麻省理工学院的研究人员开发了一种轨迹规划模型,该模型可以帮助无人机更安全地高速穿越先前未开发的区域,从而有助于在茂密的森林中进行搜索和救援任务。
无人驾驶飞机在未知领域航行时非常谨慎。它们向前爬行,在前进之前经常绘制不熟悉的区域,以免撞到未被发现的物体。但这种减速对于执行时间敏感任务的无人机来说并不理想,比如在茂密的森林中执行搜索和救援任务。现在麻省理工学院的研究人员已经开发出一种轨迹规划模型,可以帮助无人机在安全的前提下高速飞行,穿越以前未探测的区域。
这个模型被恰当地命名为“FASTER”——它估计了从一个起点到目的地的最快路径,跨越无人驾驶飞机可以看到和看不到的所有区域,而不考虑安全性。但是,当无人机飞行时,该模型不断记录与快速飞行路径略有偏离的无碰撞“备份”路径。当无人机不确定某个特定区域时,它会沿着备用路径绕行,并重新确定路径。因此,无人机可以沿着最快的轨迹高速巡航,同时偶尔稍微减速以确保安全。
“我们总是想走最快的路,但我们并不总是知道这条路是安全的。如果,当我们沿着这条最快的道路前进时,我们发现有问题,我们需要有一个备用计划,”航空航天系(Aeroastro)的研究生、描述下个月智能机器人和系统国际会议上提出的模型的论文第一作者Jesus Tordesillas说。“我们得到了一个可能不安全的高速轨道和一个完全安全的低速轨道。这两条路一开始是缝合在一起的,但后来一条因性能而偏离,另一条则因安全而偏离。”
在森林模拟中,虚拟无人机在代表树木的圆柱体周围导航,动力更快的无人机安全地完成飞行路径,大约比传统模型快两倍。在现实生活中的测试中,在一个大房间里绕着纸板箱飞行的速度更快的无人机达到了每秒7.8米的速度。研究人员说,这将根据重量和反应时间限制无人机的飞行速度。
合著者、航空航天学教授理查德科伯恩麦克劳林(Richard Cockburn Maclaurin)说:“这是你能走的最快的速度。”如果你站在一个房间里,一架无人机以每秒7至8米的速度飞行,你可能会后退一步。”该论文的另一位合著者是brett t.lopez,他以前是Aerostro的博士生,现在是nasa喷气推进实验室的博士后。
分割路径
无人机使用摄像机捕捉环境,如体素,由深度信息生成的三维立方体。当无人机飞行时,每一个检测到的体素被标记为“自由已知空间”,没有被物体占据,以及“占用已知空间”,其中包含物体。环境的其余部分是“未知空间”。
Faster利用所有这些区域来规划三种类型的轨迹——"whole," "safe," and "committed."。整个轨迹是从起点a到目标位置b,通过已知和未知区域的整个路径。为此,“凸分解”是一种将复杂模型分解为离散组件的技术,它生成重叠多面体,对环境中的这三个区域进行建模。利用一些几何技术和数学约束,该模型利用这些多面体计算出一个最优的整体轨迹。
同时,模型规划了一个安全的轨迹。在整个飞行轨迹的某个地方,它绘制了一个“营救”点,根据它的速度和其他因素,指示无人机最后一刻可以绕道进入无障碍的已知自由空间。为了找到一个安全的目的地,它计算覆盖自由已知空间的新多面体。然后,它在这些新多面体中定位一个点。基本上,无人机停在一个安全但尽可能靠近未知空间的地方,实现非常快速和高效的绕行。
承诺轨迹
承诺轨迹由整个轨迹的第一个区间以及整个安全轨迹组成。但第一个间隔与安全轨迹无关,因此不受安全轨迹所需制动的影响。
无人机一次计算一个完整的轨迹,同时始终跟踪安全轨迹。但它有一个时间限制:当它到达救援点时,它必须已经成功地计算出下一个通过已知或未知空间的完整轨迹。如果是这样,它将继续沿着整个轨道运行。否则,它会转向安全轨道。这种方法使无人机能够沿着预定的轨迹保持高速,这是实现高总体速度的关键。
为了完成这项工作,研究人员设计了无人机快速处理所有规划数据的方法,这是一项挑战。因为地图是如此的多变,例如,给每一个承诺的轨迹的时间限制最初都有很大的变化。这在计算上是昂贵的,并且减缓了无人机的计划,因此研究人员开发了一种方法,可以快速计算沿轨迹的所有间隔的固定时间,从而简化了计算。研究人员还设计了一些方法来减少无人机绘制周围环境所需处理的多面体数量。这两种方法都大大增加了计划时间。
“如何提高飞行速度和维护安全是无人机运动规划中最困难的问题之一,”Waymo的软件工程师、原谷歌自动驾驶汽车项目、轨迹规划算法专家Sikang Liu说。这项工作显示了一个很好的解决这个问题的方法,通过改进现有的轨迹生成框架。在轨迹优化过程中,时间分配一直是一个棘手的问题,它会导致收敛问题和不期望的行为。本文通过一种新颖的方法来解决这一问题……这可能是对这一领域的一个有见地的贡献。”
研究人员目前正在制造更大的、速度更快的无人机,这种无人机的螺旋桨设计可以实现稳定的水平飞行。传统上,无人机在飞行时需要滚动和俯仰。但这种定制的无人机在各种应用中都会保持完全平坦。
在美国国防部的支持下开发的一个潜在的快速应用程序可能是改进森林环境中的搜索和救援任务,这给自主无人机带来了许多规划和导航方面的挑战。”但是未知的区域不一定是森林。它可能是你不知道会发生什么的任何领域,而你获得这些知识的速度有多快也很重要。主要动机是制造更灵活的无人机。”