Cuộc Đua Drone: Sự Đấu Trí Giữa Lập Trình Viên và Phi Công Người

Buzz

Ngày cập nhật gần nhất: 15/4/2026

Nội dung bài viết

More Great Mytour Stories

Xem thêm

Đọc tóm tắt

- Vào tối thứ Sáu tại Austin, Gabriel Kocher, phi công drone nổi tiếng, đã đánh bại drone tự động của MavLAB trong cuộc thi đua drone, hoàn thành đường đua trong sáu giây so với mười một giây của MavLAB. Mặc dù thua, MavLAB vẫn giành giải thưởng 1 triệu đô la từ Lockheed Martin và đánh bại năm đội khác trong Giải đua AIRR. Các chuyên gia dự đoán rằng trong tương lai, drone tự động sẽ vượt qua con người trong các cuộc thi và ứng dụng thực tế nhờ vào công nghệ ngày càng phát triển.

Vào tối thứ Sáu tại một nhà in báo cũ ở Austin, tương lai của tự động hóa drone đã cất cánh, tăng tốc và bay, gần đủ nhanh để đánh bại một trong những phi công drone xuất sắc nhất thế giới.

Gabriel Kocher, được biết đến trong Liên đoàn Đua Drone chuyên nghiệp với tên Gab707, ngồi sau một mạng lưới, đeo kính video và điều khiển drone của mình qua năm cổng vuông trên một đường đua ngắn, uốn cong. Bên cạnh anh là bốn đồng đội từ MavLAB của Đại học Công nghệ Delft ở Hà Lan. Họ đã lập trình trước drone tự động của họ, giống như một tàu không kích hạng nặng thu nhỏ. Bây giờ họ đang xem xét xem mã nguồn của họ đã làm cho drone trở nên nhanh và chính xác đến đâu để đánh bại Kocher.

Lời cảm ơn từ DRL

Trận chiến giữa con người và máy móc đã diễn ra, và ít nhất là trong lúc này, con người đã chiến thắng. Kocher đã dẫn đường cho chiếc drone của mình qua đường đua trong vòng sáu giây. MavLAB mất 11 giây. Mặc dù thua Kocher, nhóm MAVLab gồm bốn người - Federico Paredes Vallés, Guido de Croon, Christophe De Wagter và Nilay Sheth - đã vượt qua năm đội khác được chọn tham gia Giải đua AIRR (mạch đua Robotic Racing trí tuệ nhân tạo) và giành giải thưởng 1 triệu đô la từ nhà tài trợ Lockheed Martin.

Sau đó, Kocher đã cảm thấy nhẹ nhõm khi giành chiến thắng nhưng thừa nhận rằng ưu thế của con người so với máy móc sẽ không kéo dài mãi mãi. Các chuyên gia cho biết, chỉ là vấn đề thời gian, trước khi các drone tự động sẽ vượt qua con người trong các cuộc thi ngày càng phổ biến do Liên đoàn Đua Drone tổ chức - và trước khi chúng có thể sử dụng công nghệ tương tự để xử lý nhiệm vụ phức tạp trong đời sống thực.

Khả năng này đã khiến Lockheed Martin tài trợ mạch AIRR dành cho các lập trình viên, giáo sư, sinh viên, nhà vật lý và phi công để cung cấp năng lượng cho drone tự động. Các drone của Lockheed Martin được điều khiển từ xa thả bom, hỗ trợ cảnh sát và lính cứu hỏa, và hỗ trợ các nhiệm vụ cứu hộ người mất tích. Keith Lynn, quản lý thách thức drone tự động của Lockheed Martin, cho biết các drone tự động sẽ được trang bị tốt hơn để xử lý các nhiệm vụ cứu hộ phức tạp ở những khu vực nơi các tuyến đường vận tải và đường truyền thông bị hỏng.

Công nghệ tự động hóa cho drone đã cải thiện đáng kể trong những năm gần đây nhờ vào các đơn vị xử lý đồ họa tốt hơn và văn hóa chia sẻ mã nguồn mở. Tuy nhiên, những phát triển lớn nhất trong tự động hóa drone vẫn chỉ giới hạn trong phòng thí nghiệm. Các drone tự động được lập trình cho loạt đua, bay với tốc độ gần 70 mph, không giống như bất kỳ điều gì mà công chúng đã thấy trước đây.

“Những thứ đã nhanh như vậy trong phòng thí nghiệm thường không di chuyển nhanh như vậy trong thế giới thực,” nói Chelsea Sabo, chuyên gia công nghệ của cuộc thi và là kỹ sư phần mềm tại Lockheed Martin. “Đây là lần đầu tiên chúng tôi thực sự đã đưa nhiều thứ này ra khỏi phòng thí nghiệm và đặt nó trong môi trường thực tế và nhìn thấy nó có thể làm gì.”

Lockheed Martin cũng muốn làm cho người thông thường hứng thú hơn với drone. Người Mỹ có một mối quan hệ giống như NIMBY với những thiết bị bay. Theo Pew, phản ứng phổ biến nhất của người Mỹ khi phát hiện ra một chiếc drone là sự tò mò, xếp trước sự lo lắng, tức giận hoặc sợ hãi. Nhưng đa số người Mỹ được thăm dò bởi Pew cho biết họ không muốn những thiết bị bay gần nhà mình, điều này không phải là tin tức được chào đón đối với các công ty mơ ước về một tương lai với hàng nghìn chiếc drone tuần tra bầu trời và giao hàng.

Các drone của Drone Racing League thông minh, mảnh mai và nhanh chóng hơn bất kỳ máy móc nào mà người thông thường có thể mua. Nick Horbaczewski bắt đầu liên đoàn vào năm 2015 sau khi tham gia một cuộc đua drone nghiệp dư sau một cửa hàng Home Depot ở Long Island. Tại các cuộc thi liên đoàn, các phi công chuyên nghiệp điều khiển các drone, phát sáng trong đèn LED, trong môi trường giống như trò chơi video được hồi sinh. Horbaczewski luôn mơ ước về tương lai của DRL sẽ có máy móc cạnh tranh cùng với các phi công con người. “Trên thế giới có rất nhiều người đang nghiên cứu về drone tự động,” ông nói. “Những gì chúng tôi đã chọn là ... lấy lĩnh vực thể thao và sử dụng nó như một chảo luyện để thúc đẩy phát triển của công nghệ.”

Đối với mạch AIRR, chín đội được chọn từ gần 430 ứng viên vào đầu năm nay, và sáu đội đã đủ điều kiện vào chung kết vào tối thứ sáu tại Austin; đây là cuộc thi thứ tư của họ. Các drone được gọi là RacerAIs. Chúng nặng khoảng 7 pounds và không có radar hoặc GPS; chúng chủ yếu là cặp mắt robot, trang bị bốn máy ảnh mang lại cho chúng một tầm nhìn rộng hơn so với con người. Tất cả các đội sử dụng cùng một phần cứng, vì vậy cuộc thi, bao gồm năm vòng, là một bài kiểm tra chiến lược và mã nguồn. Các drone phải được lập trình để nhận biết nơi chúng đang ở và nơi chúng cần phải đi. Mã nguồn được thiết lập trước khi đua, và các drone ra quyết định trong cuộc đua dựa trên mã nguồn mà chúng đã được lập trình để chạy. Hầu hết các đội bắt đầu với mã nguồn được thiết kế để đẩy drone qua đường đua một cách bảo thủ ở tốc độ chậm và sử dụng mã nguồn mạnh mẽ hơn trong các vòng đua sau.

Trong cuộc thi đầu tiên, vào tháng 10, những chiếc drone tự động gần như không rời khỏi nơi xuất phát trước khi va chạm. “Nhiều chuyến bay chỉ kéo dài bốn giây,” nói De Wagter của MAVLab, “và bạn phải học từ đó.”

Tốc độ không phải là vấn đề lớn đối với một chiếc drone tự động. Kocher nói rằng các drone tự động gần như đạt được tốc độ tối đa giống như chiếc drone của anh vào tối thứ sáu tối—mặc dù nhiều chiếc sau đó đã va chạm. So với một chiếc drone do người lái điều khiển, chiếc drone tự động có khả năng tăng tốc nhanh hơn dựa trên thời gian phản ứng. Thách thức lớn nhất là lập trình một chiếc drone để nhận biết chướng ngại vật và điều khiển qua hoặc xung quanh nó. Và càng nhanh chiếc drone đi, càng khó khăn cho các lập trình viên thực hiện điều chỉnh để cho phép chiếc drone đưa ra quyết định chính xác.

“Bạn cơ bản cần dự đoán,” nói Kocher, người có bằng tiến sĩ về vật lý. “Tôi có một biểu đồ tư duy về cách tôi có thể điều khiển đường gần như hoàn hảo. Nhưng với họ, họ cần viết mô hình vật lý biết trước những gì sẽ xảy ra và biết trước cách nó sẽ diễn ra.”

Những thay đổi tinh tế về môi trường hình ảnh hoặc âm thanh có nghĩa gì đối với con người cũng có thể làm nhầm lẫn drone và các thiết bị khác phụ thuộc vào máy học. Ở đường đua Austin, ví dụ, các cổng có hình logo của lá cờ kết hợp đã yêu cầu MAVLab phải cấu hình lại mã nguồn của mình. “Con người không bị làm phiền bởi những lá cờ,” De Croon nói.

Các đồng đội của MAVLab đã làm việc với các drone tự động khoảng một thập kỷ và đua drone trong ba năm qua. Gần đây nhất, họ đã phát triển chiếc drone đua tự động nhỏ nhất thế giới. Dựa trên kinh nghiệm đó, nhóm phát hiện ra rằng chiếc drone RacerAI hoạt động hiệu quả nhất khi chỉ sử dụng một trong bốn camera của nó.

“Tốt hơn là có chất lượng thấp, tần số cao (xử lý) hơn là giải pháp tốt, chậm, đặc biệt là khi bạn bắt đầu đua và mọi thứ trở nên mờ nhạt và điều kiện ánh sáng thay đổi từ một bối cảnh sang bối cảnh khác,” De Wagter nói.

MAVLab và Kocher đều đồng ý rằng trên các đường đua đơn giản như ở Austin, trong vài năm tới, các drone tự động có thể chiến thắng. Đối với các đường đua phức tạp được sử dụng thường xuyên bởi DRL, việc tự động hóa sẽ mất thời gian hơn để đuổi kịp.

Trong các cuộc thi khác giữa con người và máy, như cờ vua, Kocher nói, máy có thể “brute force” con người ra khỏi cuộc thi bằng cách tính toán nhiều nước đi hơn nhiều so với một người. Sự không dự đoán trong đua drone sẽ làm cho việc này khó khăn hơn cho máy.

“Đua drone,” Kocher nói, “là một trò chơi mà họ không thể dùng sức mạnh brute force để đánh bại tôi.”

Các câu hỏi thường gặp

Drone tự động có thể thay thế phi công con người trong các cuộc đua không?

Không, hiện tại drone tự động vẫn chưa thể hoàn toàn thay thế phi công con người trong các cuộc đua. Mặc dù công nghệ đang phát triển, nhưng tính không dự đoán trong đua drone vẫn là một thách thức lớn cho các thiết bị tự động.

Những ứng dụng thực tế nào của drone tự động trong đời sống hiện nay?

Drone tự động được sử dụng cho nhiều ứng dụng thực tế như cứu hộ người mất tích, hỗ trợ cảnh sát và lính cứu hỏa, cùng với việc thả bom trong các nhiệm vụ quân sự. Công nghệ này đang phát triển nhanh chóng với sự cải tiến trong phần mềm và phần cứng.

Giải đua AIRR có ý nghĩa gì đối với công nghệ drone tự động?

Giải đua AIRR không chỉ là một cuộc thi mà còn là cơ hội để các lập trình viên, nhà nghiên cứu và phi công thử nghiệm công nghệ drone tự động trong môi trường thực tế. Nó thúc đẩy sự phát triển và cải tiến trong lĩnh vực này.

MAVLab đã phát triển công nghệ drone tự động trong bao lâu?

MAVLab đã làm việc với công nghệ drone tự động khoảng một thập kỷ và đã tham gia các cuộc đua drone trong ba năm qua. Kinh nghiệm này đã giúp họ phát triển nhiều giải pháp sáng tạo cho drone đua.

Người dân có phản ứng như thế nào với drone trong cuộc sống hàng ngày?

Phản ứng của người dân đối với drone thường là sự tò mò, nhưng phần lớn họ không muốn những thiết bị này bay gần nhà. Điều này gây khó khăn cho các công ty muốn phát triển thị trường drone rộng lớn hơn.

Nội dung từ Mytour nhằm chăm sóc khách hàng và khuyến khích du lịch, chúng tôi không chịu trách nhiệm và không áp dụng cho mục đích khác.

Nếu bài viết sai sót hoặc không phù hợp, vui lòng liên hệ qua Zalo: 0978812412 hoặc Email: [email protected]