Флотилии дронов могут помочь в поисках потерявшихся туристов: Система позволяет дронам совместно исследовать местность под густыми пологами леса, где сигналы GPS ненадежны..

Поиск заблудших туристов в лесу может быть трудным и длительным процессом., поскольку вертолеты и дроны не могут заглянуть сквозь густую крону деревьев. Относительно недавно, было предложено, чтобы автономные дроны, который может качаться и переплетаться между деревьями, может помочь в этих поисках. Но сигналы GPS, используемые для управления самолетом, могут быть ненадежными или вообще отсутствовать в лесной среде.. В докладе, который будет представлен на Международном симпозиуме по экспериментальной робототехнике на следующей неделе., Исследователи Массачусетского технологического института описывают автономную систему для парка дронов для совместного поиска под густыми лесными пологами.. Дроны используют только встроенные вычисления и беспроводную связь — GPS не требуется..

Исследователи Массачусетского технологического института описывают автономную систему для парка дронов для совместного поиска под густыми лесными пологами, используя только бортовые вычисления и беспроводную связь — GPS не требуется..

Вот как сделать снимок экрана на ноутбуке или настольном компьютере HP.: Мелани Гоник

Каждый автономный квадрокоптер оснащен лазерными дальномерами для определения местоположения., локализация, и планирование пути. Пока дрон летает, создает индивидуальную 3-D карту местности. Алгоритмы помогают ему распознавать неизведанные и уже обысканные места., поэтому он знает, когда полностью нанес на карту область. Внешняя наземная станция объединяет отдельные карты, полученные с нескольких дронов, в глобальную трехмерную карту, которую могут контролировать спасатели..

В реальной реализации, хотя и не в нынешней системе, дроны будут оснащены системой обнаружения объектов, позволяющей идентифицировать пропавшего туриста. Когда находится, дрон будет отмечать местоположение путешественника на глобальной карте. Люди могут использовать эту информацию для планирования спасательной операции.

«По существу, мы заменяем людей с флотом беспилотных летательных аппаратов, чтобы сделать поиск частью процесса поиска и спасания более эффективной,»Говорит первый автор Yulun Tian, аспирант кафедры аэронавтики и астронавтики (AeroAstro).

Исследователи проверили несколько беспилотных летательных аппаратов при моделировании случайно сгенерированных лесов, и протестировали два беспилотных летательных аппаратов в лесопарковой зоне в Исследовательском центре Лэнгли НАСА. В обоих экспериментах, Каждый дрон нанес на карту территорию площадью примерно 20 квадратных метров примерно за две-пять минут и совместно объединил свои карты 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.

Соавторами статьи являются: Кэтрин Лю, Аспирант в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и АэроАстро; Кил Ок, аспирант ВГАИ и кафедры электротехники и информатики; 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.

Исследование и картографирование

На каждом дроне, исследователи установили систему LIDAR, который создает двухмерное сканирование окружающих препятствий путем стрельбы лазерными лучами и измерения отраженных импульсов.. Это можно использовать для обнаружения деревьев.; тем не мение, дронам, отдельные деревья кажутся удивительно похожими. Если дрон не может распознать данное дерево, он не может определить, исследовал ли он уже какую-либо область.

Исследователи запрограммировали свои дроны так, чтобы они вместо этого определяли ориентацию нескольких деревьев., что гораздо более характерно. С помощью этого метода, когда сигнал LIDAR возвращает кластер деревьев, алгоритм вычисляет углы и расстояния между деревьями, чтобы идентифицировать этот кластер. «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 территорию циклично., создание сканов по мере их поступления. Наземная станция постоянно следит за сканированием. Когда два дрона облетают одну и ту же группу деревьев, наземная станция объединяет карты, вычисляя относительную трансформацию между дронами, а затем объединить отдельные карты для поддержания единообразной ориентации.

«Расчет относительной трансформации подскажет вам, как следует 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» (СЛЭМ) — который одновременно отображает неизвестную область и отслеживает агента внутри этой области — использует входные данные LIDAR для локализации и фиксации положения дронов.. Это помогает ему точно объединить карты..

Конечным результатом является карта с трехмерными особенностями местности.. Деревья выглядят как блоки цветных оттенков от синего до зеленого., в зависимости от высоты. Неисследованные области темные, но становятся серыми, поскольку их наносит на карту дрон.. Встроенное программное обеспечение для планирования маршрута приказывает дрону всегда исследовать эти темные неизведанные области во время полета.. Создание трехмерной карты более надежно, чем простое подключение камеры к дрону и мониторинг видеопотока., Тиан говорит. Передача видео на центральную станцию, например, требует большой пропускной способности, которая может быть недоступна в лесных районах.

Более эффективный поиск

Ключевым нововведением является новая стратегия поиска, которая позволяет дронам более эффективно исследовать территорию.. Согласно более традиционному подходу, дрон всегда будет искать ближайшую неизвестную область. тем не мение, это может быть в любом количестве направлений от текущего положения дрона. Дрон обычно летает на небольшое расстояние, а затем останавливается, чтобы выбрать новое направление.

«Это не учитывает динамику дрона. [движение],- говорит Тиан. «Он должен остановиться и повернуть, это означает, что это очень неэффективно с точки зрения времени и энергии., и ты не можешь по-настоящему набрать скорость».

Вместо, дроны исследователей исследуют ближайшую возможную территорию, учитывая их текущее направление. Они считают, что это может помочь дронам поддерживать более постоянную скорость.. Эта стратегия, при которой дрон имеет тенденцию двигаться по спирали, намного быстрее покрывает зону поиска.. «В поисково-спасательных операциях, время очень важно,- говорит Тиан.

В статье, исследователи сравнили свою новую стратегию поиска с традиционным методом. По сравнению с этим базовым уровнем, стратегия исследователей помогла дронам охватить значительно большую территорию, на несколько минут быстрее и с более высокими средними скоростями.

Одним из ограничений практического использования является то, что дроны по-прежнему должны связываться с внешней наземной станцией для объединения карт.. В своем эксперименте на открытом воздухе, исследователям пришлось настроить беспроводной маршрутизатор, который соединял каждый дрон и наземную станцию.. В будущем, они надеются разработать дроны, которые смогут общаться по беспроводной сети при приближении друг к другу., соединить их карты, а потом прервать общение, когда они расстаются. Наземная станция, в таком случае, будет использоваться только для мониторинга обновленной глобальной карты.

Источник: HTTP://news.mit.edu, Роб Мэтисон