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讓無(wú)人機(jī)飛得又快又穩(wěn)難在哪兒?

2020-11-14 07:25 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:機(jī)器之心 來(lái)源:機(jī)器之心
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人從樹林中走過(guò)尚且可能被刮到頭發(fā)、衣服,但這個(gè)無(wú)人機(jī)似乎不會(huì)。如果面前有一片樹林,無(wú)人機(jī)能自己穿過(guò)去嗎?現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)能夠做到這一點(diǎn),但速度一般。 ...

人從樹林中走過(guò)尚且可能被刮到頭發(fā)、衣服,但這個(gè)無(wú)人機(jī)似乎不會(huì)。

如果面前有一片樹林,無(wú)人機(jī)能自己穿過(guò)去嗎?現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)能夠做到這一點(diǎn),但速度一般。   最近兩年,港科大沈劭劼教授帶領(lǐng)的研究小組向這一問(wèn)題發(fā)起了挑戰(zhàn)。他們提出的新方法不僅能讓無(wú)人機(jī)穿過(guò)樹林,還實(shí)現(xiàn)了快速自主導(dǎo)航。  

在樹林中進(jìn)行的測(cè)試。播放速度:1 倍速。  

在室內(nèi)布置的障礙中進(jìn)行的測(cè)試。播放速度:1 倍速。   從 demo 中我們可以看到,這架無(wú)人機(jī)可以在障礙重重的室內(nèi)外快速飛行,即使在拐彎處也不會(huì)撞到障礙物。這還要得益于他們提出的一個(gè)穩(wěn)健的 perception-aware 重規(guī)劃框架——RAPTOR(字面含義:猛禽)。   正如名字中所寄予的期望,RAPTOR 經(jīng)歷了各種復(fù)雜環(huán)境的考驗(yàn),結(jié)果都能保證無(wú)人機(jī)的平穩(wěn)、快速自主飛行。相關(guān)研究已經(jīng)提交給機(jī)器人學(xué)頂會(huì) T-RO 接受評(píng)審。  

論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2007.03465.pdf

項(xiàng)目鏈接:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Fast-Planner

在此之前,該研究團(tuán)隊(duì)還有兩篇相關(guān)論文,其中一篇被 ICRA 2020 接收。  

讓無(wú)人機(jī)飛得又快又穩(wěn)難在哪兒?  近年來(lái),由于軌跡重規(guī)劃不斷取得進(jìn)展,讓四旋翼無(wú)人機(jī)在未知環(huán)境中自主導(dǎo)航已經(jīng)不是什么難事。然而,大多數(shù)方法只適用于中速飛行。是什么阻礙了四旋翼無(wú)人機(jī)的提速之路?作者總結(jié)出了以下幾個(gè)原因:   1. 在未知的環(huán)境中高速運(yùn)行時(shí),四旋翼無(wú)人機(jī)需要在極短的時(shí)間內(nèi)重新規(guī)劃軌跡,以避免撞到障礙物,否則它會(huì)墜毀。然而,在非常有限的時(shí)間內(nèi),大多數(shù)方法不能保證快速找到可行軌跡。   2. 目前的方法通常是在一個(gè)拓?fù)涞葍r(jià)類中尋找局部最優(yōu)軌跡,但該類別可能并沒(méi)有包含平穩(wěn)、快速飛行所需的最佳解決方案。   3. 現(xiàn)有的方法對(duì)環(huán)境的感知不足,當(dāng)飛行速度和障礙物密度變高時(shí),這可能是一個(gè)致命的缺陷。如果不注意感知,按照原計(jì)劃執(zhí)行的運(yùn)動(dòng)可能會(huì)遭遇環(huán)境能見度受限等問(wèn)題,進(jìn)而導(dǎo)致安全航行所需的周圍空間信息不足。   圖 1 可以更好地說(shuō)明在重新規(guī)劃中不考慮感知的后果。為了最小化能量消耗,系統(tǒng)在靠近墻壁的地方生成了一條軌跡。如果沿著這條軌跡飛行,無(wú)人機(jī)對(duì)角落后面未知空間的可見性非常有限,轉(zhuǎn)過(guò)去的瞬間才發(fā)現(xiàn)障礙物已經(jīng)近在眼前。然而,此時(shí)情況已經(jīng)難以逆轉(zhuǎn),無(wú)人機(jī)可能會(huì)直接撞上去。因此,對(duì)于無(wú)人機(jī)的安全、高速飛行來(lái)說(shuō),積極地觀察和避免可能的危險(xiǎn)比被動(dòng)地躲避危險(xiǎn)更加關(guān)鍵。  

RAPTOR 做了什么?  為了解決上述問(wèn)題,港科大的研究者提出了一個(gè)穩(wěn)健的 perception-aware 軌跡重規(guī)劃框架——RAPTOR。   為了確保在有限的時(shí)間內(nèi)獲得可行軌跡,港科大的研究者提出了一種基于路徑引導(dǎo)梯度(path-guided gradient)的優(yōu)化方法,利用幾何引導(dǎo)路徑消除不可行的局部極小值,保證路徑重新規(guī)劃的成功。同時(shí),為了進(jìn)一步提高重新規(guī)劃的最優(yōu)性,該研究還引入了一種在線拓?fù)渎窂揭?guī)劃,以提取一組能夠捕捉環(huán)境結(jié)構(gòu)的全面的路徑。在多條不同路徑的引導(dǎo)下,多條軌跡并行優(yōu)化,使解空間得到更徹底的探索。   這一解決方案是在之前的論文《Robust real-time UAV replanning using guided gradient-based optimization and topological paths》中首次提出的。然而,該方法采用了 optimistic 的假設(shè),缺乏對(duì)環(huán)境的感知意識(shí),因此限制了無(wú)人機(jī)在更高速度、更復(fù)雜的環(huán)境中的能力。   為了彌補(bǔ)這一差距,研究人員采用 perception-aware 規(guī)劃策略將上述方法擴(kuò)展到更快、更安全的飛行。   首先,該研究提出了一種風(fēng)險(xiǎn)感知的軌跡精化方法,并將其與 optimistic 規(guī)劃器相結(jié)合。利用該方法,沿著 optimistic 軌跡,識(shí)別對(duì)無(wú)人機(jī)存在潛在危險(xiǎn)的未知區(qū)域。這些區(qū)域的可見度以及安全反應(yīng)距離都被明確規(guī)定,以確保無(wú)人機(jī)能夠更早地發(fā)現(xiàn)未標(biāo)記區(qū)域中存在的障礙并及時(shí)躲避。   其次,研究者將無(wú)人機(jī)的偏航角納入了兩步運(yùn)動(dòng)規(guī)劃框架。在離散狀態(tài)空間中尋找一個(gè)使信息增益和平滑度最大化的最優(yōu)偏航角序列,并通過(guò)優(yōu)化使其更加平滑。由偏航角規(guī)劃的運(yùn)動(dòng)使視場(chǎng)(FOV)受限的四旋翼無(wú)人機(jī)主動(dòng)探索未知空間,為下一步的飛行獲取更多相關(guān)知識(shí)。   本文所提出的重規(guī)劃系統(tǒng)如圖 3 所示。該算法利用全局規(guī)劃、密集映射和狀態(tài)估計(jì)模塊的輸出,對(duì)全局參考軌跡進(jìn)行局部修改,以避免先前未知的障礙物。   重規(guī)劃分兩步進(jìn)行:首先,穩(wěn)健的 optimistic 重規(guī)劃通過(guò)路徑引導(dǎo)優(yōu)化并行生成多個(gè)局部最優(yōu)軌跡。優(yōu)化是通過(guò)從拓?fù)渎窂剿阉髦刑崛〔⒕倪x擇的拓?fù)洫?dú)特路徑來(lái)引導(dǎo)的。在這一步中采用 optimistic 假設(shè)。第二步是利用 perception-aware 規(guī)劃策略。在這一步驟中,局部最優(yōu)軌跡中的最佳軌跡通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)感知軌跡精化進(jìn)一步細(xì)化,提高了其在未知和危險(xiǎn)空間中的安全性和可見性。在優(yōu)化軌跡的基礎(chǔ)上,偏航角得到規(guī)劃,以主動(dòng)探索未知環(huán)境的內(nèi)容。   

研究者通過(guò)基準(zhǔn)比較和具有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實(shí)世界實(shí)驗(yàn),對(duì)所提出的 perception-aware 規(guī)劃策略和整個(gè)規(guī)劃系統(tǒng)進(jìn)行了系統(tǒng)的評(píng)估。結(jié)果表明,perception-aware 規(guī)劃策略能夠在傳統(tǒng)方法無(wú)法保證安全的、具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景中,支持快速和安全的飛行。此外,整個(gè)規(guī)劃系統(tǒng)在快速飛行任務(wù)的幾個(gè)方面都優(yōu)于 SOTA 方法。在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行的大量室內(nèi)外飛行試驗(yàn)也驗(yàn)證了該規(guī)劃系統(tǒng)的有效性。  

作者簡(jiǎn)介  本文一作 Boyu Zhou 是香港科技大學(xué) Robotics Institute 的在讀博士生,本科階段就讀于上海交通大學(xué)。他的研究興趣包括移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和密集映射、信息路徑規(guī)劃等。   Boyu Zhou的導(dǎo)師沈劭劼是香港科技大學(xué)副教授,同時(shí)擔(dān)任香港科技大學(xué) - 大疆創(chuàng)新聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任。他 2014 年于美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)獲得博士學(xué)位,并于同年加入香港科技大學(xué)任教。他的研究興趣主要集中在機(jī)器人和無(wú)人機(jī)領(lǐng)域,包括狀態(tài)估計(jì)、傳感器融合、定位和映射以及在復(fù)雜環(huán)境中的自主導(dǎo)航。   沈劭劼和他的研究團(tuán)隊(duì)曾獲 IROS 2018 最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)、SSRR 2016、2015 最佳論文獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)。去年拿到 200 萬(wàn)左右年薪的「華為天才少年」秦通也是沈劭劼的學(xué)生。

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