Drone otonom dari Tu Delft mengalahkan juara manusia dalam balap bersejarah terlebih dahulu

Sebuah tim ilmuwan dan siswa dari Tu Delft telah mengambil tempat pertama di A2RL Drone Championship di Abu Dhabi – ras internasional yang mendorong batas kecerdasan buatan fisik, tim yang menantang untuk terbang sepenuhnya drone otonom menggunakan hanya satu kamera. Drone Tu Delft berkompetisi melawan 13 drone otonom dan bahkan juara balap drone manusia, menggunakan metode inovatif untuk melatih jaringan saraf yang dalam untuk kontrol kinerja tinggi. Pengetahuan yang diperoleh tentang AI kuat yang sangat efisien akan berkontribusi pada banyak aplikasi robotika, dari mobil self-driving hingga robot humanoid.

Mengalahkan pilot manusia

Untuk pertama kalinya, sebuah drone telah mengalahkan pilot manusia dalam kompetisi balap drone internasional, menandai tonggak baru dalam pengembangan kecerdasan buatan. Pada hari Sabtu 14 April 2025, dua acara balap drone berlangsung secara bersamaan: final Piala Falcon untuk pilot manusia dan kejuaraan drone A2RL untuk drone otonom bertenaga AI. Sebagai klimaks, drone AI terbaik juga berkompetisi melawan pilot manusia terbaik. Drone AI yang dikembangkan oleh Tu Delft pertama kali memenangkan A2RL Grand Challenge. Itu kemudian memenangkan turnamen KO melawan pilot manusia, mengalahkan tiga mantan juara dunia DCL dan mencapai kecepatan penerbangan hingga 95,8 km/jam di jalur yang sangat berliku.

Tim ilmuwan dan siswa dari Tu Delft mencapai hal ini dengan mengembangkan sistem AI yang efisien dan kuat, yang mampu membagi kedua, kontrol berkinerja tinggi. Sedangkan terobosan sebelumnya, seperti AI mengalahkan Juara Dunia di Catur atau Go, telah terjadi dalam pengaturan virtual, pencapaian ini terjadi di dunia nyata. Dua tahun lalu, kelompok robotika dan persepsi di University of Zürich adalah orang pertama yang mengalahkan juara balap drone manusia dengan drone otonom. Namun, pencapaian yang mengesankan itu terjadi di lingkungan lab penerbangan, di mana kondisi, perangkat keras, dan trek masih dikendalikan oleh para peneliti – situasi yang sangat berbeda dari kejuaraan dunia ini, di mana perangkat keras dan trek sepenuhnya dirancang dan dikelola oleh penyelenggara kompetisi.

Mendorong perbatasan AI fisik

Tujuan Kejuaraan Drone A2RL 2025 di Abu Dhabi adalah untuk mendorong perbatasan AI fisik, dengan merangsang penelitian pada AI robot di bawah tekanan waktu yang ekstrem dan dengan sumber daya komputasi dan sensorik yang sangat terbatas. Drone memiliki akses ke hanya satu kamera yang berwawasan ke depan, perbedaan besar dari balapan drone otonom sebelumnya. Ini lebih mirip dengan bagaimana pilot FPV manusia terbang, dan mengarah pada tantangan persepsi tambahan untuk AI.

AI yang menang melawan tiga mantan juara dunia DCL dikembangkan oleh tim ilmuwan dan siswa dari Mavlab di Tu Delft-S Fakultas Rekayasa Aerospace. Pimpinan tim Christophe de Wagter kelelahan dan gembira.

Saya selalu bertanya -tanya kapan AI akan dapat bersaing dengan pilot balap drone manusia dalam kompetisi nyata. Saya sangat bangga dengan tim bahwa kami dapat mewujudkannya tahun ini. Saya berharap pencapaian ini dan jenis kompetisi ini secara umum membentuk loncatan untuk aplikasi robot dunia nyata.

Christophe de Wagter

AI yang secara langsung memerintahkan motor

Salah satu elemen baru inti dari drone-S AI adalah penggunaan jaringan saraf dalam yang tidak mengirim perintah kontrol ke pengontrol manusia tradisional, tetapi langsung ke motor. Jaringan ini awalnya dikembangkan oleh tim Konsep Lanjutan di European Space Agency (ESA) dengan nama -guidance dan nets kontrol-. Algoritma tradisional yang direkayasa manusia untuk kontrol optimal secara komputasi sangat mahal sehingga mereka tidak akan pernah dapat menjalankan sistem sumber daya yang dibatasi sumber daya seperti drone atau satelit. ESA menemukan bahwa jaringan saraf yang dalam mampu meniru hasil algoritma tradisional, sementara membutuhkan pesanan yang lebih sedikit waktu pemrosesan. Karena sulit untuk menguji apakah jaringan akan berkinerja baik di perangkat keras nyata di luar angkasa, kolaborasi dibentuk dengan Mavlab di Tu Delft.

-Kami sekarang melatih jaringan saraf yang dalam dengan pembelajaran penguatan, suatu bentuk pembelajaran berdasarkan coba -coba. – Kata Christophe de Wagter. -Ini memungkinkan drone untuk lebih mendekati batas fisik sistem. Namun, untuk sampai di sana, kami harus mendesain ulang tidak hanya prosedur pelatihan untuk kontrol, tetapi juga bagaimana kami dapat mempelajari tentang dinamika drone-S dari data sensorik onboard sendiri .-

Mengoptimalkan aplikasi robot

AI yang sangat efisien yang dikembangkan untuk persepsi yang kuat dan kontrol optimal tidak hanya penting untuk drone balap otonom tetapi akan meluas ke robot lain. Christophe de Wagter: -Robot AI dibatasi oleh sumber daya komputasi dan energi yang diperlukan. Racing drone otonom adalah uji coba yang ideal untuk mengembangkan dan menunjukkan AI yang sangat efisien dan kuat. Drone terbang lebih cepat akan menjadi penting untuk banyak aplikasi ekonomi dan sosial, mulai dari memberikan sampel darah dan defibrillator pada waktunya untuk menemukan orang dalam skenario bencana alam. Selain itu, kita dapat menggunakan metode yang dikembangkan untuk berjuang bukan untuk waktu yang optimal tetapi untuk kriteria lain seperti energi atau keamanan yang optimal. Ini akan berdampak pada banyak aplikasi lain, dari robot vakum hingga mobil self-driving-.