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[导读]美国德雷珀实验室与麻省理工学院研究团队为无人机研发了一种先进的视觉辅助导航技术。该技术不依赖全球导航卫星系统(GNSS)、环境地图以及动作捕捉系统等外部设备或设施。

美国德雷珀实验室与麻省理工学院研究团队为无人机研发了一种先进的视觉辅助导航技术。该技术不依赖全球导航卫星系统(GNSS)、环境地图以及动作捕捉系统等外部设备或设施。

背景

根据美国防高级研究计划局(DARPA)授予的“快速轻型自主性”(FLA)合同,德雷珀和麻省理工学院建造了一种无人机,不需要外部通信设施或GNSS就能在未知的环境中自主感知和机动。该团队研发并采取了独特的传感器和算法配置,并在室内外开展了计时测试和性能评估。

当消防员、急救人员或士兵在建筑物内、城市峡谷、地下或森林中操作小型轻型飞行器时,GNSS拒止的环境会产生独特的导航挑战。在许多情况下,GNSS信号的丢失可能导致这些无人机变得无法操作或运行不稳定,还有可能使操作人员、旁观者以及他人财产置于危险之中。

虽然已经进行了一些尝试,寻求无人机在没有GNSS的情况下也能够导航的替代方法,但是很多尝试都导致信息不足,特别是对于飞行速度超越了机载技术能力的无人机而言更是如此。例如,当无人机在缺少建筑物、树木和其他参照物的环境中飞行时,扫描激光雷达(LiDAR)通常无法实现精确的位置匹配。

德雷珀实验室高级技术人员罗伯特·杜亚士表示,对无人机而言,最大的挑战是平衡动力、飞行时间及其能力。

不依赖GNSS的新型无人机

 

研究团队已经找到一个最佳的小尺寸、重量和功率的平衡点,同时具备有效的机载计算能力可完全自主地执行复杂的任务。在研发新型无人机时,该团队发挥了德雷珀实验室和麻省理工学院在自主路径规划、机器视觉、GNSS拒止导航和动态飞行控制方面的专长。

德雷珀和麻省理工研制的装载传感器和摄像机的无人机已经在许多环境中进行了试验,包括杂乱的仓库和同时存在开阔地及茂密林木的环境。无人机在杂乱区域的速度可达10米/秒,开阔区域为20米/秒。无人机的任务包括:躲避树木、找到建筑物入口以及保持精确的位置估计。

德雷珀高级技术人员泰德·斯坦纳表示,研究团队研发的传感与算法配置、配有惯性测量单元(IMU)为中心的单目摄像机,使无人机具有灵活机动能力,提高了可靠性和安全性。

在2017年美国电子电气工程师协会(IEEE)举办的航空航天会议上,一篇论文中记录了德雷珀实验室对DARPA FLA项目的贡献。研究人员研究了一种名为“利用惯性状态估计的平滑与映射”(SAMWISE)的状态估计(无人机位置、方向和速度)新方法。它是一种融合的视觉和惯性导航系统,结合了两种传感方式的优点,不过随时间累积的误差比任何技术都要慢,能对无人机的飞行轨迹生成完整的位置、姿态和速度状态估计。德雷珀实验室称,最终成果是获得一种导航解决方案,使无人机能够保持六自由度飞行,允许其在不依靠GNSS的情况下自主飞行,或与速度高达每小时45英里的无人机进行通信。

其他潜在应用

 

研究团队对FLA项目的关注重点一直是无人机,但通过该项目取得的技术进步可能应用于地面、海洋和水下系统。这在GNSS降级或拒绝环境中尤其有用。

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