Исследователи из Цюриха помогут дронам уклоняться от динамических объектов

Исследователи из Университета Цюриха, Швейцария, работают над новой технологией ухода от препятствий, которая обеспечит беспилотные летательные аппараты более динамичной формой защиты от столкновений.

Команда из группы робототехники и восприятия Университета Цюриха разработала беспилотник, использующий специальную камеру и встроенную систему визуально-инерциальной одометрии, позволяющую увидеть приближающийся объект и увернуться от него.

Система использует новые подходы в технологии реагирования и уклонения, отличающиеся от того, что мы видели в дронах DJI — которые направлены на предотвращение столкновений со статическими препятствиями.

Исследователи из Цюриха помогут дронам уклоняться от динамических объектов

Этот дрон использует камеру событий, которая реагирует на микросекундные изменения в кадре на уровне каждого пикселя, чтобы ловко избегать препятствий.

Группа робототехники и восприятия Дэвида Скарамузза (Davide Scaramuzza) в Университете Цюриха стала пионером в использовании камер событий (an event camera) на дронах. Камеры событий – это датчики, которые не очень хорошо интерпретируют изображение визуально, как обычная камера, но они чрезвычайно чувствительны к движению, реагируя на микросекундные изменения в кадре на уровне каждого пикселя. Обычная камера, которая обнаруживает движение, сравнивая один кадр с другим, тратит миллисекунды на то же самое, что может показаться не таким уж большим, но для скоростного беспилотника это может быть разницей между столкновением и успешным избежанием препятствия.

Дэвид Фаланга (Davide Falanga) и Сусонг Ким (Suseong Kim) из группы Скарамузза рассказывают в своей недавно опубликованной работе, насколько сильно может отличаться использование камеры событий на беспилотных летательных аппаратах, движущихся на высоких скоростях. И чтобы подтвердить свои исследования, они бросают футбольные мячи в беспилотник так сильно, как только могут, и смотрят, сможет ли он увернуться.

Впечатляет, правда? Что касается беспилотника, это способ имитировать столкновение с препятствиями в высокоскоростном полете, поскольку важна относительная скорость. Кроме того, исследователи говорят, что в каждом случае данные захвата движения подтверждают, что «мяч попал бы в дрон, если бы маневр уклонения не был выполнен».

Время, необходимое роботу (любого типа), чтобы избежать препятствие, ограничено, прежде всего, задержкой восприятия, которая включает в себя восприятие среды, обработку этих данных и затем генерацию команд управления. В зависимости от того, какой датчик вы используете, какой алгоритм используете и какой компьютер используете, типичная задержка восприятия составляет от десятков миллисекунд до сотен миллисекунд. Сам датчик обычно вносит основной вклад в эту задержку, что делает камеры событий настолько привлекательными – они могут выдавать данные с теоретической задержкой, измеряемой в наносекундах.

Квадрокоптер, используемый исследователями из Университета Цюриха, имел (1) датчик Insightness SEEM1; (2) бортовой компьютер Intel с алгоритмом обнаружения; и (3) контроллер полета Lumenier F4 AIO, который получал команды от наземной станции управления.

Вопрос, на который хотят ответить исследователи Цюрихского университета, заключается в том, насколько задержка восприятия фактически влияет на максимальную скорость, с которой беспилотник может двигаться, в то же время будучи в состоянии успешно уклоняться от препятствий. Сравнивая тип традиционных датчиков зрения, которые вы найдете на квадрокоптерах исследовательского уровня (как на моно-, так и на стерео-камерах), и на камере событий, оказывается, что разница на самом деле не так уж и значительна, если вы имеете дело с квадрокоптером, который движется не слишком быстро.

Однако, по мере увеличения скорости квадрокоптера камеры событий могут начать менять ситуацию. Например, квадрокоптер с отношением тяги к весу 20 может достичь максимальной скорости безопасного избежания препятствий, которая будет примерно на 12% выше, чем если бы использовалась традиционная камера.

Возможно, немного удивительно, что камеры событий не дают более существенного преимущества при более низких скоростях, но важно помнить, что камеры событий также хороши и по другим причинам: они не страдают от размытия движения, и они намного более устойчивы к различным условиям освещенности, способны отлично работать как в темноте, так и в условиях большого динамического диапазона, например, при взгляде на солнце. По мере того, как скорость и маневренность дронов возрастают, и особенно если мы хотим начать использовать их в неструктурированных средах для практических целей, кажется, что камеры событий будут подходящим вариантом.

«Как быстро, чтобы очень быстро? Роль задержки восприятия в высокоскоростном реагировании и уклонении», — Дэвид Фаланга, Сусонг Ким и Дэвид Скарамузза из Университета Цюриха, работа опубликована в IEEE Robotics and Automation Letters.

Источник: IEEE Spectrum

%d такие блоггеры, как: