制造能夠快速飛行的無(wú)人機(jī)并不難，制造能夠避開(kāi)障礙物的無(wú)人機(jī)并不難。制造一次可以同時(shí)做兩件事的無(wú)人機(jī)要困難得多，但為了使它們真實(shí)有用，這是必要的。

在麻省理工學(xué)院CSAIL，Pete Florence(在Russ Tedrake實(shí)驗(yàn)室)開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為NanoMap的新運(yùn)動(dòng)規(guī)劃框架，該框架使用一系列3D快照，允許快速移動(dòng)(10 m / s)無(wú)人機(jī)安全地繞過(guò)障礙物，即使他們并不完全確定他們?cè)谀睦铩?/p>

這是麻省理工學(xué)院無(wú)人機(jī)行動(dòng)的視頻。如果你沒(méi)有抓住所有的細(xì)節(jié)，請(qǐng)不要擔(dān)心，因?yàn)槲覀儗⒔忉屩蟀l(fā)生的事情：

我不介意告訴你，這是那些讓我想起我擁有地質(zhì)學(xué)學(xué)位而不是機(jī)器人學(xué)的論文之一。錢(qián)幣。那么，讓我們從NanoMap的關(guān)鍵思想開(kāi)始，該論文有助于在摘要中明確表達(dá)：

NanoMap的關(guān)鍵思想是存儲(chǔ)嘈雜的相對(duì)姿態(tài)變換的歷史，并在相應(yīng)的深度傳感器測(cè)量集上搜索空間中查詢(xún)點(diǎn)的最小不確定性視圖。

如果這不是完全有意義的話(huà)，我就在你身邊，但這個(gè)數(shù)字應(yīng)該對(duì)基本想法有所幫助：

該圖顯示了NanoMap如何評(píng)估運(yùn)動(dòng)計(jì)劃(藍(lán)線(xiàn))，給定一系列深度傳感器測(cè)量值(灰色三角形)。對(duì)于每個(gè)采樣點(diǎn)(紅點(diǎn))，搜索測(cè)量歷史記錄，直到找到包含采樣點(diǎn)的視圖(橙色三角形)。

隨著無(wú)人機(jī)向前移動(dòng)，它需要一系列連續(xù)的深度傳感器快照(在30赫茲左右，取決于傳感器)，由上面的灰色三角形*表示?？吹侥菞l小彎曲的藍(lán)線(xiàn)?讓我們說(shuō)這是你希望無(wú)人機(jī)隨后飛行的軌跡。為了達(dá)到該軌跡中的第一個(gè)點(diǎn)(左起第二個(gè)圖中的紅點(diǎn))，無(wú)人機(jī)可以從正確的位置看到正在發(fā)生的事情。但是為了進(jìn)一步規(guī)劃，無(wú)人機(jī)需要有關(guān)其深度傳感器當(dāng)前視野范圍之外的區(qū)域的信息。然后，NanoMap開(kāi)始向后查看其快照集合，直到找到一個(gè)顯示需要計(jì)劃的區(qū)域。如果它找不到一個(gè)好的快照，那么它將不得不放慢速度并環(huán)顧四周，但如果確實(shí)找到一個(gè)，

“如果NanoMap沒(méi)有模擬不確定性，并且無(wú)人機(jī)距離預(yù)期的位置僅漂移了5%，那么無(wú)人機(jī)將每四次飛行失敗一次。與此同時(shí)，當(dāng)它解決不確定性時(shí)，崩潰率降至2%。“

這種技術(shù)的問(wèn)題在于，無(wú)人機(jī)必須越往后尋找正確的快照，就越不確定它在拍攝快照時(shí)的確切位置(相對(duì)于現(xiàn)在的位置)，因此它需要移動(dòng)以避免快照包含的任何障礙。這源于這樣一個(gè)事實(shí)，即自主機(jī)器人在獨(dú)立跟蹤自己的位置時(shí)往往很糟糕。由于IMU并不完美，并且相機(jī)和激光雷達(dá)并不完美，因此估計(jì)相對(duì)于其所在位置的機(jī)器人將變得越來(lái)越不準(zhǔn)確。

許多機(jī)器人在他們構(gòu)建的地圖上進(jìn)行本地化(通過(guò)同時(shí)定位和映射，或SLAM)使用所謂的循環(huán)閉包來(lái)嘗試和補(bǔ)償這一點(diǎn)。他們徘徊，建立一張地圖，隨著機(jī)器人的傳感器漂移而逐漸變得不那么精確，而且它的位置變得越來(lái)越不確定。在機(jī)器人徘徊了一段時(shí)間之后，它會(huì)循環(huán)回來(lái)，一旦它識(shí)別出它開(kāi)始的位置，就可以將它記住的起點(diǎn)與它現(xiàn)在看到的結(jié)果進(jìn)行比較并關(guān)閉循環(huán)，校準(zhǔn)(在某種程度上)其余部分。地圖。這是實(shí)踐中的一個(gè)視頻 - 注意一旦機(jī)器人意識(shí)到它曾經(jīng)在那個(gè)大的橢圓形房間之前，地圖如何捕捉到更直角y(和準(zhǔn)確)的東西：

這是進(jìn)行自主導(dǎo)航的傳統(tǒng)方式：通過(guò)相同地標(biāo) - 空間或物體的多個(gè)視圖補(bǔ)償不確定性 - 可以相互校準(zhǔn)，最終得到一個(gè)漂亮的大精確地圖。NanoMap完全消除了這一點(diǎn)。相反，它只是使用該快照序列并通過(guò)對(duì)每個(gè)快照的實(shí)際不確定性進(jìn)行建模，尋找具有最低不確定性的快照，然后將不確定性結(jié)合到運(yùn)動(dòng)計(jì)劃中來(lái)補(bǔ)償不確定性。不確定性越高，無(wú)人機(jī)離障礙物的距離越遠(yuǎn)，因?yàn)槊總€(gè)障礙物可能變大的空間越大。

對(duì)于無(wú)人機(jī)，大多數(shù)不確定性來(lái)自IMU測(cè)量加速度的準(zhǔn)確性。沒(méi)有得到正確的加速度測(cè)量(你從未真正做過(guò))會(huì)導(dǎo)致速度和位置估計(jì)的不準(zhǔn)確性隨著時(shí)間的推移變得更糟。這被稱(chēng)為漂移，無(wú)人機(jī)正在嘗試的動(dòng)作越極端，漂移就越嚴(yán)重，這意味著無(wú)人機(jī)移動(dòng)得更快，更動(dòng)態(tài)地發(fā)現(xiàn)它更難以準(zhǔn)確估計(jì)它們的位置，這并不奇怪。

在測(cè)試中，研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)漂移遠(yuǎn)低于20 cm / s左右時(shí)，他們的不確定性建模確實(shí)開(kāi)始得到回報(bào)。高達(dá)約75厘米/秒的漂移，使用NanoMap進(jìn)行規(guī)劃并結(jié)合不確定性能夠使無(wú)人機(jī)在97-98%的時(shí)間內(nèi)崩潰。漂移超過(guò)1米/秒，無(wú)人機(jī)只有10%的時(shí)間是安全的，但這比沒(méi)有不確定性建模的測(cè)試強(qiáng)三倍。新聞稿總結(jié)如下：

如果NanoMap沒(méi)有模擬不確定性，并且無(wú)人機(jī)距離預(yù)期的位置僅漂移了5%，那么無(wú)人機(jī)將每四次飛行失敗一次。同時(shí)，當(dāng)它考慮到不確定性時(shí)，崩潰率降至2%。

所以那很好，對(duì)吧?麻省理工學(xué)院已經(jīng)通過(guò)作為DARPA FLA計(jì)劃的一部分進(jìn)行的飛行實(shí)驗(yàn)展示了它的運(yùn)作情況，NanoMap是開(kāi)源的，可供你在Github上玩。