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# TU Delft का MonoRace शोध-पत्र एक-कैमरा ड्रोन रेसिंग प्रणाली समझाता है

> Science Robotics में प्रकाशित नया शोध-पत्र 2025 की ड्रोन रेस जीत के पीछे के कैमरे, IMU और ऑनबोर्ड नियंत्रण का विवरण देता है। यह परिणाम एक ज्ञात प्रतियोगिता कोर्स तक सीमित है।

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-15T06:59:17.849Z
Updated: 2026-10-15T06:59:17.849Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/tudelft-monorace-one-camera-autonomous-drone-racing

![Conceptual charcoal illustration of an unbranded quadrotor flying toward a freestanding orange-edged gate on an open field.](https://bigchange.ai/api/media/file/monorace-drone-gate-concept-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; no actual MonoRace aircraft, A2RL event or race result is depicted.

TU Delft के शोधकर्ताओं ने 14 अक्टूबर 2026 को MonoRace की विधि [*Science Robotics*](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250) में प्रकाशित की। इसमें समझाया गया परिणाम पहले का है: ड्रोन ने अप्रैल 2025 में Abu Dhabi Autonomous Drone Racing Competition जीती थी। शोध-पत्र बताता है कि सामने की ओर लगे एक कैमरे, जड़त्वीय मापन इकाई (IMU) और छोटे ऑनबोर्ड नियंत्रण नेटवर्क ने रेस की गति पर साथ मिलकर कैसे काम किया।

लेखक [का सुलभ प्रीप्रिंट](https://arxiv.org/html/2601.15222v1), जिसे 21 जनवरी 2026 को जमा किया गया था। इसमें अन्य स्वायत्त टीमों और तीन मानव विश्व चैंपियनों के विरुद्ध नॉकआउट मुकाबले की जीतें दर्ज हैं। इसमें कहा गया है कि MonoRace बाहरी गति-ट्रैकिंग के बिना प्रतियोगिता ट्रैक पर 100 km/h तक पहुँचा। [TU Delft के कैंपस प्रकाशन ने जीत की खबर दी](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi) अप्रैल 2025 में। BIG CHANGE ने इस प्रणाली का परीक्षण नहीं किया है।

## मुख्य बदलाव

- **क्या बदला:** अक्टूबर 2026 का शोध-पत्र बताता है कि टक्कर या मरम्मत के बाद टीम ने ऑनबोर्ड उड़ान चित्रों और गेट के ज्ञात आकारों से MonoRace के कैमरा संरेखण को फिर से कैसे समायोजित किया—बिना बाहरी गति-ट्रैकिंग के।
- **यह क्यों अहम है:** कई विमानों का मूल्यांकन करने वाली ड्रोन-रेसिंग टीमों को टक्कर से बचाव की अलग से जाँच करनी होगी। MonoRace के पास यह क्षमता नहीं थी, इसलिए एकल और मानव-प्रतिस्पर्धा जीतने के बावजूद वह मल्टी-ड्रोन स्पर्धा में तीसरे स्थान पर रहा।
- **आगे क्या देखें:** चिह्नित कोर्स के परिणाम ट्रैक से बाहर विश्वसनीयता, सामान्य प्रयोजन नेविगेशन, तैनाती की सुरक्षा, व्यावसायिक उपलब्धता या अन्य रोबोटों में स्थानांतरण सिद्ध नहीं करते।

## गेट की छवि से मोटर के आदेश तक

प्रतियोगिता ड्रोन ने गति मापने वाले IMU के साथ एक दृश्य कैमरे का उपयोग किया। रोलिंग-शटर कैमरा छवियाँ ऑनबोर्ड कंप्यूटर को भेजता था, जहाँ एक न्यूरल नेटवर्क रेसिंग गेटों को चिह्नित करता था। सॉफ्टवेयर फिर गेट के कोने ढूँढ़ता, उन्हें अपेक्षित दृश्य से मिलाता और दृश्य-आधारित स्थिति अनुमान को IMU रीडिंग के साथ स्टेट एस्टिमेटर में जोड़ता था। ड्रोन की डायनेमिक्स का मॉडल तब एस्टिमेटर की मदद करता था जब कठिन चालों से एक्सेलेरोमीटर अपनी मापन-सीमा से आगे चला जाता था, [पेपर की विधि के अनुसार](https://arxiv.org/html/2601.15222v1).

शोधकर्ताओं ने उड़ान रिकॉर्डिंग का उपयोग करके रनों के बीच कैलिब्रेशन भी सुधारा। उन्होंने तुलना की कि ज्ञात आकार और रूप वाले गेट कैमरे की छवि में कहाँ दिखने चाहिए और सेगमेंटेशन प्रणाली ने उन्हें कहाँ पाया। यह ऑफलाइन समायोजन मरम्मत या टक्कर के बाद ड्रोन के सापेक्ष कैमरे की स्थिति और कोण ठीक करने में विशेष रूप से उपयोगी था। इसमें रेसिंग गेटों की जानकारी का इस्तेमाल हुआ और बाहरी गति-ट्रैकिंग की जरूरत नहीं पड़ी।

अनुमानित स्थिति फिर फ्लाइट कंट्रोलर पर छोटे न्यूरल गाइडेंस-एंड-कंट्रोल नेटवर्क को भेजी जाती थी। सिमुलेशन में प्रशिक्षित यह नेटवर्क अलग आंतरिक नियंत्रण लूप को दरकिनार कर सीधे मोटरों को प्रति सेकंड 500 बार आदेश देता था। कैमरे की छवियाँ ऑनबोर्ड NVIDIA Jetson Orin NX पर संसाधित होती थीं; 500 Hz नेटवर्क फ्लाइट कंट्रोलर पर चलता था। इमेज प्रोसेसर और 500 Hz मोटर कंट्रोलर अलग-अलग ऑनबोर्ड हार्डवेयर थे।

## रेस क्या स्थापित करती है

शोधकर्ताओं के अनुसार MonoRace ने 2025 में व्यक्तिगत Grand Challenge और AI-बनाम-मानव नॉकआउट प्रतियोगिता जीती। उनके शोध-पत्र में मल्टी-ड्रोन रेस में तीसरा स्थान भी दर्ज है, जहाँ इसमें टक्कर से बचाव की क्षमता नहीं थी। प्रदर्शित परिणाम प्रतियोगिता की परिस्थितियों में ज्ञात गेट-कोर्स के आसपास तेज उड़ान है; सभी संवेदन और नियंत्रण ऑनबोर्ड थे और बाहरी गति-ट्रैकिंग नहीं थी। शोध-पत्र सामान्य प्रयोजन नेविगेशन, तैनाती का सुरक्षा रिकॉर्ड, व्यावसायिक उपलब्धता या अन्य प्रकार के रोबोटों में उपयोग सिद्ध नहीं करता।

पहली की एक प्रणाली, [Swift](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/), ने अपनी रेसों में ऑनबोर्ड संवेदन का उपयोग करके इनडोर कोर्स पर मानव चैंपियन पायलटों को हराया था। उसके विकास के दौरान शोध में स्टीरियो दृश्य-जड़त्वीय संवेदन और मोशन-कैप्चर डेटा इस्तेमाल हुआ। MonoRace की बताई गई प्रगति एक प्रतियोगिता परिणाम है, जिसमें एक दृश्य कैमरा और ऑनबोर्ड IMU के साथ गेट-आधारित एस्टिमेटर तथा सीधे मोटर नियंत्रक का उपयोग किया गया। अध्ययन अलग-अलग ट्रैक और आयोजनों में हुए, इसलिए उनके समय से यह सीधे नहीं आँका जा सकता कि कौन-सी प्रणाली तेज है।

## स्रोत और आगे पढ़ें

- [MonoRace लेखकों का प्रीप्रिंट](https://arxiv.org/html/2601.15222v1), 21 जनवरी 2026 को जमा किया गया। इस लेख के लिए उपलब्ध विधि और परिणाम विवरण इसी पर आधारित है; बाद का जर्नल लेख अलग से लिंक किया गया है।
- [*Science Robotics* जर्नल रिकॉर्ड](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250), 14 अक्टूबर 2026 को प्रकाशित। प्रकाशन की जानकारी जर्नल DOI और [TU Delft विज्ञप्ति की ग्रंथसूची](https://www.brightsurf.com/news/8Y4G736L/the-science-behind-the-worlds-fastest-autonomous-racing-drone.html) से समर्थित है; समीक्षा के दौरान प्रकाशक का पूरा पृष्ठ उपलब्ध नहीं था, इसलिए ऊपर के तकनीकी विवरण प्रीप्रिंट के नाम से दिए गए हैं।
- [16 अप्रैल 2025 की TU Delft Delta रेस रिपोर्ट](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi) अबू धाबी की जीत की उस समय की रिपोर्टिंग दर्ज करती है।
- [Swift शोध-पत्र](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/) पहले की प्रणाली के साथ सीमित तुलना देता है।

## Sources

- [MonoRace: मजबूत मोनोक्युलर AI से चैंपियन-स्तर की ड्रोन रेसिंग, लेखक प्रीप्रिंट v1](https://arxiv.org/html/2601.15222v1)
- [MonoRace, Science Robotics जर्नल DOI](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250)
- [दुनिया के सबसे तेज स्वायत्त रेसिंग ड्रोन के पीछे का विज्ञान, TU Delft विज्ञप्ति की ग्रंथसूची](https://www.brightsurf.com/news/8Y4G736L/the-science-behind-the-worlds-fastest-autonomous-racing-drone.html)
- [अबू धाबी में विश्व चैंपियनशिप पर TU Delft का AI ड्रोन मानव पायलटों से आगे, Delta](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi)
- [डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग से चैंपियन-स्तर की ड्रोन रेसिंग, Nature](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/)