Беспилотник научили уворачиваться от препятствий на скорости 50 км/ч

Студенты Массачусетского технологического университета (Massachusetts Institute of Technology) под руководством dr. Эндрю Барри (Эндрю Барри) создали автономный беспилотный самолет небольших размеров, который способен самостоятельно уйти от столкновения с препятствиями, возникающих на его пути. Например, как следует из видео, это довольно успешно избегает столкновений с деревьями.

Кто его создал?

Университетской Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта.

Развитие беспилотной системы проводилась в рамках проекта «Высокоскоростной автономной навигации в условиях постоянно изменяющейся среды» (High-Speed Navigation in Cluttered Environments). Работы проводятся на базе Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта при МТУ (MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab).

Как это работает?

Команда, состоящая из инженеров и программистов создала систему курсовой автокоррекции, программный алгоритм которой, помогает превратить компактный дрон в по-настоящему изворотливую «пташку».

Кроме того, это позволяет беспилотнику успешно огибать препятствия, даже без ссылки на актуальную карту местности. Словом, летит, не имея точных данных о том, что это за место и какой характер его высоты, а также от того, где именно расположен относительно удаленного препятствия. Эта особенность делает его полностью самодостаточным.

Таким образом, не нужно строить на плоскости перед пуском программа полета, которая содержит справочные цифровые карты местности по маршруту полета (во время полета бортовая система управления обеспечивает сравнение этой карты с реальными показаниями с датчика оптико-электронные системы распознавания и выдачи в случае необходимости соответствующие команды на изменение курса).

По словам разработчиков, беспилотнику выполнять безопасный полет не нужно просматривать абсолютно все пространство вокруг себя: все, что ему необходимо «сосредоточиться» — это относительно небольшая область в пространстве на глубину до 10 м.

С помощью камеры, дрон получает представление о том, что ждет его. Обработка каждого кадра (пиксели, из которых состоит) занимает примерно секунду. Тогда кадр будет сохранен в памяти устройства, и следующее изображение, получаемое спустя 8,3 мс, вытекает из предыдущего. Благодаря этому, дрон создает подробную 3D-карту того, что непосредственно лежит у него на курсах, и «принять меры», на основе этой карты.

Дрон «помнит» полученное изображение (пиксели) на 1-2 с, так что не подумайте, что это цифровое картографирование местности (хотя это, конечно, возможно). В базе данных микропроцессора сотни вариантов «, например, борьба критические ситуации в воздухе», в зависимости от формы, размера и типа препятствия, которые «птица», может встретить на своем пути.

Из-за небольшой глубины сканирования в курса, устройство не имеет достаточно времени, чтобы принять эффективные маневр уклонения, если, скажем, это близко к всем здании. Но что касается деревьев и других «дискретных структур» (телефонные столбы, дымовые трубы), кажется, что это может довольно успешно избегать столкновения с ними.

Как отмечают разработчики, горизонт обнаружения зависит, в основном, в вычислительной мощности бортового компьютера, поэтому, если нам удастся расширить его возможности, то устройство находится в состоянии «смотреть» дальше, заблаговременно при планировании необходимых маневров, а это означает, огибать и более крупные объекты — здания.

Из чего состоит система?

Во-первых, следует отметить, что поиск решения проблемы обработки изображений в режиме реального времени с использованием аппаратных средств так компактный и эффективный, чтобы их можно было использовать в сверхмалых БПЛА всегда остается сложной задачей и, как следует из демонстрационного видео, вполне решаемой.

Аппаратная часть системы предполагает наличие двух высокоскоростных цифровых камер с достаточной разрешающей способностью (120 кадров/с), которые расположены высоко на крыльях дрона на расстоянии 34 см друг от друга. Камеры разнесены в пространстве, чтобы обеспечить получение стереокартинки траектории полета для последующего ее анализа в системе управления.

Д-р Барри считает, что их система значительно быстрее и эффективнее, чем существующие ныне аналоги. Кроме того, он считает, что технология, разрабатываемая командой инженеров под его руководством, позволяет отказаться от использования традиционных решений в области автономных беспилотных комплексов — громоздким лазерная система LIDAR (light обнаружение и определение диапазона). Проблема в том, что ее размеры делают эту «лялю» не подходит для использования в малых и сверхмалых БПЛА.

Сердцем системы являются две микропроцессора, аналогичные тем, которые используются в современных смартфонах. Они обрабатывают весь массив данных, полученный с камер, рассчитывая безопасную траекторию.

Вместо того, выход

Так что, дрон стоимостью $1,700 остается невредимым благодаря системе, просчитывающей его путь на десять метров вперед. Замечу, что другие разработчики и раньше показывали беспилотные летательные аппараты, которые способны избегать столкновений с препятствиями, но все предшествующие образцы такой авиатехники делали это на значительно меньшей скорости.

Примечание автора

RQ-4 «Global Hawk».

Я думаю, что в будущем, с развитием технологий, глубина распознавания может быть увеличена. Вероятно, это также будет напрямую зависеть от показателей допустимых предельных режимов полета для каждой модели летательного аппарата в отдельности, потому что все зависит от аэродинамических характеристик самолета: миниатюрные дроны — более маневренные, и требует меньше времени, чтобы отвернуть от курса, и более всего — неуклюжим, что требуют «упреждающего маневра» при изменении трассы полета. Это означает, что для «детей» глубина сканирования может быть меньше, чем для «гигантов».

Более того, у каждого самолета есть свой предел прочности, который называется «Диапазон режимов полета». Дело в том, что каждый самолет имеет ряд режимов полета, что ограничивает его безопасной эксплуатации, в отношении таких параметров, как максимальная и минимальная скорость полета и срока службы. Это особенно актуально для авиационной традиционной аэродинамической схемы (например, российская IAI «Searcher II» «База», американский MQ-9 «Reaper», MQ-1 «Predator», RQ-4 «Global Hawk»).

Другими словами, система может и время, чтобы помочь избежать столкновения с препятствием, но самолет развалится в воздухе из-за критической нагрузки на элементы его конструкции, которые появились в результате маневра. Из этого следует, что уровень пространственного сканирования, вероятно, нужно настроить, учитывая все выше перечисленные аспекты.

Российский БПЛА «Форпост» (IAI «Searcher« Mk II).

Российский БПЛА «Форпост» (IAI «Searcher» Mk II).

Комментирование и размещение ссылок запрещено.

Комментарии закрыты.