| 0 |
|
Специалисты группы Robust Robotics Массачусетского технологического института предложили новый алгоритм управления движением робота-самолета, который может без использования GPS легко перемещаться в подземной парковке, избегая столкновения с препятствиями.
Разработка алгоритмов управления автономными летательными аппаратами ведется на протяжении нескольких десятков лет. Конкуренцию ученых в данном направлении поддерживает Association for Unmanned Vehicle Systems International (AUVSI), которая в последние пару лет инициирует создание алгоритмов без использования GPS. Исследователи группы Robust Robotics поставили перед собой еще более сложную задачу — создать алгоритм движения в закрытом пространстве. Алгоритм расчета траектории летательного аппарата был представлен на форуме International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2011, а через год, на ICRA 2012, уже был презентован алгоритм определения состояния объекта — т.е. его местоположения, ориентации в пространстве, скорости и ускорения.
Как отмечают разработчики, исследование летательных аппаратов с неподвижными крыльями намного сложнее, чем вертолетов, зато время их полета намного дольше. Кроме того, их скорость намного выше, а полет сопровождается случайными движениями.
Специалисты МТИ с нуля построили модель самолета. Короткие широкие крылья позволяют ему летать с относительно небольшой скоростью и делать крутые повороты, при этом обеспечивая достаточную грузоподъемность для электроники, выполняющей необходимые для управления полетов расчеты. Поскольку задача навигации в ограниченном пространстве нова, ученые упростили эксперимент, оснастив аппарат подробной картой — таким образом, аппарат должен сориентироваться на местности (на основании данных лазерного дальномера, бортовых акселерометров и гироскопов) и рассчитать свою скорость и ускорение — всего 15 показателей.
Для выполнения этих расчетов было предложено объединить два типа алгоритмов определения местоположения: фильтр частиц (точный, но очень затратный по времени) для некоторых переменных и фильтр Калмана (точный при определенных допущениях, но очень быстрый) для остальных.
Для построения траектории движения было решено адаптировать алгоритм, предложенный профессором лаборатории Aerospace Robotics and Embedded Systems (ARES) Эмилио Фраццоли (Emilio Frazzoli), правда он создавался для более надежных данных, чем мог дать прототип самолета. Поэтому в алгоритм были добавлены две переменные, которые описывали надежность данных о состоянии аппарата, что дополнительно усложнило задачу. Затем ученые разработали алгоритм, который создает карту окружающей аппарат среды непосредственно во время движения. Дополнение данных измерений визуальной информацией позволило упростить разрешение многих проблем.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| 0 |
|
