Markdown izdanje

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

# Rad TU Delft-a objašnjava sistem trkačkog drona MonoRace sa jednom kamerom

> Novi rad u časopisu Science Robotics opisuje kameru, IMU i upravljanje na letelici koji su doveli do pobede u trci dronova 2025. godine. Rezultat se odnosi samo na poznatu takmičarsku stazu.

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.

Istraživači sa TU Delft-a objavili su metod za MonoRace u časopisu [*Science Robotics*](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250) 14. oktobra 2026. Rezultat koji rad objašnjava postignut je ranije: dron je pobedio na Abu Dhabi Autonomous Drone Racing Competition u aprilu 2025. Rad detaljno opisuje kako su jedna kamera okrenuta napred, inercijalna merna jedinica (IMU) i mala mreža za upravljanje na letelici zajedno radile pri brzini trke.

U [dostupnom preprintu autora](https://arxiv.org/html/2601.15222v1), predatom 21. januara 2026, navode se pobede nad drugim autonomnim timovima i trojicom svetskih šampiona među ljudima u eliminacionom takmičenju. U njemu piše da je MonoRace dostigao do 100 km/h na takmičarskoj stazi bez spoljnog praćenja kretanja. [Publikacija kampusa TU Delft-a izvestila je o pobedi](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi) u aprilu 2025. BIG CHANGE nije testirao sistem.

## Glavna promena

- **Šta se promenilo:** Rad iz oktobra 2026. objašnjava kako je tim ponovo podesio poravnanje kamere MonoRace-a posle udaraca ili popravki, koristeći snimke leta sa letelice i poznate oblike kapija, bez spoljnog praćenja kretanja.
- **Zašto je važno:** Timovi koji procenjuju više letelica moraju zasebno da procene izbegavanje sudara. MonoRace je zauzeo treće mesto u takmičenju više dronova jer nije imao tu sposobnost, uprkos pobedama u pojedinačnim trkama i trkama protiv ljudi.
- **Šta pratiti:** Rezultati na obeleženoj stazi ne dokazuju pouzdanost van staze, navigaciju opšte namene, bezbednost primene, komercijalnu dostupnost niti prenos na druge robote.

## Od slike kapije do komande motoru

Takmičarski dron koristio je jednu vizuelnu kameru i IMU koji je merio kretanje. Kamera sa rolling-shutter zatvaračem slala je snimke računaru na letelici, gde je neuronska mreža označavala trkačke kapije. Softver je zatim pronalazio uglove kapija, upoređivao ih sa očekivanim prikazom i spajao vizuelnu procenu položaja sa očitavanjima IMU-a u procenjivaču stanja. Model dinamike drona pomagao je procenjivaču kada su nagli manevri izbacivali akcelerometar iz mernog opsega, prema [metodu u radu](https://arxiv.org/html/2601.15222v1).

Istraživači su koristili i snimke letova da poboljšaju kalibraciju između krugova. Uporedili su gde bi kapije poznatog oblika i veličine trebalo da se vide na snimku kamere sa mestima na kojima ih je pronašao sistem za segmentaciju. Ovo naknadno podešavanje naročito je pomoglo da se posle popravke ili udarca preciziraju položaj i ugao kamere u odnosu na dron. Podešavanje je koristilo poznate osobine trkačkih kapija i nije zahtevalo spoljašnje praćenje kretanja.

Procenjeno stanje zatim je slato maloj neuronskoj mreži za navođenje i upravljanje na kontroleru leta. Obučena u simulaciji, slala je komande direktno motorima 500 puta u sekundi, zaobilazeći zasebnu unutrašnju upravljačku petlju. Snimci kamere obrađivani su na računaru NVIDIA Jetson Orin NX na letelici; mreža od 500 Hz radila je na kontroleru leta. Procesor slike i kontroler motora od 500 Hz bili su odvojeni hardver na letelici.

## Šta trka pokazuje

Istraživači navode da je MonoRace 2025. osvojio pojedinačni Grand Challenge i eliminaciono takmičenje AI protiv ljudi. U radu je zabeleženo i treće mesto u trci više dronova, gde nije imao sposobnost izbegavanja sudara. Prikazani rezultat je brz let oko poznate staze sa kapijama u takmičarskim uslovima, uz svu percepciju i upravljanje na letelici i bez spoljnog praćenja kretanja. Rad ne dokazuje navigaciju opšte namene, bezbednost primene, komercijalnu dostupnost niti prenos na druge vrste robota.

Raniji sistem, [Swift](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/), pobeđivao je šampione među ljudskim pilotima na zatvorenoj stazi koristeći senzore na letelici. Istraživanje tog sistema koristilo je stereo vizuelno-inercijalno opažanje i podatke za hvatanje pokreta tokom razvoja. Prijavljeni napredak MonoRace-a jeste takmičarski rezultat sa jednom vizuelnom kamerom i IMU-om na letelici, uz procenjivač zasnovan na kapijama i direktni kontroler motora. Studije su koristile različite staze i događaje, pa njihova vremena nisu direktno poređenje brzine sistema.

## Izvori i dodatno čitanje

- [Preprint autora o MonoRace-u](https://arxiv.org/html/2601.15222v1), predat 21. januara 2026. To je dostupan prikaz metoda i rezultata korišćen za ovaj članak; kasniji rad u časopisu povezan je zasebno.
- [*Science Robotics*, zapis časopisa](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250), objavljen 14. oktobra 2026. Informacije o objavljivanju podržavaju DOI časopisa i [bibliografija saopštenja TU Delft-a](https://www.brightsurf.com/news/8Y4G736L/the-science-behind-the-worlds-fastest-autonomous-racing-drone.html); puna stranica izdavača nije bila dostupna tokom ove provere, pa su tehnički detalji iznad pripisani preprintu.
- [Izveštaj TU Delft Delta o trci od 16. aprila 2025.](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi) beleži tadašnje izveštavanje o pobedi u Abu Dabiju.
- [Istraživački rad o sistemu Swift](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/) pruža ograničeno poređenje sa ranijim sistemom.

## Sources

- [MonoRace: trke dronova na nivou šampiona uz robusnu monokularnu veštačku inteligenciju, autorski preprint v1](https://arxiv.org/html/2601.15222v1)
- [MonoRace, DOI časopisa Science Robotics](https://doi.org/10.1126/scirobotics.aee9250)
- [Nauka iza najbržeg autonomnog trkačkog drona na svetu, bibliografija saopštenja TU Delft-a](https://www.brightsurf.com/news/8Y4G736L/the-science-behind-the-worlds-fastest-autonomous-racing-drone.html)
- [AI dron TU Delft-a nadmašuje ljudske pilote na svetskom prvenstvu u Abu Dabiju, Delta](https://delta.tudelft.nl/en/article/ai-drone-from-tu-delft-outpaces-human-pilots-at-world-championship-in-abu-dhabi)
- [Trke dronova na nivou šampiona uz duboko učenje sa potkrepljenjem, Nature](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10468397/)