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麻省理工开发新的轨迹规划模型,使无人机实现高速避障

2020-03-04 20:53 性质:翻译 作者:Bill 来源:无人机网
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自主无人机在飞行时遇到障碍会减速以免它们撞到未被检测到的物体中。但是这种减速对于执行时间敏感任务的无人机(例如在茂密的森林中执行搜索和救援任务)并不理...

自主无人机在飞行时遇到障碍会减速以免它们撞到未被检测到的物体中。但是这种减速对于执行时间敏感任务的无人机(例如在茂密的森林中执行搜索和救援任务)并不理想。  

此前,麻省理工学院的研究人员开发了一种轨迹规划模型,该模型可以帮助无人机以高速度飞过以前未开发的区域,同时保持安全

该模型被恰当地命名为“FASTER”,它在不考虑安全性的情况下,估计了从无人机从起点到无人机无法看到的所有区域的最快路径。但是,随着无人机的飞行,该模型会连续记录无碰撞的“后备”路径,这些路径与该快速飞行路径略有偏离。当无人机不确定某个特定区域时,它会绕过备用路径并重新规划其路径。因此,无人机可以沿着最快的轨迹高速航行,同时偶尔会稍微减速以确保安全。

“我们一直想获得最快的路径,但我们并不总是知道这个最快的路径是安全的。如果我们的无人机沿着这条最快的道路前进,一旦发现问题就需要制定后备计划。我们获得了可能不安全的更高速度的轨迹和完全安全的慢速轨迹。首先将两条路径结合在一起,但随后一条路径会降低性能,而另一条路径会保障安全。

在森林模拟中,虚拟无人机绕着代表树木的圆柱体航行,FASTER动力的无人机安全完成的飞行路径比传统模型快两倍。在现实生活中的测试中,由FASTER驱动的无人驾驶飞机在大房间中的纸板箱周围进行操作,其速度达到了每秒7.8米。研究人员说,基于重量和反应时间,将可以知道无人机飞行速度的极限

分割路径

无人机使用相机将环境捕获为体素,即根据深度信息生成的3D立方体。无人机飞行时,每个检测到的体素都被标记为“自由已知空间”和“被占用已知空间”,其余环境是“未知空间”。 

FASTER利用所有这些领域来计划三种类型的轨迹-“整体”,“安全”和“承诺”。整个轨迹是从起点A到目标位置B,经过已知和未知区域的整个路径。为此,“凸分解”是一种将复杂模型分解为离散成分的技术,可以生成重叠的多面体,以对环境中的这三个区域进行建模。使用一些几何技术和数学约束,模型使用这些多面体来计算最佳整体轨迹。

安全轨迹

同时,该模型计划了安全轨迹。它沿着整个轨迹的某个地方绘制了一个“救援”点,该点表示无人机根据其速度和其他因素绕道而行的路线。为了找到安全的目的地,它会计算覆盖自由已知空间的新多面体。然后,在这些新的多面体内部找到一个点。基本上,无人驾驶飞机会停在安全的地方,但要尽可能靠近未知空间,从而可以快速高效地绕行。

承诺轨迹

提交的轨迹包括整个轨迹的第一个间隔以及整个安全轨迹。但是该第一间隔与安全轨迹无关,因此不受安全轨迹所需的制动的影响。

无人机一次计算一条完整的轨迹,同时始终跟踪安全轨迹。但是它有一个时间限制:到达救援点时,它必须已经成功计算出了已知或未知空间中的下一条完整轨迹。这样,它将继续遵循整个轨迹。否则,它将转移到安全轨迹。这种方法使无人机能够沿着既定的轨迹保持高速,这是实现高整体速度的关键。

对于所有工作,研究人员设计了无人驾驶飞机非常快速地处理所有计划数据的方法,这具有挑战性。例如,由于地图变化如此之大,因此赋予每个已承诺轨迹的时间限制最初会发生巨大变化。这在计算上的成本很高,并且减慢了无人机的飞行计划,因此研究人员开发了一种方法来快速计算沿轨迹的所有间隔的固定时间,从而简化了计算。研究人员还设计了减少无人机绘制周围环境所需的多面体数量的方法。这两种方法都大大增加了计划时间。

Waymo的软件工程师Sikang Liu说:“如何提高飞行速度和保持安全性是无人机的运动计划中最困难的问题之一。”这项工作通过增强现有的轨迹生成框架为解决这一问题提供了很好的解决方案,在轨迹优化管道中,时间分配始终是一个棘手的问题,可能会导致收敛问题和不良行为,本文通过一种新颖的方法解决了这一问题。 ……这可能是该领域的有见地贡献。”

研究人员目前正在制造带有螺旋桨的大型FASTER无人机,螺旋桨旨在实现稳定的水平飞行。传统上,无人机在飞行时需要滚动和俯仰。但是,这种定制无人机将在各种应用中保持完全平坦。

美国国防部的支持下开发的FASTER的潜在应用可能是改善森林环境中的搜救任务,这对自动无人机提出了许多挑战。并且在未来未知的环境也远不止森林而已,因此确实需要更敏捷的无人机。

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