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皇冠体育APP(www.huangguan.us):最快圈速,算法控制无人机首次战胜专家级驾驶员

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机械之心报道

编辑:蛋酱

基于苏黎世大学研究职员开发了一种新算法,让自主航行的四旋翼航行器盘算出充实思量无人机局限性的时间最优轨迹,并首次在无人机竞赛中胜过两名人类驾驶员。

对于工业用途的无人机来说,由于电池续航有限,它们必须在尽可能短的时间内完成义务,好比在灾难现场寻找幸存者、检查修建物、运送货物。在此类义务中,无人机必须通过一系列航点(如窗户、房间或特定位置)举行检查,在每个路段接纳最佳轨迹和准确的加速或减速。顶尖的人类无人机驾驶员在这一方面有着厚实的履历,并在以往的无人机竞赛中显示均优于自主航行系统。

来自苏黎世大学 (UZH) 的研究团队确立了一种算法,以找到最快的轨迹来指导四旋翼航行器(带有四个螺旋桨的无人机)通过蹊径上的各个航点。这项研究克日揭晓在《Science Robotics》。

论文链接:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ScienceRobotics21_Foehn.pdf

「我们的无人机在实验赛道上逾越了两名专家级人类驾驶员的最快圈速,」Davide Scaramuzza 说道,他是 UZH 机械人与感知小组和 NCCR Robotics 救援机械人挑战赛的卖力人,也是这个挑战赛项目资助了这项研究。

算法凭什么击败人类驾驶员?

这一算法的新颖之处在于,它充实思量了无人机的局限性,第一个天生了时间最优轨迹,而以往的研究通常依赖于四旋翼系统简化或航行路径形貌。「要害在于,我们的算法并不会将航行路径各部门去分配给特定航路点,只是告诉无人机通过所有航路点,且不划定出若何或何时这样做,」论文第一作者、苏黎世大学博士生 Philipp Foehn 弥补说。

这台用于真实环境实验的无人机装备,理论上推重比(thrust-to-weight ration)靠近 4,重量为 0.8 公斤,装备有 Jetson TX2、莱尔德通讯模块、现成的无人机竞赛组件和用于运动捕捉的红外发射符号器。

研究者提出行使互补约束(complementary constraint)来优化通过许多路径点的轨迹,这种新的算法天生了理论上的时间最优轨迹。

新算法的动态示意图。

算法控制的无人机与两名专家级人类驾驶员的盘算机轨迹如下动图所示:

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研究者在一场实地的无人机竞赛中举行了演示,竞赛的最终目的是充实行使航行器的潜力在最短的时间内完成一项义务。他们让算法和两名人类驾驶员驾驶统一个四旋翼航行器通过赛道,使用外部摄像头来正确捕捉无人机的运动,并向算法提供有关无人机在任何时刻所处位置的实时信息。

为了确保公正对照,人类驾驶员有时机在赛道上举行赛前训练。然则最终照样算法照样击败了专业的无人机驾驶员:它在所有的圈数上都比人类要快,而且显示更稳固。这并不新鲜,由于一旦算法找到了最佳轨迹,它就可以多次再现它,这一点上与人类驾驶员差异。

详细地,研究者划分在推重比 3.3 实验了两次,在推重比 3.15 实验室了一次。无一破例,算法控制的无人机在时间上都击败了人类专家级驾驶员。

两名 人类专家级驾驶员操控的无人机(上)与算法控制的无人机(下)在竞赛中的航行轨迹。

从下图可以看到,无论是推重比 3.3 照样 3.15,研究者提出的时间最优轨迹均比专家级人类驾驶员的最佳单圈速要快,而且方差显著降低。

在实验历程中,研究者在一个有 7 道关卡的 3D 赛道上,捕捉了两个专业无人机赛车驾驶员的动作作为人类 baseline,如下图 4 所示。研究者计划了一个时间最优轨迹来通过统一赛道,并使用内部研发的无人机平台和软件栈在统一动作捕捉环境中运行相同轨迹。此处天生的轨迹推力比平台能够提供的要小一些,以便在扰动下保持可控性。

左侧黄红两色是人类驾驶员的轨迹(7 圈),右侧黄红两色是自主行驶的无人机(2 圈),左右的蓝绿色均为时间最优轨迹,推重比为 3.3。

在商用之前,这一算法需要面临的门槛是「降低盘算要求」,由于现在盘算机需要长达一个小时来盘算无人机的时间最佳轨迹。此外,现在无人机依赖外部摄像头来盘算位置,在未来的事情中,研究者们希望使用机载相机。原则上,无人机比人类驾驶员飞得更快是有希望的。Scaramuzza 说:「这种算法可以在无人机包裹递送、检查、搜索和救援等方面有伟大的应用潜力。」

参考链接:

https://techxplore.com/news/2021-07-algorithm-flies-drones-faster-human.html

https://robotics.sciencemag.org/content/6/56/eabh1221

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