» за магнитный зонд, можно визуализировать несовершенства структуры в толще материала, получив разрешение на порядок выше возможностей МСМ. Способность метода находить неразличимые для поверхностных методов скрытые дефекты задает новые стандарты в контроле качества сверхпроводников и сверхпроводящих приборов.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
В зоопарках звери доживают до старости и выбывают из программ глобального сохранения видов, потому что не могут размножаться. Это ставит под угрозу усилия по поддержанию популяций редких видов.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно