Рой дронов локализовал утечку газа
Инженеры из Нидерландов, Испании и США создали рой небольших дронов, умеющий самостоятельно находить утечку газа в помещениях. Из-за небольшого размера дроны не строят карту помещения, но благодаря применению лазерных дальномеров и алгоритма, похожего на принцип поиска еды птицами, успешно справляются с поиском места утечки, рассказывают авторы статьи в arXiv.org.
Поиск места утечки газа — это потенциально опасная задача, потому что смесь горючего газа с воздухом в достаточном соотношении при искре может вызвать взрыв, а негорючий газ может привести к удушению. Соответственно эту задачу логично поручить роботам или дронам. Поскольку утечки, как правило, происходят и наиболее опасны в помещениях, это сразу отсекает навигацию по GPS и аналогам, вынуждая использовать локальную систему навигации.
Группа инженеров под руководством Гвидо де Крона (Guido de Croon) из Делфтского технического университета решила использовать для этой задачи не один дрон с мощным компьютером для качественной локальной навигации, а рой дронов, компенсирующих меньшую вычислительную мощность коллективным взаимодействием.
Авторы использовали часто применяемый для отработки алгоритмов исследовательский микродрон CrazyFlie. Они оснастили квадрокоптер датчиком газа, определяющим наличие примесей в воздухе, а также лазерными дальномерами по бокам и датчиками оптического потока. Поскольку в дроне установлен слабый одноядерный процессор с частотой 168 мегагерц и один мегабайт памяти, на нем невозможно использовать стандартный алгоритм одновременной локализации и создания карты (SLAM), а его грузоподъемности не хватает для установки более мощного вычислителя.
Вместо этого разработчики решили использовать несколько аппаратов и метод роя частиц. Этот метод изначально был разработан для имитации поведения стаи птиц при поиске еды. Суть метода заключается в том, что каждый элемент роя двигается, наблюдает состояние некоего параметра (в данном случае — концентрацию газа в воздухе) и сообщает о нем остальным элементам, после чего рой определяет наилучшее направление движения (с наибольшей концентрацией) и снова наблюдает за измеряемым параметром. В задачах оптимизации этот метод позволяет быстро найти локальный минимум функции, а задаче поиска утечки — найти ее источник, возле которого концентрация газа будет максимальной.
Алгоритм, разработанный инженерами, периодически создает для каждого из трех дронов (потенциально их может быть гораздо больше, но авторы использовали это количество) новую точку, в которую он должен прийти. Поскольку дроны не используют SLAM, они лишь отслеживают оптический поток и за счет этого рассчитывают дальность своего перемещения. Дрон может находиться в трех состояниях: следовать в новую точку вдоль прямой, следовать в новую точку, огибая стену, и «отталкиваться» от другого дрона, если он подлетел слишком близко. Во время полета дроны обмениваются данными о концентрации газа через UWB и благодаря этому ищут новые оптимальные точки для поиска утечки.
Перед реальными полетами авторы обучили алгоритмы в симуляции, в результате чего получили более эффективные параметры для них. Инженеры протестировали рой в четырех помещениях размером 10×10 метров с источником утечки изопропанола. В 11 из 12 тестов дронам удалось локализовать источник с точностью два метра.
При разработке роботов и дронов инженеры используют и другие примеры из живой природы для создания алгоритмов. Например, в прошлом году американские инженеры создали детектор препятствий, который имитирует работу зрительной системы саранчи.
Григорий Копиев
Пока лишь со скоростью 1,6 миллиметра в секунду
Американские инженеры разработали робота, способного автономно передвигаться в толще сыпучего материала, проталкивая себя вперед с помощью двух конечностей, напоминающих плавники. В испытаниях робот продемонстрировал способность передвигаться в песке на глубине около 127 миллиметров со скоростью до 1,6 миллиметра в секунду. Статья опубликована в журнале Advanced Intelligent Systems. Сыпучие материалы, такие как песок, мягкие почвы, снег или лунный реголит, представляют собой довольно сложную среду для передвижения. Объекты, движущиеся в их толще, испытывают высокое сопротивление, возрастающее с глубиной погружения. Кроме того, сыпучая среда ограничивает возможности зондирования и обнаружения препятствий. Тем не менее инженеры пытаются создать роботов, способных передвигаться в таких условиях. Например, американские разработчики представили прототип робочервя, способного двигаться в толще песка. Для снижения сопротивления он выдувает перед собой воздух, и одновременно разматывает мягкую оболочку своей передней части, выталкивая ее вперед, в то время как остальное тело остается неподвижным. Это позволяет значительно снизить сопротивление движению. Однако для его работы требуется воздух, который приходится подводить с поверхности. Создать робота, который смог бы передвигаться в песке автономно, решили инженеры под руководством Ника Гравиша (Nick Gravish) из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Разработанный ими робот перемещается, проталкивая себя вперед через толщу сыпучей среды с помощью двух гибких конечностей, напоминающих плавники морской черепахи. Конечности состоят из пяти звеньев. Каждое звено способно вращаться относительно предыдущего, но углы их отклонений ограничиваются с помощью фиксаторов. В движение оба плавника приводятся через червячную трансмиссию с помощью единственного электромотора. При этом трансмиссия воздействует только на первые ближайшие к корпусу звенья. Благодаря фиксаторам, ограничивающим углы поворотов звеньев, при движении вперед конечности изгибаются, испытывая меньшее сопротивление среды, а при движении назад наоборот, распрямляются, позволяя роботу отталкиваться от песка. На концах конечностей разработчики поместили сенсоры, с помощью которых робот может обнаруживать расположенные сверху объекты. Корпус робота длиной около 26 сантиметров имеет прямоугольное сечение и утолщение в передней части, которое позволяет снизить сопротивление песка при движении. Нос робота заострен и имеет наклонную поверхность сверху, которая необходима для компенсации подъемной силы, возникающей при движении в песке. С этой же целью по бокам после проведенных тестов пришлось разместить два дополнительных наклонных неподвижных плавника, так как робот имел тенденцию задирать нос при движении под действием выталкивающей силы. Чтобы избежать попадания песчинок в механизм, конечности поместили в чехлы из нейлоновой ткани. Разработчики протестировали робота, погруженного на глубину 127 миллиметров в песок, сначала в небольшом искусственном резервуаре, а после в естественных условиях в песке на пляже. В сухом песке робот смог развить скорость 1,6 миллиметра в секунду. В более влажном песке на пляже робот двигался медленнее, со скоростью около 0,57 миллиметра в секунду. В будущем инженеры планируют увеличить скорость передвижения робота, а также научить его самостоятельно погружаться в песок. Ранее мы рассказывали об исследовании, в котором физики выяснили, что происходит со структурой песка при передвижении по нему с помощью прыжков. Они обнаружили, что при правильно подобранном времени задержки между приземлениями и новым толчком, можно увеличить высоту прыжка на 20 процентов и даже больше.
