AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Рад истраживача са TU Delft-а објашњава систем тркаћег дрона MonoRace са једном камером

> Нови рад у часопису Science Robotics описује камеру, IMU и управљање на летелици који су омогућили победу у трци дронова 2025. године. Резултат је ограничен на познату такмичарску стазу.

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.

Истраживачи са TU Delft-а објавили су метод за MonoRace у часопису [*Science Robotics*](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250) 14. октобра 2026. године. Резултат који рад објашњава постигнут је раније: дрон је победио на Abu Dhabi Autonomous Drone Racing Competition у априлу 2025. Рад детаљно описује како су једна камера окренута напред, инерцијална мерна јединица (IMU) и мала мрежа за управљање на летелици заједно радиле при брзини трке.

У [доступном препринту аутора](https://arxiv.org/html/2601.15222v1), предатом 21. јануара 2026, описане су победе над другим аутономним тимовима и тројицом светских шампиона међу људима у елиминационом такмичењу. У њему се наводи да је MonoRace на такмичарској стази достигао до 100 km/h без спољног праћења кретања. [Публикација кампуса TU Delft-а известила је о победи](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi) у априлу 2025. BIG CHANGE није тестирао систем.

## Шта је ново

- **Шта се променило:** Рад из октобра 2026. објашњава како је тим поново подесио поравнање камере MonoRace-а после удара или поправке, користећи снимке лета са летелице и познате облике капија, без спољног праћења кретања.
- **Зашто је важно:** Тимови који процењују више летелица морају засебно да процене избегавање судара. MonoRace је заузео треће место у такмичењу више дронова јер није имао ту способност, упркос победама у појединачним тркама и над људима.
- **Шта треба пратити:** Резултати на обележеној стази не доказују поузданост ван стазе, навигацију опште намене, безбедност примене, комерцијалну доступност нити пренос на друге роботе.

## Од слике капије до команде мотору

Такмичарски дрон користио је једну визуелну камеру и IMU који је мерио кретање. Камера са rolling shutter затварачем слала је снимке рачунару на летелици, где је неуронска мрежа означавала тркачке капије. Софтвер је затим проналазио углове капија, упоређивао их са очекиваним приказом и спајао визуелну процену положаја са очитавањима IMU-а у процењивачу стања. Према [методу описаном у раду](https://arxiv.org/html/2601.15222v1), модел динамике дрона помагао је процењивачу када су нагли маневри избацивали акцелерометар из мерног опсега.

Истраживачи су користили и снимке летова да побољшају калибрацију између кругова. Упоредили су где би капије познатог облика и величине требало да се виде на снимку камере са местима на којима их је пронашао систем за сегментацију. То накнадно подешавање било је посебно корисно за прецизирање положаја и угла камере у односу на дрон после поправке или удара. Подешавање је користило познате особине тркачких капија и није захтевало спољно праћење кретања.

Процењено стање затим је слато малој неуронској мрежи за вођење и управљање на контролеру лета. Обучена у симулацији, слала је команде директно моторима 500 пута у секунди, заобилазећи засебну унутрашњу управљачку петљу. Снимци камере обрађивани су на рачунару NVIDIA Jetson Orin NX на летелици; мрежа од 500 Hz радила је на контролеру лета. Процесор слике и контролер мотора од 500 Hz били су засебан хардвер на летелици.

## Шта трка показује

Истраживачи наводе да је MonoRace 2025. освојио појединачни Grand Challenge и елиминационо такмичење вештачке интелигенције против људи. У раду је забележено и треће место у трци више дронова, у којој није имао способност избегавања судара. Приказани резултат је брз лет око познате стазе са капијама у такмичарским условима, уз сву перцепцију и управљање на летелици и без спољног праћења кретања. Рад не доказује навигацију опште намене, безбедност примене, комерцијалну доступност нити пренос на друге врсте робота.

Ранији систем, [Swift](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/), побеђивао је шампионе међу људским пилотима на затвореној стази користећи сензоре на летелици. Његово истраживање је током развоја користило стерео визуелно-инерцијално мерење и податке за хватање покрета. Наведени напредак MonoRace-а јесте такмичарски резултат са једном визуелном камером и IMU-ом на летелици, уз процењивач заснован на капијама и директни контролер мотора. Студије су користиле различите стазе и такмичења, па њихова времена нису директно поређење брзине система.

## Извори и додатно читање

- [Препринт аутора о MonoRace-у](https://arxiv.org/html/2601.15222v1), предат 21. јануара 2026. То је доступан приказ метода и резултата коришћен за овај чланак; каснији рад у часопису повезан је засебно.
- [*Science Robotics*, запис часописа](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250), објављен 14. октобра 2026. Информације о објављивању поткрепљују DOI часописа и [библиографија саопштења TU Delft-а](https://www.brightsurf.com/news/8Y4G736L/the-science-behind-the-worlds-fastest-autonomous-racing-drone.html); пуна страница издавача није била доступна током ове провере, па су технички детаљи изнад приписани препринту.
- [Извештај TU Delft Delta о трци од 16. априла 2025.](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi) бележи тадашње извештавање о победи у Абу Дабију.
- [Научни рад о систему Swift](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/) пружа ограничено поређење са ранијим системом.

## Sources

- [MonoRace: трке дронова на нивоу шампиона уз робусну монокуларну вештачку интелигенцију, ауторски препринт v1](https://arxiv.org/html/2601.15222v1)
- [MonoRace, DOI часописа Science Robotics](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250)
- [Наука иза најбржег аутономног тркаћег дрона на свету, библиографија саопштења TU Delft-а](https://www.brightsurf.com/news/8Y4G736L/the-science-behind-the-worlds-fastest-autonomous-racing-drone.html)
- [AI дрон TU Delft-а надмашује људске пилоте на светском првенству у Абу Дабију, Delta](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi)
- [Трке дронова на нивоу шампиона уз дубоко учење са поткрепљењем, Nature](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/)