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Draper实验室在DARPA FLA项目中开发不依赖GPS的视觉辅助导航技术
2017-08-15
[据美国《Draper实验室》网站2017年8月3日报道] 当救火队员或军队士兵在房屋内部、建筑物林立的城市、地下或森林中使用小尺寸、轻型无人机时,失去GPS信号将为导航带来严峻挑战,无人机会不能正常工作,甚至将操作员和相关设备置于危险境地。
为了解决该问题业界开展了很多尝试,研究其他的与GPS不同的导航方案。但是这些方案却带来了更多的技术挑战,甚至超出了目前无人机机载技术的能力。例如,当无人机飞到缺少建筑物、树木或其他定向物的环境中时,激光雷达将无法实现高精度的地形匹配。
因此,Draper实验室和MIT在国防高级研究计划局(DARPA)快速轻量自主(FLA)项目中开发了先进的无人机视觉辅助导航技术,其可不依赖GPS、详细的环境地图或者动作捕捉系统等外部支持,使无人机实现在未知环境中的自主感知和机动。研究团队研发和制造了独一无二的传感器和算法架构,并在室内和室外开展了计时比赛和性能评估。
Draper实验室高级技术人员Robert Truax表示:“无人机最大的挑战是平衡动力、飞行试验和能力。我们的方案十分有价值,因为我们在小尺寸、重量和动力方面取得了最佳平衡,可以在有限的计算功率下自主执行复杂的任务。”
Draper和MIT的无人机感知和摄像机载荷在各种环境下已经开展了测试,包括混乱的仓库、开放和有树木的环境等。在复杂环境中飞行速度可达到10m/s、开放环境达到20m/s。无人机将完成很多具有挑战性的任务,包括躲避树木、建筑物进入和退出、在建筑物外长时间徘徊以找到进入点。上述所有任务都要进行精确的导航评估。
Draper实验室高级技术人员Ted Steiner表示:“更快、更敏捷和更自主的无人机意味着可以在迷宫般的室内、楼梯、走廊等环境中进行快速导航。我们的感知和算法架构以及特殊的结合惯性导航装置的单筒摄像机赋予了无人机敏捷的机动能力和升级的可靠性及安全性,这对于在室内开展作业的商业和军方用户来说至关重要。”
Draper实验室在FLA项目中发展了一种创新的状态评估方法(位置、方向和速度),物化的系统命名为“结合惯性状态的平顺和测绘评估”(SAMWISE),其由融合视觉和惯性导航系统组成,结合了两种感知方法的优势,相比于单独使用每种方法在时间维度上误差积累更慢,实现所有飞行轨迹的位置、姿态和速度评估。该系统可以保持所有6个方向上的自由度,允许在不使用GPS或者任何通信设备时自主达到20m/s的飞行速度。
联合研究团队在FLA项目中虽然聚焦无人机应用,发展了自主路径规划和机器视觉等技术,但是研究成果拥有在地面、水上和水下系统中应用的潜力(中国航空工业发展研究中心 袁成)

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