无人驾驶飞机的舰队可以帮助失去的徒步旅行者搜索: 系统允许无人驾驶飞机的合作开发下厚林冠在GPS信号是不可靠的地形.

在森林中寻找迷路的徒步者可以是一个艰难而漫长的过程, 直升机和无人驾驶飞机不能穿过厚厚的树冠窥见一斑. 最近, 它已经提出了自主无人机, 这可以Bob和通过树木织, 可以帮助这些搜索. 但用来引导飞机的GPS信号可以在森林环境中不可靠或不存在. 在一份文件在国际研讨会上呈现下周实验机器人会议, MIT的研究人员描述了无人驾驶飞机组成的机队一个自治系统下茂密的森林冠层协同搜索. 无人驾驶飞机只使用板载计算和无线通信 - 无需GPS.

MIT的研究人员描述了无人驾驶飞机组成的机队一个自治系统下只使用板载计算和无线通信茂密的森林冠层协同搜索 - 无需GPS.

图片: 梅兰妮猎犬

每个自主四旋翼雄蜂配备有激光测距仪用于位置估计, 本土化, 和路径规划. 随着无人驾驶飞机飞来飞去, 它创建的地形的单个3-d地图. 算法帮助其认识到未开发的和已经搜查点, 所以它知道什么时候它完全映射到一个区域. 非车载地面站融合来自多个个体的雄蜂映射成可由人的救援人员来监测全球3 d地图.

在真实世界中的实现, 虽然不是在当前系统, 无人驾驶飞机将配备对象检测，以确定失踪的登山者. 当位于, 无人驾驶飞机将在世界地图上标记的徒步旅行者的位置. 然后人类可以利用这些信息来规划执行救援任务.

“实质上, 我们与无人驾驶飞机组成的机队代替人类进行搜索和救援过程中的搜索部分更有效,”第一作者渔轮田说：, 研究生在航空航天部 (AeroAstro公司).

研究人员在随机生成的森林的模拟测试多种寄生虫, 和测试美国宇航局兰利研究中心内的森林区域的两个无人机. 在这两个实验, 每个无人驾驶飞机在大约两到五分钟映射了一个大约20平方米的面积并协同实时融合在一起他们的地图. 该无人机还隔着几个指标表现良好, 包括整体运行速度和时间来完成任务, 检测的森林功能, 和地图的准确合并.

在论文的合着作者是: 凯瑟琳刘, 博士生在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室 (CSAIL) 和AeroAstro公司; Kyel好, 一个博士生在CSAIL与电气工程与计算机科学系; 禄Tran和美国航空航天局兰利研究中心的艾伦达内特; 尼古拉斯·罗伊, 一个AeroAstro公司教授和研究员CSAIL; 和乔纳森·P. 怎么样, 航空航天大学的理查德·科伯恩麦克劳林教授.

探索和映射

在每个无人机, 研究人员安装激光雷达系统, 其通过拍摄激光束，并且测量反射脉冲创建周围障碍物的2 d的扫描. 这可以被用来检测树; 然而, 以无人机, 个别树木出现惊人的相似. 如果无人机无法识别给定的树, 它不能确定它是否已经探索过的区域.

研究人员编程的无人驾驶飞机，以代替识别多种树的方向, 这是更为显着. 用这种方法, 当激光雷达信号的返回树群集, 算法计算树，以确定簇之间的角度和距离. “无人机可以使用它作为一个独特的签名说，如果他们之前，或者如果它是一个新的区域参观这个区域,”田说：.

此功能检测技术有助于地面基站准确地合并地图. 无人机通常探索循环的区域, 生产扫描，因为他们去. 地面站连续监视扫描. 当两个无人机环周围的树木在同一个集群, 地面站通过计算无人驾驶飞机之间的相对转化合并的地图, 然后融合各个地图保持一致的方向.

“计算的是相对变换告诉您如何对准两个地图，使其与究竟是怎么森林长相,”田说：.

在地面站, 机器人导航软件名为“同步定位与地图” (SLAM) - 其中两个映射的未知区域和跟踪区域内的试剂 - 使用LIDAR输入定位和捕获无人驾驶飞机的位置. 这有助于它准确地融合地图.

最终的结果是采用3 d的地形特征的地图. 树显示为蓝色深浅色的绿色块, 视高. 未开发的地区是黑暗的，但因为它们是由一个无人机映射变成灰色. 板载路径规划软件讲述了一个无人驾驶飞机，因为它飞来飞去，始终探索这些黑暗的未知领域. 产生3-d地图更可靠不是简单的照相机附接至雄蜂和监视视频馈送, 田说：. 发送视频到中央站, 例如, 需要大量的带宽，可能无法在森林地区提供.

更高效的搜索

一个关键的创新是一种新的搜索策略，让无人机更有效地探索的区域. 根据一个更传统的方法, 无人驾驶飞机将随时搜索最接近的可能未知区域. 然而, 这可能是在任何数量的方向从无人驾驶飞机的当前位置. 无人驾驶飞机通常蝇短距离, 然后停止以选择一个新的方向.

“不尊重无人机的动力 [运动],”田说：. “它必须停止和转弯, 因此，这意味着它是非常低效的时间和精力方面, 你不能真正回暖速度“。

代替, 研究人员的无人机探索最接近的可能区域, 同时考虑到他们目前的方向. 他们认为这样可以帮助无人机保持更一致的速度. 这种策略 - 在无人机往往以螺旋方式去旅行 - 涵盖了搜索区域要快得多. “在搜索和救援任务, 时间是非常重要的,”田说：.

在纸, 研究人员比较了传统的方法，他们的新搜索策略. 相较于基线, 研究人员的策略帮助无人机覆盖显著更大的面积, 几分钟更快，更高的平均速度.

实际使用的一个限制是，无人机仍然必须与机外地面站通信以进行地图合并. 在他们的户外实验中, 研究人员必须设置一个无线路由器来连接每架无人机和地面站. 在将来, 他们希望能设计出无人驾驶飞机进行无线通信的彼此接近时，, 融合他们的地图, 然后切通信时，他们分离. 地面站, 在这种情况下, 只会被用来监视被更新的全球地图.

资源: HTTP://news.mit.edu, 罗布洋行