Визуальная навигация позволила роботу найти место с фотографии
Американские инженеры разработали алгоритм навигации для роботов, позволяющий им находить нужное место по фотографии и координатам. Он состоит из двух контроллеров: локального, ориентирующегося вблизи по данным с камеры, и глобального, прокладывающего примерный маршрут. Статья опубликована на arXiv.org.
Для навигации в робототехнике чаще всего используют те или иные подходы, основанные на точных картах окружающего пространства. При этом инженеры обычно концентрируются на локальной навигации внутри зданий, тогда как глобальная навигация — это тоже важная задача, требующая отдельного подхода. Люди решают проблему перемещения из точки А в точку Б в городе, комбинируя навигацию на обоих масштабах и не строя высокоточную 3D-карту окружающего пространства. Вместо этого мы можем запомнить ключевые объекты на большой карте из навигатора и узнать их при приближении.
Друв Шах (Dhruv Shah) и Сергей Левин (Sergey Levine) из Калифорнийского университета в Беркли разработали похожий метод навигации для роботов и назвали его ViKiNG (Vision-Based Kilometer-Scale Navigation with Geographic Hints, «Навигация на масштабе километров с географическими подсказками, основанная на зрении»).
Метод подразумевает использование двух контроллеров: локального и глобального. Локальный работает с кадрами, которые он в реальном времени получает с камеры на роботе. Задача этой части навигационной системы заключается в том, чтобы управлять непосредственным движением робота и, например, не заехать в яму или на камень. Соответственно, локальный контроллер рассчитывает реально достижимые маршруты на несколько метров вперед и дает глобальному контроллеру несколько ближайших точек-кандидатов на маршруте. Он же, в свою очередь, проверяет, насколько эти промежуточные точки помогают приблизиться к пункту назначения, и выбирает из них оптимальную. Помимо расстояния контроллер учитывает и другие факторы, которые он получает из карты или спутникового снимка. К примеру, в городе он будет посылать робота в основном через тротуары.
Инженеры обучили систему навигации на 42 часах поездок роботов: 30 из них они взяли из своей предыдущей работы, а еще 12 записали сами, удаленно управляя роботом на улицах. Затем они проверили ее работу на колесном роботе Clearpath Jackal UGV. Во время работы робот получал изображение и примерные координаты нужного места, а также доступ к картам из Google Maps. В результате робот смог проехать большое расстояние и прийти к заданным целям. В одном из заездов разработчики дали ему пять целей — робот смог найти их все и суммарно проехал 2,65 километра, тогда как в обучающей выборке максимальное расстояние заездов составляло 80 метров.
Это не первая необычная система визуальной навигации для роботов. В 2019 году французские инженеры научили робота ориентироваться подобно муравьям, используя подсчет шагов, анализ оптического потока и высоту Солнца.
Григорий Копиев
Его система управления автоматически находит оптимальные точки в воздушных потоках
Инженеры разработали алгоритм управления для беспилотников самолетного типа, который позволяет парить на восходящих воздушных потоках, расходуя в 150 раз меньше энергии, чем при активном полете с работающим двигателем. Алгоритм отслеживает и подстраивается под непрерывно изменяющиеся воздушные потоки, сохраняя высоту. Препринт доступен на arXiv.org. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера Беспилотники самолетного типа более энергоэффективны, чем мультикоптеры. Благодаря крыльям они способны преодолевать большие дистанции и могут гораздо дольше находиться в воздухе. Причем эти параметры могут быть увеличены за счет парения — планирующего полета, в котором аппарат использует восходящие воздушные потоки для удержания в воздухе без использования тяги двигателей, аналогично тому, как это делают некоторые птицы. Группа инженеров под руководством Гвидо де Круна (Guido de Croon) из Делфтского технического университета разработала систему управления, которая позволяет беспилотникам самолетного типа без какой-либо предварительной информации о поле ветра самостоятельно находить оптимальные точки в восходящих воздушных потоках и использовать их для длительного парения с минимальным расходом энергии. В системе управления вместо обычного ПИД-регулятора используется метод инкрементальной нелинейной динамической инверсии, контролирующий угловое ускорение, подстраивая его под желаемые значения. Система управления может без изменения настроек работать и в режиме парения, и при полете с включенным двигателем во время поиска новых оптимальных точек в воздушных потоках или для компенсации резких порывов ветра. Для поиска оптимальных точек в поле ветра, в которых скорость снижения полностью компенсируется восходящим потоком воздуха, применяется алгоритм имитации отжига. Он случайно выбирает направления в пространстве пытаясь найти такую точку, в которой беспилотник может устойчиво лететь с минимально возможной тягой двигателя. Для тестов инженеры построили 3D-печатный прототип на основе модели радиоуправляемого самолета Eclipson model C. Он имеет размах крыла 1100 миллиметров и массу 716 грамм вместе с аккумуляторной батареей. В качестве полетного контроллера применяется Pixhawk 4. Помимо установленного под крылом и откалиброванного в аэродинамической трубе сенсора скорости, беспилотник имеет GPS-модуль для отслеживания положения во время полетов на открытом воздухе. В помещении применяется оптическая система Optitrack. Испытания проводились в аэродинамической трубе, возле которой установили наклонную рампу, для создания восходящего воздушного потока. Прототип запускали в воздушном потоке сначала на ручном управлении, после чего включали автопилот. Разработчики провели эксперименты двух типов. В первом они постепенно изменяли скорость воздушного потока от 8,5 до 9,8 метров в секунду при фиксированном угле наклона рампы. Во втором эксперименте скорость воздушного потока оставалась неизменной, зато менялся угол установки подиума. В обоих случаях алгоритм системы управления быстро находил в поле ветра точки, в которых мог поддерживать планирующий полет в течение более чем 25 минут, лишь изредка задействуя тягу двигателя в среднем лишь на 0,25 процента от максимальной, хотя при таких значениях воздушного потока для поддержания обычного полета требуется около 38 процентов. При изменении поля ветра из-за изменившегося угла наклона рампы или скорости воздушного потока алгоритм успешно находил и удерживал новое положение равновесия. В будущем инженеры планируют провести испытания на открытом воздухе. https://www.youtube.com/watch?v=b_YLoinHepo Американские инженеры и планетологи предложили использовать планер, способный длительное время держаться в воздухе за счет восходящих потоков и термиков, для изучения каньонов Марса. Предполагается, что такие аппараты с надувными разворачиваемыми крыльями могут стартовать с аэростата или дирижабля и затем планировать в атмосфере Марса от 20 минут до суток.
