Поиск заблудших туристов в лесу может быть трудным и длительным процессом, поскольку вертолеты и дроны не могут заглянуть сквозь густую крону деревьев. Недавно было высказано предположение, что в этих поисках могут помочь автономные дроны, которые могут прыгать и петлять между деревьями. Но сигналы GPS, используемые для управления летательным аппаратом, могут быть ненадежными или отсутствовать в лесной среде.
В докладе, который будет представлен на конференции Международного симпозиума по экспериментальной робототехнике на следующей неделе, исследователи из Массачусетского технологического института описывают автономную систему для флота дронов для совместного поиска под кронами густого леса. Дроны используют только бортовые вычисления и беспроводную связь - GPS не требуется.
Каждый автономный квадрокоптер оснащен лазерным дальномером для оценки местоположения, локализации и планирования пути. Когда дрон летает, он создает индивидуальную трехмерную карту местности. Алгоритмы помогают ему распознавать неизведанные и уже найденные места, поэтому он знает, когда он полностью нанес на карту область. Внешняя наземная станция объединяет отдельные карты с нескольких дронов в глобальную трехмерную карту, которую могут отслеживать спасатели.
В реальной реализации, хотя и не в текущей системе, дроны будут оснащены функцией обнаружения объектов для идентификации пропавшего туриста. При обнаружении дрон отмечал местоположение путешественника на глобальной карте. Затем люди могли бы использовать эту информацию для планирования спасательной операции.
«По сути, мы заменяем людей парком дронов, чтобы сделать поисковую часть поисково-спасательного процесса более эффективной», - говорит первый автор Юлун Тиан, аспирант кафедры аэронавтики и аэронавтики. Космонавтика (АэроАстро).
Исследователи протестировали несколько дронов в симуляции случайно сгенерированных лесов, а также протестировали два дрона в лесистой местности в Исследовательском центре НАСА в Лэнгли. В обоих экспериментах каждый дрон нанес на карту площадь примерно 20 квадратных метров примерно за две-пять минут и совместно объединил свои карты вместе в режиме реального времени. Дроны также показали хорошие результаты по нескольким показателям, включая общую скорость и время выполнения миссии, обнаружение особенностей леса и точное слияние карт.
Изучение и составление карт
На каждом дроне исследователи установили систему LIDAR, которая создает двухмерное сканирование окружающих препятствий, стреляя лазерными лучами и измеряя отраженные импульсы. Это можно использовать для обнаружения деревьев; однако для трутней отдельные деревья кажутся очень похожими. Если дрон не может распознать данное дерево, он не может определить, исследовал ли он уже эту область.
Исследователи запрограммировали свои дроны на определение ориентации нескольких деревьев, что гораздо более характерно. С помощью этого метода, когда сигнал LIDAR возвращает группу деревьев, алгоритм вычисляет углы и расстояния между деревьями, чтобы идентифицировать эту группу. «Дроны могут использовать это как уникальную подпись, чтобы определить, посещали ли они эту область раньше или это новая область», - говорит Тиан.
Этот метод обнаружения объектов помогает наземной станции точно объединять карты. Дроны обычно исследуют область по кругу, производя сканирование по ходу движения. Наземная станция постоянно контролирует сканирование. Когда два дрона кружат вокруг одного и того же скопления деревьев, наземная станция объединяет карты, вычисляя относительное преобразование между дронами, а затем объединяя отдельные карты для сохранения согласованной ориентации.
«Вычисление этого относительного преобразования говорит вам, как вы должны выровнять две карты, чтобы они точно соответствовали тому, как выглядит лес», - говорит Тиан.
На наземной станции роботизированное навигационное программное обеспечение под названием «одновременная локализация и картографирование» (SLAM), которое одновременно отображает неизвестную область и отслеживает агента внутри области, использует входные данные лидара для локализации и захвата позиции. дронов. Это помогает ему точно объединять карты.
Конечным результатом является карта с трехмерными элементами рельефа. Деревья выглядят как цветные блоки от синего до зеленого, в зависимости от высоты. Неизведанные области темные, но становятся серыми, когда их наносит на карту дрон. Встроенное программное обеспечение для планирования маршрута говорит дрону всегда исследовать эти темные неизведанные области во время полета. По словам Тиана, создание трехмерной карты более надежно, чем простое подключение камеры к дрону и отслеживание видеопотока. Например, для передачи видео на центральную станцию требуется большая полоса пропускания, которая может быть недоступна в лесных районах.
Более эффективный поиск
Ключевая инновация - это новая стратегия поиска, которая позволяет дронам более эффективно исследовать местность. Согласно более традиционному подходу, дрон всегда будет искать ближайшую неизвестную область. Однако это может быть в любом направлении от текущего положения дрона. Дрон обычно пролетает небольшое расстояние, а затем останавливается, чтобы выбрать новое направление.
«Это не учитывает динамику [движения] дрона», - говорит Тиан. «Он должен останавливаться и поворачивать, а это означает, что он очень неэффективен с точки зрения времени и энергии, и вы не можете набрать скорость».
Вместо этого дроны исследователей исследуют ближайшую возможную область, учитывая их скорость и направление и поддерживая постоянную скорость. Эта стратегия, когда дрон имеет тенденцию двигаться по спирали, намного быстрее охватывает область поиска. «В поисково-спасательных миссиях очень важно время, - говорит Тиан.
В статье исследователи сравнили свою новую стратегию поиска с традиционным методом. По сравнению с этим исходным уровнем стратегия исследователей помогла беспилотникам покрыть значительно большую площадь, на несколько минут быстрее и с более высокой средней скоростью.
Одним из ограничений для практического использования является то, что дроны по-прежнему должны связываться с наземной станцией за пределами борта для слияния карт. В своем эксперименте на открытом воздухе исследователи должны были настроить беспроводной маршрутизатор, который соединял каждый дрон и наземную станцию. В будущем они надеются разработать беспроводную связь дронов при сближении друг с другом, объединение их карт, а затем разрыв связи, когда они расходятся. В этом случае наземная станция будет использоваться только для наблюдения за обновленной глобальной картой.
Соавторы статьи: Кэтрин Лю, аспирант Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и AeroAstro; Кьел Ок, аспирант CSAIL и факультета электротехники и компьютерных наук; Лок Тран и Данетт Аллен из Исследовательского центра НАСА в Лэнгли; Николас Рой, профессор AeroAstro и исследователь CSAIL; и Джонатан П. Как, профессор аэронавтики и астронавтики Ричарда Кокберна Маклорена.