Categories :

Zvieratá a vtáky používajú na zaostrenie stratégie sietnice sietnice – ak by drony používali podobnú techniku

[ad_1]

Zamysleli ste sa niekedy nad tým, ako môžete chodiť alebo behať s hlavou poskakujúcou hore a dole, pričom sa stále zameriavate na predmet v blízkosti alebo ďaleko? Všimli ste si, ako môžete urobiť to isté a rýchlo a presne posúdiť vzdialenosť, rýchlosť objektu a nepatrné detaily tohto objektu? Dôvod, prečo to môžete urobiť tak dobre, je to, že myseľ pomocou praskania snímok z pamäte a chvenia sietnice vám pomôže rýchlo vyplniť detaily, zatiaľ čo vaša zraková kôra vyplní medzery – to všetko sa deje v mikro- sekúnd pomocou mozgu, ktorý sotva čerpá 20 wattov energie. Páni, hovorte o najmodernejšom organickom dizajne a technológiách-pôsobivých na mojich blížnych.

Niektoré zvieratá a vtáky to samozrejme robia ešte lepšie ako my, s oveľa menším mozgom. Zvážte, či budete sova, jastrab alebo plešatý orol. Fráza „Eagle Eyes“ je tu vhodná, porozmýšľajte o tom. Použitím biomimikrických stratégií možno dokážeme urobiť naše UAV (bezpilotné lietadlo) alebo dronové video zobrazovanie silnejším a akútnejším – a pritom na chvíľu zvážite počet aplikácií, ktoré to ovplyvní? Ako sme na tom zatiaľ s týmito konceptmi? 3-osové kardanové závesy sú najvyhľadávanejšie malými majiteľmi dronov, ale prečo mať 3-osý, ak môžete vyrobiť 4,5 alebo 6-osý gyroskopický stabilizačný kardan pre lepšie rozlíšenie a presnosť videa. To by určite pomohlo pri stabilizácii videokamery, a teda aj pri konštrukcii quad copter, ktoré sú celkom stabilné aj pri miernych turbulenciách.

Porozprávajme sa chvíľu o stratégiách – dostať sa k tej schopnosti orlieho oka, ktorú vidíme v prírode. Jeden patent, „Zariadenie a metódy stabilizácie a redukcie vibrácií“, US 9277130 B2, riadne uvádza: „V súčasnej dobe existujú predovšetkým štyri metódy tlmenia vibrácií bežne používané vo fotografii a videografii na zníženie účinkov vibrácií na obraz: stabilizácia softvéru „stabilizácia objektívu, stabilizácia senzora a celková stabilizácia fotografického zariadenia“.

Čo keby sme pracovali aj so systémami vizuálneho rozpoznávania pre roztrhnutie rámca a zamerali by sme sa iba na veci, ktoré spĺňajú naše kritériá poslania, ALEBO sú úplné anomálie (na mieste). V ľudskej mysli veci mimo miesta často vyvolávajú mozgovú vlnu N400, čo vyvoláva zvedavosť, nuansy alebo záujem. To isté môžeme naprogramovať pomocou algoritmov, ktoré vyžadujú, aby videokamera; skúmať, identifikovať a konať. Alebo, ako naznačuje „Stratégia slučky OODA“ plukovníka Boyda: Pozorujte, orientujte sa, rozhodujte a konajte. A stíhací pilot, ktorý to dokáže najrýchlejšie, by mal vyhrať vzdušný súboj psov, pokiaľ dobre využije svoju energiu a rýchlosť vzduchu. Dobrá rada, aj keď si ju požičiavame, aby sme prediskutovali, ako najlepšie naprogramovať UAS (bezpilotný vzdušný systém) na splnenie úlohy alebo misie.

V jednom dokumente „Model-based video stabilization for micro aerial vehicles in real-time,“ the abstract uvádza; ` nežiaduce pohyby a existujú rôzne prístupy k riešeniu pomocou mechanických stabilizátorov alebo softvéru na stabilizáciu videa. Veľmi málo softvéru na stabilizáciu videa je možné použiť v reálnom čase a ich algoritmy nezohľadňujú úmyselné pohyby teleoperátora. “

Skutočne je to tento problém a je to skutočný, ak niekedy dúfame, že pošleme drony na autonómne misie, či už doručíme balík alebo budeme pracovať ako lietajúca ochranka povedzme na komerčnom stavenisku.

Tento dokument ďalej navrhuje spôsob riešenia niektorých z týchto výziev, konkrétne: „Je predstavená nová technika stabilizácie videa v reálnom čase s nízkymi výpočtovými nákladmi bez vytvárania falošných pohybov alebo znižovania výkonu. Náš návrh používa kombináciu geometrických odmietnutia transformácií a odľahlých hodnôt na získanie robustného odhadu pohybu medzi snímkami a Kalmanovho filtra založeného na dynamickom modeli. “

Teraz teda, hoci na týchto veciach pracujú ľudia, je zrejmé, že pokiaľ sa senzory, zobrazovacie zariadenia a vybavenie v týchto úlohách nezlepší, nesplníme túžbu umožniť dronom vykonávať autonómnu a bezpečnú a efektívnu prácu, ktorá výhody, ktoré od týchto technológií v budúcnosti očakávame. Dúfam, že tu zvážite moje myšlienky a niektoré z mojich odporúčaní požičať si stratégie z prírody na dosiahnutie týchto cieľov.

Cituje:

A.) “Detekcia založená na videní a odhad vzdialenosti mikro bezpilotných lietadiel”, Fatih Gokce, Gokturk Ucoluk, Erol Sahin a Sinan Kalkan. Senzory 2015, 15 (9), 23805-23846; doi: 10,3390/s150923805

B.) Diplomová práca: „Zrýchlené sledovanie objektov s miestnymi binárnymi funkciami“, Breton Lawrence Minnehan z Rochester School of Technology; Júl 2014.

C.) „Model-based video stabilization for micro aerial vehicles in real-time,“ od Wilbert G Aguilar a Cecilio Angulo.

D.) „Megapixelový multispektrálny bioimaging v reálnom čase“, Jason M. Eichenholz, Nick Barnetta, Yishung Juanga, Dave Fishb, Steve Spanoc, Erik Lindsleyd a Daniel L. Farkasd.

E.) „Vylepšený sledovací systém založený na jednotke mikroerciálnych meraní na meranie senzomotorických reakcií u holubov“, autori Noor Aldoumani, Turgut Meydan, Christopher M Dillingham a Jonathan T Erichsen.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *