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[導(dǎo)讀] 英特爾實驗室和墨西哥國立理工學(xué)院的科學(xué)家們最近研究了一種框架,可以在雜亂的未知環(huán)境中實現(xiàn)無人機(jī)自主導(dǎo)航。 尖端無人機(jī)可以毫不費力地駕馭障礙物環(huán)境,但是當(dāng)面對前所未有的景觀,如茂密的樹林或

英特爾實驗室和墨西哥國立理工學(xué)院的科學(xué)家們最近研究了一種框架,可以在雜亂的未知環(huán)境中實現(xiàn)無人機(jī)自主導(dǎo)航。

尖端無人機(jī)可以毫不費力地駕馭障礙物環(huán)境,但是當(dāng)面對前所未有的景觀,如茂密的樹林或迷宮時,則難以自主地到達(dá)目的地。

在未知的雜亂環(huán)境中進(jìn)行自主導(dǎo)航是機(jī)器人技術(shù)中的基本問題之一,應(yīng)用于搜索和救援,信息收集和工業(yè)和民用結(jié)構(gòu)的檢查等,盡管機(jī)器人平臺和環(huán)境的某些組合,映射,規(guī)劃和軌跡生成可以被認(rèn)為是成熟的領(lǐng)域,但是仍然缺少在一般環(huán)境中組合來自所有這些領(lǐng)域的元素用于無人機(jī)導(dǎo)航的框架。

在涉及英特爾Ready to Fly無人機(jī)套件的定性和定量測試中,他們表示他們的實時、設(shè)備上的算法系列實現(xiàn)了最先進(jìn)的性能。

該團(tuán)隊的算法框架專為配備3D傳感器和里程計模塊的無人機(jī)而設(shè)計,包括三個部分:(1)生成從無人機(jī)深度傳感器獲得的測量值之間差異的映射的算法,(2)路徑生成模型,考慮視場限制空間被認(rèn)為是安全的導(dǎo)航,(3)生成穩(wěn)健運動計劃的模型。

在映射階段,算法從視差深度圖像和測距法計算一個點云,并將其添加到無人機(jī)占用空間的地圖表示中。在上述路徑規(guī)劃過程中,會生成一個探測動作,在后續(xù)階段,框架會創(chuàng)建一個軌跡,將機(jī)器人從當(dāng)前狀態(tài)驅(qū)動到下一個計劃動作。一直以來,這些模型都試圖確保無人機(jī)的偏航方向,即它繞垂直軸旋轉(zhuǎn)或振蕩的方式與運動方向一致,主要是通過采用速度跟蹤偏航方法。

為了測試其框架的穩(wěn)健性,研究人員在四個真實環(huán)境(3D迷宮,工業(yè)倉庫,雜亂的實驗室和森林環(huán)境)和虛擬環(huán)境中使用機(jī)器人操作系統(tǒng)Kinetic(一種流行的開源機(jī)器人)進(jìn)行了實驗。

他們報告說,在其中一項測試中,與基準(zhǔn)算法的103.2毫秒和35.5毫秒相比,它實現(xiàn)了3.37毫秒的運動時間,并且其平均映射時間為0.256毫秒,而基準(zhǔn)算法為700.7毫秒和2.035毫秒。

當(dāng)然,這并非一帆風(fēng)順。該團(tuán)隊指出,算法往往會產(chǎn)生比測試基準(zhǔn)更大的路徑,并且無法在非常狹小的空間的迷宮模擬中到達(dá)目標(biāo)目的地。但他們表示,該研究可能會改進(jìn)系統(tǒng)整合軌跡跟蹤和動態(tài)障礙預(yù)測,這可能使未來的無人機(jī)能夠在擁擠的環(huán)境中更有效地導(dǎo)航。

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