Инженеры научили малые беспилотники быстро летать в сложной обстановке с неполными данными о местности, простраивая на лету запасной безопасный маршрут. Если дрон не сможет продолжить эффективный и быстрый маршрут, построенный системой заранее, то он перейдет на запасной план до критической точки расхождения траекторий. Статья доступна на arXiv.org, кратко о работе рассказывает MIT News.
Разработчики современных беспилотников (как беспилотных летательных аппаратов, так и автомобилей), как правило, ориентируются на принцип «единственный оптимальный и безопасный маршрут». Обычно беспилотник для этого непрерывно собирает данные об окружающей среде и постоянно чуть корректирует траекторию движения. Несмотря на очевидные плюсы подобного подхода, в нем есть и свои минусы — такие системы часто требуют огромных вычислительных ресурсов для обработки информации с датчиков в реальном времени, что плохо подходит для малых беспилотников из-за невозможности установки мощного компьютера, и при этом практически неспособны «думать» наперед, что снижает общую скорость передвижения.
Инженеры из Массачусетского технологического института создали алгоритм оптимизации FASTER, который оптимизирует маршрут движения беспилотника, заранее учитывая запасную траекторию и точки торможения для схода на нее. Работает система следующим образом — беспилотник на лету сканирует окружающее пространство в небольшом радиусе, строя трехмерную карту с неполной информацией — система знает, какие области пространства вокруг заняты объектами, какие свободны (то есть доступны для полета), а какие — неизвестны (например, область помещения за углом).
Алгоритм с учетом известной информации о занятом пространстве строит полную траекторию полета, а также медленную безопасную траекторию в качестве запасного плана — она учитывает возможность полной остановки, если за углом неожиданно окажется препятствие. Затем планировщик сопоставляет эти траектории, чтобы определить точку торможения на основной траектории для перехода на безопасный маршрут. Благодаря этому первый отрезок до точки торможения дрон может преодолевать с большой скоростью и без необходимости коррекции в реальном времени — вместо этого управляющий алгоритм должен собрать и обработать необходимую информацию до прибытия беспилотника в потенциальную точку торможения.
Если дрон успел запланировать для следующего отрезка пути новые траектории безопасного и быстрого маршрутов, то он продолжит лететь без остановки на большой скорости. Если по каким-то причинам беспилотник не может продолжить движение с большой скоростью — он перейдет в точке торможения на запасной маршрут и замедлится, предотвращая столкновение с препятствием.
Разработчики считают, что их алгоритм сможет помочь, например, при поиске потерявшихся в лесу людей — полет между деревьями традиционно одна из самых тяжелых задач для автономных систем управления беспилотниками.
Другим способом оптимизировать траекторию полета может быть замена датчиков на принципиально другие, требующие обработки значительно меньшего потока данных. Для этого, например, подходит событийная камера. Швейцарские инженеры ранее показали, что квадрокоптер, оснащенный такой камерой, способен быстро увернуться даже от брошенного в него мяча.
Николай Воронцов