У крошечных воздушных дронов есть множество потенциальных применений, но их способность ориентироваться сильно ограничена ничтожной вычислительной мощностью на борту. Теперь ученые приступили к устранению этого ограничения, беря пример с насекомых-пожирателей, таких как муравьи.
Среди прочего, микродроны однажды смогут выполнять такие задачи, как поиск выживших в местах стихийных бедствий, разведку опасные среды или даже опыление сельскохозяйственных культур. Почти во всех случаях им придется самостоятельно вылететь в определенный район, а затем вернуться на свою базу.
Когда дело доходит до возвращения на базу, варианты навигации в настоящее время включают GPS на открытом воздухе или беспроводную связь с модулями навигационных маяков в помещении. Тем не менее, GPS не работает внутри помещений, а модули навигации вряд ли будут предварительно установлены в большинстве зданий.
Более крупные дроны могут использовать системы LiDAR и компьютерного зрения для создания 3D-карт своего окружения на пути домой, по которым они впоследствии следуют, чтобы вернуться обратно. Однако создание таких карт требует большой вычислительной мощности и памяти, которые крошечные микропроцессоры в микродронах просто не могут обеспечить.
Одна из ранее предложенных альтернатив предполагает, что такие дроны просто сделают серию снимков. своего окружения на пути к выходу. На обратном пути – предполагая, что они следуют тем же маршрутом – они просто ищут ориентиры на этих снимках в порядке, обратном тому, в котором они были сделаны. Хотя этот является более эффективным методом навигации, необходимое количество снимков по-прежнему требует слишком много памяти.
Чтобы резко сократить это число, ученые из Делфтского технологического университета Нидерландов (TU Delft) обратились к муравьям и другим насекомым-фуражерам. По сути, муравьи делают мысленные снимки, когда выходят из своей колонии, но они также (примерно) подсчитывают количество шагов, которые они делают между этими снимками.
Этот процесс подсчета шагов, известный как одометрия, позволяет им делать гораздо меньше снимков, чем потребовалось бы в противном случае. Они просто сопоставляют свое окружение с одним снимком, делают запомненное количество шагов, затем проверяют следующий снимок. Эта процедура повторяется снимок за снимком, пока насекомое не достигнет своей колонии.
Миниатюрный дрон CrazyFlie, используемый в исследованииTU Delft
Команда Делфтского технического университета под руководством профессоров Тома ван Дейка и Гвидо де Кроона применила тот же принцип к миниатюрному квадрокоптеру CrazyFlie весом 56 граммов (2 унции), который они оснастили всенаправленной камерой. Конечно, воздушные дроны не ходят, поэтому коптер не может считать свои шаги, как муравей.
«Для одометрии наш дрон делает что-то похожее на медоносных пчел: он объединяет движение, определенное по оптическому потоку. », — говорит нам де Крун. «Для этого у нашего робота есть небольшая направленная вниз камера, которая отслеживает, как быстро предметы проходят в поле зрения».
Более того, эта камера также отслеживает направление, в котором проходит земля под ней.
На обратном пути, как только дрон определит, что он пролетел записанное расстояние/направление. из одного записанного снимка он сравнивает текущее изображение камеры со следующим записанным снимком. Учитывая тот факт, что на обратном пути самолет неизбежно немного сместится, он корректирует свой курс до тех пор, пока два изображения почти не совпадут.
«Предположим, что в поле зрения есть дерево, и на снимке оно больше, чем на текущем изображении. Тогда дрону нужно двигаться к этому дереву, так как оно также станет больше на изображении», — объясняет де Кроон.
Навигируя таким образом в помещении, дрон смог автономно вернуться на базу по извилистой 100-метровой (328-футовой) полосе препятствий, используя всего 1,16 килобайт памяти – это вполне в пределах мощность большинства коммерческих микродронов. Фактически, квадрокоптер, как сообщается, теперь является рекордсменом самого легкого дрона, когда-либо осуществлявшего навигацию на основе видения.
Вы можете увидеть его в действии на следующем видео. Статья об исследовании была недавно опубликована в журнале Science Robotics.
Визуальное следование маршруту для крошечных автономных роботов — Science Robotics
