Tiêu đề: Sửa Laptop Tại Nhà Hà Nội theo dõi các vật thể [In trang] Thành viên: maytinhpg Thời gian: 2/10/2017 09:32:59 Tiêu đề: Sửa Laptop Tại Nhà Hà Nội theo dõi các vật thể
Sửa Laptop Tại Nhà Hà Nội Một video của nhóm cho thấy một quadrotor nhỏ làm bánh rán và hình eights thông qua một chướng ngại vật dây và ống nhựa PVC. Trọng lượng chỉ hơn một ounce và ở tốc độ 3 inch rưỡi từ rotor tới rotor, chiếc máy bay có thể bay qua không gian rộng 10 bộ vuông với tốc độ lên tới 1 mét / giây.
Các thuật toán của nhóm, có sẵn trực tuyến và trước đây được sử dụng để lên kế hoạch cho Atlas Robot của CSAIL trong cuộc thi DARPA Robotics Challenge năm ngoái , phân đoạn không gian thành "các vùng không có trở ngại" và sau đó liên kết chúng với nhau để tìm một tuyến đường không bị va chạm đơn lẻ.
"Thay vì lên kế hoạch cho các con đường dựa trên số lượng các chướng ngại trong môi trường, có thể quản lý được nhiều hơn để xem xét ngược lại: các phân đoạn không gian" miễn phí "cho chiếc máy bay không người lái qua", Benoit Landry, 14 MNG '15, tác giả đầu tiên của một bài báo liên quan chỉ chấp nhận cho Hội nghị Quốc tế IEEE về Robotics và Tự động hóa (ICRA). "Sử dụng các phân đoạn không gian tự do là phương pháp tiếp cận 'nửa thủy tinh' đầy đủ hơn, hoạt động tốt hơn cho các máy bay không người lái trong những khoảng không nhỏ, lộn xộn."
Trong một dự án CSAIL thứ hai, nghiên cứu sinh Anirudha Majumdar cho thấy một máy bay cánh cố định được đảm bảo để tránh những trở ngại mà không có bất kỳ kiến thức tiên tiến về không gian, và ngay cả khi đối mặt với gió và động lực khác. Cách tiếp cận của ông là lập trình trước một thư viện của hàng chục "kênh" riêng biệt mô tả hành vi tồi tệ nhất của hệ thống, được tính toán thông qua một thuật toán xác minh nghiêm ngặt.
Majumdar, tác giả chính của một báo cáo kỹ thuật liên quan cho biết: "Khi con ruồi bay, nó liên tục tìm kiếm thông qua thư viện để kết hợp một loạt các con đường được bảo đảm tính toán để tránh những trở ngại. "Nhiều trong số các kênh riêng lẻ sẽ không bị va chạm, nhưng với một thư viện đủ lớn, bạn có thể chắc chắn rằng tuyến đường của bạn sẽ được rõ ràng."
Cả hai bài báo đều là đồng tác giả của giáo sư Russ Tedrake của MIT; bài báo của ICRA, sẽ được trình bày vào tháng 5 ở Thu Sweden Điển, cũng do đồng nghiệp viết bởi Robin Deits và Peter R. Florence.
Trứng không mật độ cao
Một con chim có thể làm cho nó có vẻ đơn giản, nhưng chuyến bay là một nỗ lực rất phức tạp. Một vật thể bay có thể thay đổi vị trí theo sáu hướng khác nhau - chuyển tiếp / lùi ("tăng"), lên / xuống ("lượn"), trái / phải ("lắc lư"), và xoay mặt trước ("pitch" ), phía bên ("cuộn"), và theo chiều ngang ("ngáp").
Majumdar nói: "Tại mỗi thời điểm, có 12 số khác biệt cần thiết để mô tả hệ thống ở đâu và tốc độ di chuyển nhanh như thế nào, đồng thời khác trong không gian có thể bị cản trở. "Hầu hết các kỹ thuật thường không thể xử lý loại phức tạp này trong thời gian thực."
Một cách tiếp cận định hướng chuyển động phổ biến là lấy mẫu toàn bộ không gian thông qua các thuật toán như " cây thăm dò ngẫu nhiên nhanh ". Mặc dù các phương pháp tiếp cận dựa trên mẫu thường có hiệu quả thường kém hiệu quả hơn và gặp khó khăn trong việc tìm kiếm khoảng cách nhỏ giữa các trở ngại. SửaLaptop Cầu Giấy
Nhóm của Landry đã chọn sử dụng kỹ thuật mới dựa trên không gian của Deits, mà ông gọi là thuật toán "Nhiệt độ khu vực lặp lại bằng thuật toán lập trình bán cầu" (IRIS). Sau đó họ kết hợp IRIS với một "chương trình semidefinite hỗn hợp số nguyên" (MISDP) để phân định các chuyến bay cụ thể cho từng khu vực "không gian" và sau đó thực hiện kế hoạch đầy đủ.
Để cảm nhận môi trường xung quanh, chiếc máy bay đã sử dụng cảm biến quang học chuyển động và một đơn vị đo quán tính trên tàu (IMU) giúp ước tính chính xác vị trí của các chướng ngại vật.
Ông Jingjin Yu, trợ lý giáo sư về khoa học máy tính tại Đại học Rutgers, nói: "Tôi rất ấn tượng với kỹ thuật khéo léo của đội khi kết hợp cảm biến trên và ngoài board để xác định vị trí của chiếc thuyền. "Điều này là chìa khóa cho khả năng của hệ thống để tạo ra các tuyến đường duy nhất cho mỗi bộ trở ngại."
Trong mẫu hiện tại, MISDP đã được tối ưu hóa sao cho không thể lập kế hoạch theo thời gian thực; phải mất trung bình 10 phút để tạo ra một lộ trình cho chặng đường trở ngại. Nhưng Landry nói rằng làm một số hy sinh sẽ giúp họ nhanh chóng lập kế hoạch.
"Ví dụ, bạn có thể định nghĩa" các vùng không gian tự do "rộng hơn như các liên kết giữa các khu vực có hai hay nhiều không gian tự do chồng lên nhau", Landry nói. "Điều đó sẽ cho phép bạn giải quyết cho một kế hoạch chuyển động chung thông qua các liên kết đó, và sau đó điền vào các chi tiết với các đường dẫn cụ thể bên trong các khu vực được lựa chọn. Hiện tại chúng tôi giải quyết cả hai vấn đề cùng một lúc để giảm tiêu thụ năng lượng, nhưng nếu chúng tôi muốn chạy kế hoạch nhanh hơn sẽ là một lựa chọn tốt ".
Phần mềm của Majumdar , trong khi đó, tạo ra nhiều kế hoạch bảo thủ, nhưng có thể làm như vậy trong thời gian thực. Ông lần đầu tiên phát triển một thư viện có từ 40 đến 50 trajectories mà mỗi người đều có được một bên ngoài ràng buộc rằng các drone được bảo đảm để vẫn bên trong. Những giới hạn này có thể được hình dung là "kênh" mà các thuật toán quy hoạch lựa chọn giữa để khâu lại cùng một dãy bước cho phép phi thuyền bay lên kế hoạch.
Một cách tiếp cận linh hoạt như thế này đi kèm với một mức độ cao đảm bảo rằng phần mềm sẽ làm việc, ngay cả khi đối mặt với sự không chắc chắn với cả môi trường xung quanh và phần cứng của chính nó. Thuật toán có thể dễ dàng được mở rộng cho máy bay không người lái có kích cỡ và tải trọng khác nhau, cũng như các phương tiện cơ giới và robot đi bộ.
Đối với môi trường, hãy tưởng tượng chiếc máy bay không người lái lựa chọn giữa việc thực hiện một động tác lăn mạnh mẽ sẽ tránh được một cây bằng một lề lớn, so với bay thẳng và tránh một cái cây bằng một lượng nhỏ.
Majumdar nói: "Cách tiếp cận truyền thống có thể thích đầu tiên vì tránh những trở ngại bởi một lượng đáng kể có vẻ an toàn hơn. "Nhưng một động thái như vậy thực sự có thể trở nên nguy hiểm vì nó dễ bị gió mạnh hơn. Phương pháp của chúng tôi đưa ra các quyết định này theo thời gian thực, điều rất quan trọng nếu chúng ta muốn các phi cơ di chuyển ra khỏi phòng thí nghiệm và vận hành trong các tình huống thực tế ".
Một con đường rõ ràng để tránh những trở ngại
Các nhà nghiên cứu CSAIL đã làm việc về vấn đề này trong nhiều năm. Giáo sư Nick Roy đã mài các thuật toán cho máy bay không người lái để phát triển bản đồ và tránh các vật thể trong thời gian thực ; vào tháng một nhóm nghiên cứu do tiến sĩ Andrew Barry sinh viên công bố một đoạn video chứng minh thuật toán cho phép một mục tiêu giả để phi tiêu giữa cây với tốc độ 30 dặm một giờ.
Mặc dù hai phi cơ này không thể di chuyển nhanh như Barry, nhưng các động tác của chúng nói chung phức tạp hơn, có nghĩa là chúng có thể di chuyển trong những môi trường nhỏ hơn và dày đặc hơn.
Yu cho biết: "Cho phép các chuyến bay nhỏ, off-the-shelf quadcopters là một thành tựu tuyệt diệu và là một trong những ứng dụng có nhiều tiềm năng. "Với sự phát triển bổ sung, tôi có thể hình dung những chiếc máy này được sử dụng làm đầu dò tại các địa điểm khó tiếp cận, từ khám phá hang động để tìm kiếm và cứu hộ trong các tòa nhà bị sập."
Landry, hiện đang làm việc cho 3D Robotics ở California, hy vọng rằng các nhà nghiên cứu khác sẽ xây dựng và tinh chỉnh công việc của các nhà nghiên cứu, đó là tất cả các mã nguồn mở và có sẵn trên github.
Landry nói: "Một thách thức lớn đối với ngành công nghiệp đang xác định những công nghệ nào đã đủ trưởng thành để sử dụng trong các sản phẩm thực sự. "Cách tốt nhất để làm điều đó là tiến hành các thí nghiệm tập trung vào tất cả các trường hợp góc và có thể chứng minh rằng các thuật toán như thế này sẽ thực sự hoạt động 99,999% thời gian."
Tác phẩm của Landry được hỗ trợ một phần bởi Quỹ Nghiên cứu Siebel, trong khi công trình của Majumdar được hỗ trợ bởi khoản tài trợ của Văn phòng Nghiên cứu Hải quân. Sửa Macbook Tại Hà Nội