Исследователи из Университета Цюриха, Швейцария, работают над новой технологией ухода от препятствий, которая обеспечит беспилотные летательные аппараты более динамичной формой защиты от столкновений.
Команда из группы робототехники и восприятия Университета Цюриха разработала беспилотник, использующий специальную камеру и встроенную систему визуально-инерциальной одометрии, позволяющую увидеть приближающийся объект и увернуться от него.
Система использует новые подходы в технологии реагирования и уклонения, отличающиеся от того, что мы видели в дронах DJI — которые направлены на предотвращение столкновений со статическими препятствиями.
Исследователи из Цюриха помогут дронам уклоняться от динамических объектов
Группа робототехники и восприятия Дэвида Скарамузза (Davide Scaramuzza) в Университете Цюриха стала пионером в использовании камер событий (an event camera) на дронах. Камеры событий – это датчики, которые не очень хорошо интерпретируют изображение визуально, как обычная камера, но они чрезвычайно чувствительны к движению, реагируя на микросекундные изменения в кадре на уровне каждого пикселя. Обычная камера, которая обнаруживает движение, сравнивая один кадр с другим, тратит миллисекунды на то же самое, что может показаться не таким уж большим, но для скоростного беспилотника это может быть разницей между столкновением и успешным избежанием препятствия.
Дэвид Фаланга (Davide Falanga) и Сусонг Ким (Suseong Kim) из группы Скарамузза рассказывают в своей недавно опубликованной работе, насколько сильно может отличаться использование камеры событий на беспилотных летательных аппаратах, движущихся на высоких скоростях. И чтобы подтвердить свои исследования, они бросают футбольные мячи в беспилотник так сильно, как только могут, и смотрят, сможет ли он увернуться.
Впечатляет, правда? Что касается беспилотника, это способ имитировать столкновение с препятствиями в высокоскоростном полете, поскольку важна относительная скорость. Кроме того, исследователи говорят, что в каждом случае данные захвата движения подтверждают, что «мяч попал бы в дрон, если бы маневр уклонения не был выполнен».
Время, необходимое роботу (любого типа), чтобы избежать препятствие, ограничено, прежде всего, задержкой восприятия, которая включает в себя восприятие среды, обработку этих данных и затем генерацию команд управления. В зависимости от того, какой датчик вы используете, какой алгоритм используете и какой компьютер используете, типичная задержка восприятия составляет от десятков миллисекунд до сотен миллисекунд. Сам датчик обычно вносит основной вклад в эту задержку, что делает камеры событий настолько привлекательными – они могут выдавать данные с теоретической задержкой, измеряемой в наносекундах.
Вопрос, на который хотят ответить исследователи Цюрихского университета, заключается в том, насколько задержка восприятия фактически влияет на максимальную скорость, с которой беспилотник может двигаться, в то же время будучи в состоянии успешно уклоняться от препятствий. Сравнивая тип традиционных датчиков зрения, которые вы найдете на квадрокоптерах исследовательского уровня (как на моно-, так и на стерео-камерах), и на камере событий, оказывается, что разница на самом деле не так уж и значительна, если вы имеете дело с квадрокоптером, который движется не слишком быстро.
Однако, по мере увеличения скорости квадрокоптера камеры событий могут начать менять ситуацию. Например, квадрокоптер с отношением тяги к весу 20 может достичь максимальной скорости безопасного избежания препятствий, которая будет примерно на 12% выше, чем если бы использовалась традиционная камера.
Возможно, немного удивительно, что камеры событий не дают более существенного преимущества при более низких скоростях, но важно помнить, что камеры событий также хороши и по другим причинам: они не страдают от размытия движения, и они намного более устойчивы к различным условиям освещенности, способны отлично работать как в темноте, так и в условиях большого динамического диапазона, например, при взгляде на солнце. По мере того, как скорость и маневренность дронов возрастают, и особенно если мы хотим начать использовать их в неструктурированных средах для практических целей, кажется, что камеры событий будут подходящим вариантом.
«Как быстро, чтобы очень быстро? Роль задержки восприятия в высокоскоростном реагировании и уклонении», — Дэвид Фаланга, Сусонг Ким и Дэвид Скарамузза из Университета Цюриха, работа опубликована в IEEE Robotics and Automation Letters.
Источник: IEEE Spectrum
Drone Digest 