или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Квадрокоптер из университета Корнеля обходит препятствия в полете как птица

schedule 01.11.2012 в 12:00 link беспилотники БПЛА квадрокоптер Ashutosh Saxena Cornell University
​Исследователи Университета Корнеля создали автономного летающего робота, который обладает таким интеллектом, как у живой птицы, когда ему нужно маневрировать вокруг препятствий.

Будучи в состоянии пролетать через леса, туннели или поврежденные здания, робот может иметь огромное значение в поисково-спасательных операциях. Малые летательные аппараты являются уже обычным явлением, и GPS технология обеспечивает их навигацию. Но Ашутош Саксена (Ashutosh Saxena), доцент кафедры компьютерных наук, и его команда решили трудную задачу: как уберечь аппарат от врезания в стены и ветви деревьев. Человек-оператор не всегда может реагировать достаточно быстро, а радио сигналы не могут достичь полноценного хода робота.

Тестовый аппарат, квадрокоптер – летательный аппарат размером с карточный стол с четырьмя роторами вертолета. Саксена и его команда уже запрограммировали квадрокоптер для навигации в коридорах и лестничных клетках с использованием 3-D камеры. Но в дикой природе, эти камеры не достаточно точны на больших расстояниях, чтобы спланировать маршрут вокруг препятствий. Таким образом, Саксена опирается на методы, которые он ранее разработал, чтобы превратить плоское изображение видеокамеры в 3-D модель среды с помощью таких сигналов, как сходящиеся прямые линии, видимый размер знакомых предметов и какие объекты находятся впереди – такие же сигналы люди бессознательно используют в дополнение к их стереоскопическому зрению.



Аспиранты Ян Ленц (Ian Lenz) и Мелвана Гемичи (Mevlana Gemici) обучили робота по 3-D фотографиям обходить такие препятствия, как ветви деревьев, столбы, заборы и здания; компьютер учит робота  характеристикам, которые все изображения имеют в общем, такие как цвет, форма, текстура и контекст. В результате был получен набор правил для принятия решений, которые обрабатываются чипом, прежде чем робот начинает лететь. В полете робот распределяет текущее 3-D изображение окружающей среды на небольшие части и решает, какие из них являются препятствиями, а также вычисляет путь через них как можно ближе к маршруту. Он был опробован в 53 автономных полетах в богатых препятствиями средах. Успех Корнелла был получен в 51 случае, два-три раза робот столкнулся с препятствиями из-за ветра. Результаты были представлены на Международной конференции по интеллектуальным роботам и системам в Португалии 7-12 октября.

Саксена планирует улучшить способность робота реагировать на окружающую среду с препятствиями, такими, как ветер, и дать ему возможность обнаружить и избежать движущиеся объекты, как настоящие птицы для целей тестирования.

Проект осуществляется при поддержке гранта от Агентства оборонных  перспективных исследований DARPA.

Комментарии: