这架无人机可以玩躲避球,而且还赢了

工控自动化 时间:2020-03-22来源:电子产品世界

苏黎世大学的研究人员通过使用新型摄像机演示了飞行机器人如何可以检测并躲避快速移动的物体。此次试验向研发出在恶劣环境下可以更快飞行的无人机又迈出了一步,这样它可以在更短的时间内完成更多工作。

无人机可以做很多事情,但避开障碍物并不是它们的最强项,尤其是当无人机还在快速移动。 尽管许多飞行机器人都配备了可以检测障碍物的摄像头,但无人机通常需要20到40毫秒来处理图像并做出反应。这个时间可能看起来很短,但它还无法保证无人机在高速飞行时可以避开鸟类或其他无人机,甚至静止的障碍物。因而,在不可预测的环境中使用无人机时,或者当许多无人机在同一区域飞行时,就可能会出现问题。

几毫秒的反应时间

为了解决这个问题,苏黎世大学的研究人员通过为四旋翼飞行器(带有四个螺旋桨的无人机)配备特殊的摄像头和算法,将其反应时间缩短到几毫秒——这足以使它可以躲避从短距离投掷的球。这个研究结果发表在《科学机器人》(Science Robotics)杂志上,它将帮助无人机在自然灾害等情况下发挥更大的作用。

 “对于在搜索和救援领域的应用(例如地震后),时间非常关键,因此我们需要无人机能够尽可能快地飞行,以便在其有限的电池寿命内完成更多工作,”苏黎世大学机器人与感知研究组以及瑞士国家科研能力中心(NCCR)机器人搜索和救援大挑战负责人Davide Scaramuzza解释道, “但是无人机飞行速度越快,他们与障碍物碰撞的风险就越高,而当障碍物在移动时,这个风险会更高。 我们发现,动态视觉传感器事件摄像机(Event Camera)这种新型摄像机非常适合此目的。”

事件摄像机的智能像素

传统的摄像机(比如智能手机中的摄像机)的工作原理是通过持续拍摄整个场景的快照,需要同时曝光所有图像像素。采用这种方式只能在内置计算系统分析完所有像素之后才能检测到运动的物体。而事件摄像机具有彼此独立工作的智能像素,未检测到变化的像素保持不变,而检测到光强度变化的像素则立即发送信息。这意味着内置计算系统仅需处理图像中一小部分像素,从而大大加快了计算速度。

事件摄像机是一项近期的研究成果,现有的无人机物体检测算法不完全适用于它们。 因此,研究人员必须开发自己的算法,该算法可以在很短的时间内收集摄像机记录的所有事件,再减去无人机自身移动的影响,基本可以得出摄像机看到的大部分变化。

仅3.5毫秒即可检测到靠近的物体

Scaramuzza和他的团队首先分别对摄像机和算法进行单独测试。他们将各种形状和大小的物体扔向摄像机,测量算法检测到物体的效率。物体的大小和投掷的距离不同,检测成功率在81%到97%之间变化,并且该系统仅用3.5毫秒即可检测到靠近的物体。

然后就是最严峻的测试:将摄像机放在实际的无人机上,在室内和室外飞行,然后直接向其投掷物体。测试结果是,无人机能够躲避物体的概率超过90%,其中包括从三米远处扔出的以10m/s的速度靠近的球。如果无人机提前“知道”物体的大小,一台摄像机就足够了。而如果它不得不面对大小不同的物体时,需要使用两个摄像头为其提供立体视觉。

Scaramuzza认为这些结果表明,事件摄像机可以保证无人机的可飞行速度提高多达十倍,从而扩展了其可能的应用范围。 他说:“无人机将被用于各种各样的应用,比如货物交付、人员运输、航空摄影术,当然还有搜索和救援。与此同时,使机器人能够更快地感知并做出决策,对于其他领域的应用将是变革性的,在包括汽车、良好交付、运输、采矿和机器人的远程检查等领域中,可靠地检测到靠近的障碍至关重要。”

几乎与飞行员一样可靠

该团队计划在更加敏捷的四旋翼无人机上测试该系统。 “我们的最终目标是使自主驾驶的无人机达到和人类无人机飞行员一样的水平。当前,在涉及无人机的所有搜索和救援应用中,实际上都是人为控制的。如果我们能够让自主驾驶的无人机像人类无人机飞行员一样可靠地导航,那么我们将能够将其应用于超出人为视线范围或远程控制范围之外的任务,”研究文章的主要作者Davide Falanga博士说道。

此项目由瑞士国家科学基金会通过国家机器人技术能力研究中心资助。

参考文献:

Davide Falanga, Kevin Kleber, Davide Scaramuzza, “Dynamic Obstacle Avoidance for Quadrotors with Event Cameras”, Science Robotics, March 18, 2020. DOI: 10.1126/scirobotics.aaz9712

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无人机能够成功躲避飞来的球——即使球从三米远的地方以10 m/s的速度接近。(图片来源:苏黎世大学)

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试验视频:https://www.swissnexchina.org/wp-content/uploads/sites/4/2020/03/Dynamic-Obstacle-Avoidance-for-Quadrotors-with-Event-Cameras-Science-Robotics-2020.mp4

关键词: 大学 研究

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