Квадрокоптеры научились летать автономно без использования GPS

05.01.2018

Ученые из Университета Пенсильвании разработали способ, который поможет квадрокоптерам летать колониями, не используя GPS. Устройства синхронизируются с помощью видеокамер и единого измерительного блока. Об этом пишет IEEE Spectrum.

Большинство квадрокоптеров летает, используя внешнюю информацию о местоположении. Например, систему захвата движения или GPS. Но в любом случае это так называемый «костыль». Проблема подхода в том, что без доступа к GPS, необходимого оборудования и программного обеспечения для захвата движения квадрокоптеры не смогут выполнять необходимые движения.

Исследователи давно работают над автономией летающих роботов: научили их следовать пути и избегать препятствий с помощью только бортовых датчиков и вычислительных систем. Ученые из Университета Пенсильвании пошли дальше и научили стаю из 12 250-граммовых квадрокоптеров летать в тесной взаимосвязи, используя одну маленькую камеру и простой гиростабилизатор (IMU-сенсор).

Каждое устройство оснащено платформой Qualcomm Snapdragon Flight, которая включает четырехъядерный компьютер, направленную вниз VGA-камеру с обзором 160°, стереофоническую VGA-камеру и видеокамеру 4K. Тем не менее для этого испытания дроны использовать один или два ядра вычислительной мощности (ROS), простой встроенный IMU и нисходящую VGA-камеру с обзором 160°.

Задача каждого квадрокоптера в том, чтобы использовать визуальную инерциальную одометрию (VIO) для оценки того, насколько далеко и в каком направлении устройство перемещается из своего исходного положения, чтобы максимально точно определить относительное местоположение. Для этого дрон идентифицирует и отслеживает визуальные элементы в поле зрения камеры: если она видит объект, и он перемещается справа налево по кадру, то беспилотник решает, что движется влево-вправо. Либо он движется, либо земля движется вместо него :).

Метод счисления координат, используемый в системе, приводит к некоторой погрешности, где небольшие ошибки в оценке положения накапливаются с течением времени. Но в Университете Пенсильвании это держат под контролем, с общей погрешностью в определении местоположения чуть более полуметра, даже после пробега дрона более 100 метров.

Поскольку каждый дрон отслеживает свое собственного положение, он отправляет обновления с частотой 10 Гц через 5 ГГц Wi-Fi на наземную станцию, где работает ROS. Наземная станция собирает обновления местоположения и отправляет команды для дальнейшего движения дронов обратно в колонию. Единственное, что возвращает отдельный дрон — набор целевых координат и время, чтобы начать движение. Каждый беспилотник вычисляет собственную траекторию: наземная станция не выполняет все планирование. Это облегчает работу и распределяет ресурсы, поэтому колонию можно легко масштабировать до большего количества дронов.

Исследователи планируют использовать алгоритм локализации, который идентифицирует каждое транспортное средство относительно его соседей, с алгоритмами закрытого цикла. Это поможет добавить системе автономности от наземной инфраструктуры.

При этом каждый квадрокоптер не входит в часть колонии — он всего лишь контролирует свое положение и перемещается из координаты в координату. Прямо или косвенно он не осознает, что вокруг него есть еще другие устройства.

На видео технология тестируется при низком освещении: идентификация с помощью системы VIO зависит от достаточного количества функций, чтобы оценить положение, а это сложно в ночное время. Также во время испытания на открытом воздухе скорость составила 16 км/ч, а порывы ветра — до 32км/ч. То есть это не просто демо-версия исследования, а уже рабочий прототип.

Автор статьи: Кристина Крецу

Привет, это редакция канала the Robot. Если тебе понравилась эта статья – нажми лайк и подпишись, чтобы не пропустить новые материалы. Новости о роботах и ИИ можно читать там, где тебе удобно, присоединяйся!
Наш telegram канал : https://t.me/robotics_channel
Наш сайт: https://the-robot.ru/
E-mail расслыка лучших статей раз в неделю