Думается, никто из водителей не станет спорить с тем, что объезжать возникшую на проезжей части помеху (препятствие, начало разделительной полосы, островок безопасности, направляющие островки, тумбы и прочие объекты) целесообразно именно с правой стороны, то есть по «своим» полосам.
Однако бывают случаи, когда сделать это не представляется возможным, и объезд слева является единственно приемлемым вариантом.
В подобных обстоятельствах должен выставляться дорожный знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева».
Требования знака элементарны: водителю предписывается объезжать препятствие исключительно с левой стороны. И даже, несмотря на то, что осуществить объезд справа тоже физически возможно, ПДД четко прописывают действия водителя — только слева.
Достаточно часто знак «Объезд препятствия слева» можно встретить на автомобилях, принадлежащих коммунальным службам, предприятиям благоустройства, дорожно-ремонтным службам, которые выполняют сезонные работы по уборке дорожной территории, проводят мероприятия по ремонту дорожного полотна и пр.
Нередки случаи, когда требование знака «Объезд препятствия слева» вступает в противоречие с требованиями сплошной линии горизонтальной разметки.
В данной ситуации водитель должен помнить, что в своих действиях он должен ориентироваться на указания знака. Следовательно, ему разрешается пересечь разметку, но исключительно в целях объезда препятствия и с последующим немедленным возвращениям на ранее занимаемую полосу.
И последнее. Водителю важно помнить, что в «чистом виде» знак «Объезд препятствия слева» не предоставляет приоритета транспортному средству, выполняющему объезд. Преимущество имеют транспортные средства, движущиеся во встречном направлении.
Если данная информация была для вас полезна, напишите, пожалуйста, об этом в комментариях. Если возникнут вопросы, пишите, обязательно постараемся вам помочь.
Пдд онлайн от команды autoass!
Содержание статьи:
знак объезд препятствия слева
дорожный знак объезд препятствия
Знак 4 2 2
Какую форму и цвет имеет предписывающий дорожный знак объезд препятствия слева
Метки: объезд препятствия слева
Дорожный знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева»
Любое препятствие, будь то островок безопасности, начало разделительной полосы, дорожная тумба или какой-либо другой объект, водители обычно стараются объехать справа, то есть, по своей полосе движения. Однако бывают обстоятельства, когда объезд справа является невозможным, и тогда единственным способом преодоления препятствия является его объезд с левой стороны.
В подобных ситуациях на дороге устанавливается предписывающий дорожный знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева».
Как и другие знаки данной категории, знак 4.2.2 имеет круглую форму и синий цвет с белой окантовкой. На знаке изображена белая стрелка, указывающая сверху вниз, справа налево.
Предписание данного знака совершенно понятно: препятствие разрешается объезжать только слева. И даже если имеется возможность объехать его справа, делать этого не следует.
Нередко знаком «Объезд слева» оборудуются машины, которые принадлежат коммунальным предприятиям и другим службам, обеспечивающим благоустройство улиц, проводящим уборочные или ремонтные работы или осуществляющим полив зелёных насаждений. В данном случае требование знака может ступать в противоречие с дорожной разметкой: сплошной одинарной или двойной горизонтальной полосой. В подобных ситуациях водители обязаны руководствоваться именно указаниями знака, а не разметки. То есть, они в целях объезда имеют право пересечь сплошную полосу, однако сразу же по завершению манёвра вернуться на полосу, занимаемую ранее.
Водители должны понимать и то, что знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева» не предоставляет им преимущества, которое в данном случае находится на стороне транспортных средств, движущихся во встречном направлении.
Читайте также:
– Дорожный знак 4.2.3 «Объезд препятствия справа или слева»
– Дорожный знак 4.3 «Круговое движение»
– Дорожный знак 4.4.1 «Велосипедная дорожка или полоса для велосипедистов»
Знак 4.2.2 Объезд препятствия слева
Типоразмер – это набор геометрических параметров дорожных знаков в зависимости от области их применения. Типоразмеры изображений знаков стандартной формы в зависимости от условий применения должны выбираться в соответствии с таблицей:
ГОСТ 32945-2014
Типоразмер знака
Условия применения знаков
1
Автомобильные дороги с расчетной скоростью движения до 60 км/ч включительно
(без усовершенствованного покрытия)
2
Автомобильные дороги с расчетной скоростью движения более 60 км/ч до 100 км/ч включительно
(с усовершенствованного покрытия)
3
Автомобильные дороги с расчетной скоростью движения 120 км/ч и двумя полосами движения
4
Автомобильные дороги с расчетной скоростью движения 120 км/ч и более и четырьмя и более
полосами движения
5
Места производства работ на автомобильных дорогах с расчетной скоростью движения 140 км/ч
и более
ГОСТ Р 52290-2004
Типоразмер знака
Вне населенных пунктов
В населенных пунктах
I
Дороги с одной полосой
Дороги местного значения
II
Дороги с двумя и тремя полосами
Магистральные дороги
III
Дороги с четырьмя и более полосами
и автомагистрали
Скоростные дороги
IV
Ремонтные работы на автомагистралях, опасные участки на других дорогах при обосновании
целесообразности применения.
Дорожный знак Объезд препятствия слева 4.2.2 в Ростове-на-Дону
Компания «Промышленная точка» реализует дорожные знаки для автомобильных дорог. Наша продукция предназначена для организации потоков движения и обеспечения безопасности на автомобильных дорогах и прилегающих к ним территориях. Мы реализуем знаки изготовленные по Государственному стандарту России 52290-2004. Также при необходимости можем изготовить любой знак по Вашему чертежу.
Характеристики знаков.
При производстве знаков используется оцинкованная основа, выполненная с двойной отбортовкой по краям. Используется высоко устойчивая к выгоранию пленку, что обеспечивает срок службы знак более 5 лет. При необходимости вы можете приобрести все необходимы крепления («скоба» и «коромысло») а так же столбы на которые крепятся основания знаков.
Вы можете приобрести следующие группы дорожных знаков:
Для покупки товара в нашем интернет-магазине выберите понравившийся товар и добавьте его в корзину. Далее перейдите в Корзину и нажмите на «Оформить заказ» или «Быстрый заказ».
Когда оформляете быстрый заказ, напишите ФИО, телефон и e-mail. Вам перезвонит менеджер и уточнит условия заказа. По результатам разговора вам придет подтверждение оформления товара на почту или через СМС. Теперь останется только ждать доставки и радоваться новой покупке.
Оформление заказа в стандартном режиме выглядит следующим образом. Заполняете полностью форму по последовательным этапам: адрес, способ доставки, оплаты, данные о себе. Советуем в комментарии к заказу написать информацию, которая поможет курьеру вас найти. Нажмите кнопку «Оформить заказ».
Оплачивайте покупки удобным способом. В интернет-магазине доступно 3 варианта оплаты:
Наличные при самовывозе или доставке курьером. Специалист свяжется с вами в день доставки, чтобы уточнить время и заранее подготовить сдачу с любой купюры. Вы подписываете товаросопроводительные документы, вносите денежные средства, получаете товар и чек.
Безналичный расчет при самовывозе или оформлении в интернет-магазине: карты Visa и MasterCard. Чтобы оплатить покупку, система перенаправит вас на сервер системы ASSIST. Здесь нужно ввести номер карты, срок действия и имя держателя.
Электронные системы при онлайн-заказе: PayPal, WebMoney и Яндекс.Деньги. Для совершения покупки система перенаправит вас на страницу платежного сервиса. Здесь необходимо заполнить форму по инструкции.
Подробнее о способах оплаты
Экономьте время на получении заказа. В интернет-магазине доступно 4 варианта доставки:
Курьерская доставка работает с 9.00 до 19.00. Когда товар поступит на склад, курьерская служба свяжется для уточнения деталей. Специалист предложит выбрать удобное время доставки и уточнит адрес. Осмотрите упаковку на целостность и соответствие указанной комплектации.
Самовывоз из магазина. Список торговых точек для выбора появится в корзине. Когда заказ поступит на склад, вам придет уведомление. Для получения заказа обратитесь к сотруднику в кассовой зоне и назовите номер.
Постамат. Когда заказ поступит на точку, на ваш телефон или e-mail придет уникальный код. Заказ нужно оплатить в терминале постамата. Срок хранения — 3 дня.
Почтовая доставка через почту России. Когда заказ придет в отделение, на ваш адрес придет извещение о посылке. Перед оплатой вы можете оценить состояние коробки: вес, целостность. Вскрывать коробку самостоятельно вы можете только после оплаты заказа. Один заказ может содержать не больше 10 позиций и его стоимость не должна превышать 100 000 р.
Подробнее о вариантах доставки
Метод обхода препятствий в реальном времени для автономных транспортных средств с использованием гауссова потенциального поля, зависящего от препятствий
Был разработан и реализован новый метод обхода препятствий для автономных транспортных средств, называемый зависимым от препятствий гауссовским потенциальным полем (ODG-PF). Он обнаруживает препятствия и рассчитывает вероятность столкновения с ними. В этой статье мы представляем новый метод расчета поля притяжения и отталкивания, а также подход к решению о направлении. Моделирование и эксперименты были выполнены и сравнены с другими методами предотвращения препятствий на основе потенциального поля.Результаты показывают, что ODG-PF показал наилучшие результаты в большинстве случаев.
1. Введение
Автономным системам транспортных средств требуется планирование пути, локализация внутри и снаружи помещений, обход препятствий, обнаружение объектов и классификация автомобилей, людей, домашних животных, дорожных знаков, сигналов и т. Д.
Планирование пути является одним из фундаментальные технологии в автомобильной технике. В планировании пути есть две категории, а именно: глобальное планирование пути и локальное планирование пути. Для глобального планирования пути требуется информация из географической информационной системы (ГИС) и глобальная локализация, в то время как для локального планирования маршрута требуется относительное положение и избегание препятствий.Существует множество алгоритмов как глобального, так и локального планирования пути. При глобальном планировании пути для построения графа используются графические методы, такие как алгоритм Вороного [1–4], алгоритм декомпозиции ячеек [5–7] и алгоритм быстрого перехода [4, 8, 9], а затем поиск кратчайшего путь к цели.
Предотвращение препятствий — одна из важнейших технологий при планировании локальных маршрутов и одна из важнейших технологий, гарантирующих безопасность людей и транспортных средств. На протяжении десятилетий было проведено множество исследований по этой теме и разработано множество методов, некоторые из которых были реализованы в реальных системах.Чтобы избежать столкновения с препятствиями, роботу необходимо не только обнаруживать препятствия, но и пересчитывать маршрут объезда и направлять себя в сторону безопасного и эффективного пути в режиме реального времени.
Хатиб [10] сформулировал концепцию метода искусственного потенциального поля (PFM) для реализации системы предотвращения препятствий. Этот метод, состоящий из поля притяжения и поля отталкивания, прост и легок в вычислительном отношении. Два разных поля вычисляются и суммируются, после чего робот следует направлению вычисленного вектора.Обход препятствий достигается за счет поля отталкивания, а направление к цели — за счет поля притяжения. Концепция искусственных потенциальных полей может также использоваться в качестве глобального планировщика пути [11].
Алгоритм ошибки был предложен Люмельским и Степановым [12], в котором транспортное средство движется вдоль стены препятствия, когда оно встречается. Если направление к цели снова доступно, машина покидает препятствие и направляется к цели.
Боренштейн и Корен [13] представили другой метод, позволяющий избежать препятствий, названный методом гистограммы векторного поля (VFH), а Ульрих и Боренштейн [14] улучшили метод, приняв во внимание размер роботов и выбрав безопасный и эффективный угол (VFH +: позже модернизирован до VFH [15]).
Метод динамического окна (DWA) с использованием динамики транспортного средства был предложен в [16]. Этот метод состоит из трех окон скорости-угловой скорости: первое окно — это окно от минимальной до максимальной скорости-угловой скорости транспортного средства, второе — это зона без препятствий в первом окне, а последнее — доступная угловая скорость. окно скорости, возможное из текущей пары скорость-угловая скорость. На пересечении трех окон DWA выбирает пару скорость-угловая скорость, максимизируя целевую функцию.
Андерсон и др. [17] использовали управление с прогнозированием модели (MPC) для разработки метода планирования пути на основе оптимального управления, который использует относительно новый метод управления для прогнозирования движения транспортного средства. Главный недостаток этого подхода заключается в том, что это, по сути, нелинейная задача оптимального управления, и даже когда проблема может быть линеаризована, найти оптимальный путь в реальном времени непросто. Это сильно зависит от производительности процессора.
Метод диаграммы близости (ND) был предложен Мингесом и Монтано [18], которые классифицировали реальные ситуации на пять категорий, каждая из которых имеет свою процедуру принятия решений.Позднее этот метод был усовершенствован рядом других исследователей [19–21].
Метод слежения за зазором (FGM) был разработан Сезером и Гокасаном [22], в котором определяется угол максимального зазора, а затем вычисляется средневзвешенное значение угла и угла к цели.
Park et al. [23] разработали усовершенствованный метод нечеткого потенциального поля (AFPFM) как улучшенный алгоритм обычного PFM с использованием нечеткого членства и нечеткого вывода TS [24]. В этом методе поле притяжения AFPFM такое же, как и у обычного PF, но расчет поля отталкивания выполняется с использованием нечеткого вывода TS.
Для обнаружения препятствий используются многие виды датчиков, такие как гидролокатор, лазерный дальномер, лидар, стереовидение и трехмерный датчик глубины. В этом исследовании мы использовали лазерный дальномер и представили новый метод избежания препятствий, который мы называем методом гауссова потенциального поля, зависящего от препятствий (ODG-PF), который мы сравнили с PFM, FGM и AFPFM.
Эта статья состоит из 6 разделов. Раздел 1 — это введение. Алгоритмы сравнения с ODG-PF упомянуты в разделе 2.Раздел 3 подробно описывает ODG-PF. Результаты моделирования представлены в Разделе 4. Соответствующие эксперименты на открытом воздухе представлены в Разделе 5. Заключение находится в Разделе 6.
2. Сопутствующие работы
Во всех следующих методах используется датчик дальности. Синие линии на рисунке 1 (а) — это инфракрасные лазерные лучи, используемые для измерения расстояния. Как показано на Рисунке 1 (b), данные лазерного дальномера представляют собой расстояния, соответствующие заранее заданным углам в датчике.
Эти данные о расстоянии обрабатываются по-разному в разных алгоритмах.
2.1. Традиционный метод потенциального поля
По сути, методы, основанные на потенциальном поле, используют искусственное потенциальное поле, состоящее из поля притяжения и поля отталкивания. Притягивающее поле притягивает автомобиль к цели, а поле отталкивания отталкивает его от препятствий. Следующие уравнения отображают обычные расчеты потенциального поля: где.
Уравнение (1) показывает вычисление общего поля, в то время как поле притяжения, которое «притягивает» транспортное средство к цели, вычисляется по (2), где — вектор положения целевой точки, а — вектор положения транспортного средства.Уравнение (3) — это расчет поля отталкивания, которое отталкивает транспортное средство от препятствий, в котором находится вектор положения каждого препятствия. На рис. 2 показаны поле притяжения и поле отталкивания.
Как показано на рисунке 3, традиционный метод потенциального поля имеет недостаток в том, что он легко застревает в локальных минимумах [25].
2.2. Метод Follow-the-Gap
FGM не основан на искусственном потенциальном поле, но его решение угла гильдии в чем-то похоже.Кроме того, его методы обнаружения препятствий и пробелов в чем-то напоминают наш ODG-PF.
Основная идея FGM состоит в том, чтобы найти максимальный зазор перед автомобилем и сначала вычислить средний угол зазора (). Из полученных данных мы знаем, где находятся препятствия, и нам следует увеличить препятствия до некоторой степени с учетом ширины транспортного средства. Увеличивая препятствия, мы можем легко узнать, подходит ли проезд для транспортного средства или нет. Этот метод также определяет угол по направлению к цели, для которого решение о направлении принимается с использованием средневзвешенного значения угла максимального зазора и угла по направлению к цели.
В примере на Рисунке 1 максимальный зазор находится в диапазоне от -14 ° до 18 °, а средний угол (2 °) становится таким, как показано на Рисунке 4. Направляющий угол выбирается путем вычисления средневзвешенного значения и следующим образом : где — это минимальное расстояние от всех данных о расстоянии от датчиков дальности, и это значение, которое мы должны решить, чтобы избежать препятствия и эффективно двигаться к цели. Если он маленький, транспортное средство будет двигаться прямо к цели, но с большей вероятностью столкнется с препятствиями, тогда как если оно велико, транспортное средство будет двигаться более безопасно, но путь к цели не будет таким эффективным.Если автомобиль находится рядом с препятствием, он будет маленьким и станет больше, поэтому автомобиль будет двигаться скорее навстречу, чем навстречу. Если транспортное средство находится далеко от любых препятствий, оно станет большим и относительно небольшим, поэтому транспортное средство будет двигаться прямо навстречу.
2.3. Усовершенствованный метод нечеткого потенциального поля
Расчет силы отталкивания в AFPFM отличается от такового в обычном PFM. Следующее уравнение показывает расчет силы отталкивания в AFPFM: где — максимальный диапазон датчика расстояния, — это термин безопасности, учитывающий внешний корпус транспортного средства, — это коэффициент поля отталкивания, имеющий в основном то же значение, что и у PFM, и — это вес. что в нечеткой TS является минимальным значением трех функций принадлежности, и.Подробное описание процессов расчета приведено в [23].
3. Гауссово потенциальное поле, зависящее от препятствий
Здесь мы представляем ODG-PF. Основная идея этого метода заключается в том, что после получения данных о расстоянии от датчика (ов) дальности (как показано на рисунке 1 (b)) мы рассматриваем только те объекты, которые находятся в пределах порогового диапазона (например, 2 м), увеличить препятствия относительно ширины транспортного средства и построить из них гауссовское (отталкивающее) потенциальное поле. Затем мы вычисляем поле притяжения на основе информации об угле рыскания, полученной от инерциального измерительного блока (IMU).Суммарное поле состоит из этих двух полей, и из него мы выбираем угол с минимальным общим значением поля. На рисунке 5 представлена блок-схема всего процесса.
Если некоторые данные пространственно непрерывны в пределах порогового значения, они распознаются как препятствие. Эллипсы на рисунке 6 показывают, что есть два препятствия. Затем мы вычисляем среднее расстояние до каждого препятствия (и угол, занимаемый им. На рисунке 6 средние расстояния до препятствий 1 и 2 равны 1.99 и 1,36 м и соответствующие углы (занимаемые препятствиями составляют 1,5 и 51,5 ° соответственно.
В реальных системах мы должны учитывать ширину транспортного средства, и во многих алгоритмах ширина или размер транспортного средства добавляются к размер препятствия и размер транспортного средства уменьшаются до нуля. На рисунке 7 показан процесс увеличения препятствия.
Если учесть ширину транспортного средства, нам необходимо пересчитать угол, поскольку где — среднее расстояние до препятствия k th .
Как описано в (6), получается из среднего расстояния каждого препятствия и занятого угла препятствия. Яркие полосы, добавленные к левой и правой сторонам темной полосы на рисунке 7, представляют собой увеличение препятствия с учетом ширины транспортного средства. Если требуется больше безопасности, мы можем добавить больше запаса к ширине автомобиля.
Гауссовы функции правдоподобия (поля отталкивания) препятствий вычисляются как где — центральный угол каждого препятствия. Это функция.Нижний индекс i означает, что i -й сегмент данных данных датчика (i = 1… 361), и это порядковый номер каждого угла. Каждая гауссова функция правдоподобия становится компонентом отталкивающего поля. Коэффициент должен быть установлен таким образом, чтобы гауссова вероятность каждого препятствия полностью охватывала угол, занимаемый каждым препятствием. Впоследствии Таким образом, где. это максимальная дальность обнаружения датчика дальности и составляет половину угла, занимаемого препятствием k th .
На Рисунке 8 (a) показаны углы, занимаемые препятствиями, и гауссова вероятность препятствий. Это объясняет, что вероятность каждого препятствия по Гауссу полностью охватывает занимаемый угол при.
Мы получаем поле отталкивания, суммируя все гауссовские функции правдоподобия препятствий в одну функцию, поскольку это также функция угла. Поле притяжения рассчитывается как Общее поле рассчитывается путем сложения этих двух полей. Поскольку эти два поля являются функциями, общее поле также является функцией: В (11) — это значение, которое мы должны выбрать (как в PFM и AFPFM).Если он слишком мал, транспортное средство будет избегать препятствий, но путь будет неэффективным, а если он слишком велик, у транспортного средства будет больше шансов столкнуться с препятствиями. Значение было выбрано равным 5,0 путем выполнения нескольких симуляций. Мы использовали это заранее определенное значение во всех симуляциях и экспериментах. Пример расчета полей показан на рисунке 9. Наконец, угол, минимизирующий общее поле, выбирается в качестве угла курса. Маленький кружок на Рисунке 9 указывает этот угол.
Этот метод имеет некоторые особенности, которые не похожи на классические методы, основанные на потенциальном поле, т.е.е., использованный Ge и Cui [26]. Во-первых, вместо того, чтобы помещать данные датчика дальности в уравнение, ODG-PF определяет препятствия (угол захвата, среднее расстояние и т. Д.) На основе данных датчика дальности, а затем вычисляет поля отталкивания препятствий. Во-вторых, поле отталкивания и поле притяжения ODG-PF являются функциями угла; то есть они не векторы. В классическом потенциальном поле направление определяется направлением полного вектора поля отталкивания и поля притяжения.Таким образом, ODG-PF очень надежен: даже если есть небольшие изменения в окружающей среде, они не так сильно влияют на траекторию. Математически основное различие между PFM и ODG-PF состоит в том, что поле притяжения и поле отталкивания (а также полное поле) являются угловыми функциями, в то время как все поля в PFM являются векторными значениями. Решение о направлении принимается путем нахождения угла с минимальным значением общего поля, а не путем вычисления арктангенса вектора.
4.Моделирование
4.1. Настройки
Положения препятствий в симуляциях и на транспортном средстве были такими, как на рисунке 10. Настройки были такими же, как и в реальных экспериментах. Препятствия были расставлены зигзагообразно, и машина двигалась впереди них. Чтобы свести к минимуму влияние стены, препятствия и автомобили не располагались рядом со стенами с обеих сторон.
Мы сравнили наш новый метод ODG-PF с традиционными PFM, FGM и AFPFM. PFM и AFPFM используют искусственное потенциальное поле, и было полезно сравнить их с потенциальным полем ODG.FGM использует промежутки между препятствиями, и зависимость ODG-PF от препятствий сопоставима. Все алгоритмы, использованные в этом исследовании, определяют угол направления на основе полученных данных датчика дальности. Из данных датчика на рисунке 1 (b) мы смогли узнать, где был максимальный зазор в FGM, и рассчитать отталкивающие поля PFM, AFPFM и ODG-PF.
У каждого метода есть параметры, которые необходимо определить. Для PFM и AFPFM мы зафиксировали коэффициент поля отталкивания () равным 0,16 и провели моделирование с ними, изменяя коэффициент поля притяжения (для простоты.
Для FGM нам нужно было выбрать подходящий в (4), поэтому мы установили его на 0,5 м, что означает, что углы к цели и максимальный зазор имеют одинаковый вес при минимальном расстоянии от препятствий и транспортного средства было 0,5 м.
На самом деле, мы должны выбрать максимальное расстояние датчика для PFM и AFPFM. Наш датчик дальности может обнаруживать объект на расстоянии до 10 м, но если бы мы изменили значение в PFM и AFPFM, нам пришлось бы изменить все правила нечеткого вывода в AFPFM.Для честного сравнения мы оставили его без изменений.
Нам нужно было определить две вещи для ODG-PF. Один из них — это пороговое расстояние, которое мы установили равным 2,0 м, чтобы его можно было легко адаптировать к любым датчикам с низкой скоростью и низким разрешением. Еще один параметр, который нам нужно было выбрать, был похож на PFM и AFPFM, но, как описано в (7), используется для применения штрафа, пропорционального отклонению от угла к цели. Мы установили 5.0, что было получено как в результате моделирования, так и в результате экспериментов. ODG-PF не очень чувствителен, и экспериментально его можно установить на 4.0 ~ 6.0.
, угол к цели во всех алгоритмах данного исследования, был фиксированным. То есть не было положения цели, но фиксированный угол и цель алгоритмов уклонения от препятствий в этом исследовании заключались в том, чтобы сделать все возможное, чтобы сохранить фиксированное положение, не сталкиваясь ни с чем.
Таким образом, нам нужно было изменить вектор поля притяжения, описанный в (2), на
4.2. Результаты моделирования в статической среде
Мы провели моделирование с использованием алгоритмов, использующих те же настройки, что и на рисунке 10, результаты которого показаны на рисунке 11.На рисунке 11 (а) показаны результаты моделирования PFM. Как и предполагалось, он сыграл ключевую роль в поиске компромисса между безопасностью и эффективностью, и PFM не работал эффективно ни в одном из случаев. Как уже говорилось в [23], PFM был очень чувствителен к отталкивающему полю, и траектории легко изменялись, даже когда транспортное средство находилось относительно далеко от препятствий. Большое значение сделало его менее чувствительным.
FGM работал лучше, чем PFM, поскольку он пытался найти самый безопасный угол, как показано на рисунке 11 (b), и имел тенденцию следовать за максимальным зазором, если транспортное средство приближалось к препятствиям, как описано в (4).В любом случае, FGM будет в опасности столкновения, если препятствие находится между углом максимального зазора и углом к воротам. AFPFM был лучше, чем PFM во всех случаях, но когда он был большим, возникали коллизии, как показано на рисунке 11 (c). Значение должно быть намного больше (для простоты в 10 раз), чем PFM. Причина этого в том, что существует коэффициент при расчете поля отталкивания, а также веса TS Fuzzy в AFPFM, которые максимум в 15 раз больше, чем в PFM, когда препятствие размещается близко к передней части транспортного средства.
Моделирование ODG-PF показало наилучшие результаты во всех случаях. Мы проводили одни и те же эксперименты несколько раз, столкновений не было. Он всегда успешно избегал препятствий, и его угол курса в конце концов вернулся к значению, как показано на Рисунке 11 (d).
PFM не дала хороших результатов, и окончательное отклонение от начальной позиции y было самым большим. Когда мы устанавливаем большое значение, отклонение становилось меньше, но, как показано на рисунке 11 (a), риск столкновения также увеличивался.
Результаты FGM были не так уж плохи. Когда мы устанавливаем меньшее значение, это вызывало коллизии, а большие значения вызывали большие отклонения.
Результаты AFPFM показывают, что он зависит от PFM, но они также показывают, что этот алгоритм можно улучшить. На рисунке 11 (c) мы можем представить себе, что будет оптимальное значение (или функция принадлежности), которое эффективно избегает препятствий без особых отклонений в моделировании, но оптимальное значение будет варьироваться в зависимости от конкретного случая.
4.3. Результаты моделирования в динамической среде
Еще одним достоинством ODG-PF является то, что он может успешно обходить препятствия без какой-либо регулировки, даже когда они движутся. Любой метод обхода препятствий не может избежать всех движущихся препятствий из-за физических ограничений транспортного средства, таких как скорость, угловая скорость, радиус вращения, диапазон измерения датчика и т. Д. Успех уклонения от движущихся препятствий в значительной степени зависит от относительной скорости между движущимся препятствием и транспортного средства, но это также зависит от алгоритма обхода препятствий.
Мы разработали три сценария движущихся препятствий. В сценариях 1 и 2 мы использовали первые два статических препятствия, которые использовались в предыдущих экспериментах, и движущееся препятствие, но траектория движущегося препятствия в сценарии 1 отличалась от траектории в сценарии 2.
На рисунке 12 показаны сценарии и моделирование. уклонения от движущегося препятствия в Сценариях 1 и 2. Как показано на Рисунке 12 (a), транспортное средство, использующее ODG-PF, успешно уклонилось от движущегося препятствия. Цвета транспортного средства и движущегося препятствия становились темнее по мере их сближения, а после встречи (точка, в которой они были ближе всего) их цвет снова становился белым.Используя разные цвета, читатель может легко различать движения транспортного средства и движущееся препятствие с учетом временных шагов.
В сценарии 2 движущееся препятствие приближалось с левой стороны транспортного средства с той же скоростью, что и транспортное средство (после того, как транспортное средство прошло второе статическое препятствие). Автомобиль с использованием ODG-PF двигался так, как будто он двигался вместе с препятствием.
Для более строгого сравнения алгоритмов мы разработали еще один экспериментальный сценарий.На рис. 13 (а) показаны статические препятствия, а также направление движения транспортного средства и движущегося препятствия.
Результаты моделирования этого сценария движущихся препятствий показывают, что транспортные средства с PFM, AFPFM и ODG-PF смогли избежать как статических препятствий, так и движущихся препятствий. Однако, когда мы увидели детали результатов моделирования для PFM и AFPFM, их движения были несколько нестабильными, так что транспортное средство двигалось зигзагообразно.
5. Эксперименты
5.1. Технические характеристики и настройка оборудования
На рисунке 14 показана конфигурация системы.
Используемый автомобиль представлял собой Unmanned Solution ™ ERP42v1 без тормозной системы. Его физические размеры составляли см. Датчик дальности представлял собой лазерную измерительную систему SICK ™ LMS200, которая могла определять расстояния до препятствий в диапазоне 90 ° с разрешением 0,5 °. Мы использовали Xsens ™ MTI-100 IMU для расчета угла рыскания системы с использованием алгоритма Мэджвика [27]. Во всех случаях угол рыскания в исходной точке составлял 0 °. Для записи экспериментов использовалась USB-камера Hardkernel ™ USB-CAM 720P с разрешением 640 x 480.ЦП ноутбука был Intel i5 (2 ядра, 4 потока, 2,67 ГГц) и 4 ГБ памяти. В качестве ОС использовалась Windows 7. Для реализации алгоритмов и отображения графиков использовались библиотеки Microsoft Visual C ++ и OpenCV. Все данные были записаны в режиме реального времени. На рисунке 15 показан снимок записанного видео. Поскольку мы реализовали все алгоритмы в одной программе для ПК, пользователь должен выбрать один из них перед запуском программы.
На рисунке показаны ① вид спереди с USB-камеры, ② данные графического датчика, ③ расчетные данные (в данном примере ODG-PF) и ④ используемые значения параметров.Таким образом, записанные видео можно использовать для анализа причины сбоя позже.
5.2. Экспериментальная среда на открытом воздухе
Эксперименты проводились в задней части зала инноваций Корейского университета. Одно препятствие состояло из двухсантиметровых ящиков из пенополистирола. В основном положения препятствий и транспортного средства были такими же, как и в экспериментах по моделированию. Внешняя экспериментальная среда показана на рисунке 16.
5.3. Результаты экспериментов в статической среде
Траектория каждого эксперимента была рассчитана позже на основе сохраненных данных с использованием. Значение AFPFM изначально было установлено на 100, потому что мы использовали это значение в экспериментах в помещении.Для обычного PFM мы изначально использовали = 10 для экспериментов в помещении.
На рисунке 17 показаны траектории экспериментов. Временной интервал между маркерами на всех рисунках траекторий составляет 0,8 с. Скорость была установлена постоянной, но в начале каждой навигации робот разгонялся с нулевой скорости. Время выборки IMU составляет 0,01 с, и он использовался в качестве эталонных часов.
Для случаев PFM с = 10 (Рисунок 17 (a)) и AFPFM с = 100 (Рисунок 17 (c)) транспортное средство столкнулось со вторым препятствием.
Как это произошло при моделировании, Рисунок 17 (a) показывает, что PFM не работал хорошо и сталкивался с препятствиями, когда был большим, и отклонялся от желаемого угла, когда был маленьким. Когда он был слишком мал, он отклонился от угла цели и столкнулся со вторым препятствием, когда = 10.
Автомобиль с FGM показал себя очень хорошо, когда это необходимо для уклонения от препятствий в сложных условиях. В нескольких экспериментах столкновений не было, хотя траектория не была достигнута.
На рисунке 17 (c) показаны характеристики автомобиля с AFPFM. Когда он был большим (= 100), транспортное средство столкнулось со вторым препятствием, что не было таким же, как при моделировании, что указывает на то, что в динамической модели транспортного средства могла быть проблема. Более того, в конце эксперимента был пешеход с = 10.
ODG-PF показал лучший результат во всех случаях. Мы проводили одни и те же эксперименты несколько раз, столкновений не было. Ему всегда удавалось избегать препятствий, как показано на Рисунке 17 (d).
Результаты экспериментов неизменно показывают, что ODG-PF эффективно и успешно обходил препятствия. Другие алгоритмы смогли избежать препятствий, но отклонения от исходного положения y были большими.
5.4. Результаты экспериментов в динамической среде
Как показано на рисунке 13, мы выполнили три сценария для избегания движущихся препятствий.
В сценариях 1 и 2 положения двух статических препятствий были такими же, как и для уклонения от статических препятствий, и мы провели эксперименты со всеми вышеупомянутыми алгоритмами.Экспериментальные результаты транспортных средств с PFM, AFPFM и FGM показывают, что их траектории не сильно отличались от траекторий для случаев статических препятствий, поскольку они находились далеко от движущегося препятствия. Как показано на рисунках 17–19, скорость мобильного робота была постоянной, за исключением начала каждого эксперимента, когда мобильный робот разгонялся с нулевой скорости до заданной скорости. Мы обновим ODG-PF, чтобы учесть ускорение мобильного робота в будущей работе.
В сценарии 3 мы проанализировали все алгоритмы, используя различные статические положения препятствий и сценарии.
На рисунке 18 показаны некоторые изображения из эксперимента Сценария 1 и траектория. Как при моделировании, так и в экспериментах скорость транспортного средства составляла 0,8 м / с.
На Рисунке 19 показаны некоторые изображения экспериментов и траектории для Сценария 2. Мы видим, что они также согласились с результатами моделирования, показанными на Рисунке 13 (b).
Как и в сценариях 1 и 2, мы провели эксперименты с транспортным средством и всеми вышеупомянутыми алгоритмами для перемещения препятствия в сценарии 3.Как показано на Рисунке 13 (b), весь алгоритм, за исключением FGM, успешно избегал как статических, так и движущихся препятствий при моделировании. Этот сценарий является суровым, потому что в конце экспериментов зазор между статическим препятствием и движущимся препятствием был лишь немного шире, чем ширина транспортного средства. При моделировании мы отметили, что все алгоритмы успешно преодолели разрыв, когда он был относительно большим. Мы сократили разрыв в симуляциях до такой степени, что один из них начал двигаться по-другому.На Рисунке 13 (b) транспортное средство с FGM подошло к максимальному зазору, который находился слева от транспортного средства, когда оно начало движение. Мы также проводили эксперименты с большим разрывом, при котором все алгоритмы работали хорошо.
На рисунке 20 показаны некоторые изображения и траектории экспериментов по сценарию 3. В результатах, отличных от моделирования, только ODG-PF успешно прошел через промежуток между статическими препятствиями и движущимися препятствиями. Причины успеха и неудачи обсуждаются позже.
Для PFM и AFPFM направление определяется значением арктангенса полного вектора поля. Как описано в (1), полное поле представляет собой сумму поля притяжения и поля отталкивания. Отталкивающее поле становится больше, когда расстояние до препятствий становится меньше. В определенный момент поле отталкивания начинает подавлять поле притяжения, и значение арктангенса направляет автомобиль назад. Мы проанализировали причину сбоя, которая объясняется в следующем разделе.Мобильный робот не смог резко изменить направление, что привело к столкновению.
Тем не менее, автомобиль успешно преодолел статические и движущиеся препятствия с помощью ODG-PF. Гауссово отталкивающее поле ODG-PF эффективно описывает препятствия и не пропускает их.
На рисунке 20 (d) показаны траектории транспортного средства с использованием различных алгоритмов обхода препятствий. Помимо случая ODG-PF, экспериментальные результаты не совпадали с результатами моделирования, поэтому мы думаем, что в модели транспортного средства, использованной в моделировании, могли быть некоторые ошибки.
Экспериментальная траектория FGM отличалась от траектории моделирования, что, как мы думаем, связано с моделью транспортного средства. Как и в результате моделирования, показанном на рисунке 13 (b), FGM пыталась следовать максимальному зазору.
5.5. Оценка и обсуждение
Чтобы оценить результаты различных алгоритмов, мы должны рассмотреть, столкнулся ли автомобиль с каждым алгоритмом с какими-либо препятствиями или нет. Если транспортное средство с определенным алгоритмом не столкнулось с какими-либо препятствиями, мы должны оценить алгоритм по некоторым критериям.При рассмотрении эффективности (изображенной на рисунке 21) максимальное отклонение от начальной направляющей линии может быть хорошим критерием.
Таблица 1 содержит результаты коллизий и максимальное отклонение от начальной строки для каждого алгоритма. Избегать препятствий важнее эффективности, потому что это вопрос безопасности. Эффективность имеет значение только в том случае, если нет столкновений с препятствиями.
No.
Алгоритм
Параметр
Коллизия
Макс. Отклонение
1
PFM
= 10
○
3,2 м
2
2
3,7 м
3
PFM
= 1
—
4.6 м
4
FGM
= 0,5
—
3,4 м
3,2 м
6
AFPFM
= 25
—
3,0 м
—
4.3 м
8
ODG-PF
= 5,0
—
0,6 м
очевидный
9024 902 в таблице 1 ODG-PF избегал препятствий с выдающейся эффективностью, а AFPFM был более эффективным, чем обычный PFM.
Эксперименты с движущимися препятствиями показывают, что только ODG-PF успешно избежал движущихся препятствий во всех трех сценариях.Экспериментальные результаты сценария 3 показывают, что в сложной ситуации только ODG-PF успешно избежал статических и движущихся препятствий.
Анализ отказов показывает, почему другие методы не могли избежать препятствий, и для каждого из них были разные причины. В PFM и AFPFM полное поле представляет собой векторную сумму поля отталкивания и поля притяжения. Направление вектора (рекомендуемый угол транспортного средства с помощью PFM или AFPFM) вычисляется с использованием арктангенса вектора. Как показано на рисунке 22, если поле притяжения недостаточно велико, чтобы толкать поле отталкивания, вектор суммы будет направлен в сторону задней части транспортного средства.Проблема в том, что использование большого поля притяжения не является решением, поскольку поле отталкивания обратно пропорционально расстояниям до препятствий. Кроме того, у транспортных средств есть некоторые физические ограничения, такие как радиусы поворота, максимальные углы поворота колес и размеры кузова. Мы не можем резко изменить направление движения автомобиля назад. Поскольку скорость поворота ограничена, повороты, пытающиеся избежать препятствия, часто могут привести к более опасным позициям.
Как показано на рисунке 23, угол направляющей в FGM рассчитывается, как в (4).Недостатком этого расчета является то, что направление угла направляющей может быть направлено к препятствию, когда он находится между максимальным углом зазора и целевым углом, поскольку угол направляющей является средневзвешенным из двух углов.
6. Выводы
В этой статье мы представляем новый метод обхода препятствий, ODG-PF, который позволяет избегать препятствий очень эффективно и безопасно. Хотя AFPFM является усовершенствованием, позволяющим избежать проблемы локальных минимумов, его коэффициент привлекательного поля следует регулировать при изменении окружающей среды.Как и в случае с обычным PFM, когда транспортное средство находится в узком пространстве, отталкивающее поле становится сильным; поэтому значение должно быть большим. В противном случае робот застрянет на локальном минимуме или пойдет к цели очень неэффективно.
Моделирование и эксперименты показали, что движение транспортных средств с ODG-PF было очень стабильным. Кажется, что это стабильное движение происходит по двум причинам. Одна из причин заключается в том, что он сначала обнаруживает и определяет препятствия, а не напрямую вычисляет отталкивающее поле из данных о расстоянии, а другая заключается в том, что он находит угол с минимальными значениями из функции полного поля.Таким образом, ODG-PF не имеет проблемы с локальными минимумами, которая заставляет транспортное средство застревать в определенных точках.
Еще одним достоинством ODG-PF является то, что он избегает статических и движущихся препятствий без каких-либо регулировок. В выполненных сценариях движущихся препятствий использовавшееся транспортное средство не столкнулось ни с одним из статических или движущихся препятствий, а вместо этого уклонилось от них, используя тот же метод. Это также неплохой момент, поскольку не нужно выполнять какие-либо трудоемкие действия, такие как обработка изображений или обработка компьютерного зрения.ODG-PF может быть легко имплантирован в систему реального времени, потому что накладные расходы при его расчетах относительно невелики.
Доступность данных
Читатели могут получить доступ к данным через домашнюю страницу: http://cml.korea.ac.kr.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.
Благодарности
Эта работа была поддержана Программой фундаментальных научных исследований через Национальный исследовательский фонд Кореи (NRF), финансируемой Министерством образования (NRF-2016R1D1A1B01016071 и NRF-2016R1D1A1B 03936281), а также частично Brain Korea 21 Plus Project в 2018 году.
12 Дроны для предотвращения столкновений и объяснения по обнаружению препятствий
Дроны с датчиками обнаружения препятствий и предотвращения столкновений становятся все более распространенными как в потребительском, так и в профессиональном секторе. В этом году у нас довольно много дронов с технологией предотвращения столкновений.
Эта технология обнаружения и предотвращения препятствий началась с датчиков, обнаруживающих объекты перед дроном.
Теперь последние дроны от DJI, Walkera, Yuneec и других имеют передние, задние, нижние и боковые датчики предотвращения препятствий.
На момент написания есть всего 2 дрона, у которых есть все 6 направлений обнаружения препятствий.
В этой обновленной статье мы кратко рассмотрим лучшие дроны с технологиями обнаружения препятствий и предотвращения столкновений. Мы также даем вам краткий обзор типов используемых датчиков обнаружения препятствий, включая информацию о программных алгоритмах и технологии SLAM, которая используется для интерпретации изображений, сканируемых датчиками.
Здесь также есть ссылки и информация, если вы хотите создать свою собственную систему предотвращения столкновений своими руками.
Удивительно, но производители дронов используют не один тип датчиков обнаружения препятствий.
Мы видим, что для обнаружения препятствий и обхода препятствий используются датчики стереозрения, монокулярного зрения, ультразвуковые, инфракрасные, времяпролетные и лидарные датчики. Производители объединяют эти различные датчики вместе, чтобы создать системы обнаружения препятствий и предотвращения столкновений.
12 Дронов с функцией избегания препятствий
Приведенные ниже дроны для уклонения от препятствий содержат от 1 до 6 направлений технологии уклонения от препятствий.Мы рассмотрим этот список более подробно в этой статье.
Skydio 2
Kespry 2
DJI Mavic Air
Walkera Vitus
DJI Mavic Pro
DJI Mavic 2 Pro & Zoom
Yuneec Typhoon H / H Plus
Phantom
DJI Matrice 200
DJI Inspire 2
Autel Evo
Как вы можете видеть, DJI, ведущий потребительский и профессиональный производитель дронов с примерно 70% рынка, также лидирует, когда дело доходит до предотвращения препятствий. дроны.
Для сравнения всех вышеперечисленных дронов следует отметить, что у нового Skydio 2, а также у DJI Mavic Pro 2 и Mavic 2 Zoom лучшая система предотвращения препятствий.
Skydio 2 был выпущен только в октябре 2019 года. Он имеет перекрывающееся визуальное восприятие, что означает полное обнаружение препятствий. Он использует линзу super fisheye для обзора на 360 ° для истинного всенаправленного обзора, включая обнаружение препятствий сверху и снизу. Skydio 2 был специально разработан для отслеживания людей и объектов.
Mavic 2 имеет обнаружение препятствий со всех 6 сторон дрона.Mavic 2 также может облетать препятствия спереди или сзади. Более подробная информация о системе обнаружения препятствий Mavic 2 приведена ниже. DJI Mavic Pro 2 и Mavic 2 Zoom, выпущенные в августе 2018 года, оснащены новыми камерами и превосходной стабилизацией. Щелкните ссылку выше, чтобы посмотреть видео об этих последних квадрокоптерах DJI Mavic 2.
Следующим лучшим является система предотвращения препятствий DJI Phantom 4 Pro. Он имеет 5 направлений обнаружения препятствий и 4 направления уклонения от препятствий, что является выдающимся достижением.Он также имеет множество интеллектуальных режимов полета, сверхплавную стабильность и лучшую камеру 4k.
Каждый дрон отличается от более дорогих дронов, которые использовались для коммерческих инспекций, фотограмметрии и создания фильмов.
Одним из лучших способов обнаружения препятствий и предотвращения столкновений на небольшом дроне является DJI Mavic Air и Mavic Air 2, выпущенный в апреле 2020 года.
Обе модели Mavic Air имеют 3 направления предотвращения столкновений: вперед, назад и зондирование вниз.Это система распознавания и избегания была первой из небольших дронов, которая обнаруживала препятствия, а затем облетала объект.
Mavic Air обладает потрясающими инновационными технологиями и представляет собой потрясающий малогабаритный дрон. Вы можете прочитать полный обзор Mavic Air здесь, а новый Mavic Air 2 впечатляет еще больше. Вы можете прочитать полный обзор Mavic Air 2 здесь, в котором есть несколько потрясающих видеороликов.
Ниже я более подробно объясню технологию обнаружения препятствий и предотвращения столкновений Mavic Air, а также другие дроны, указанные выше.
Преимущества дронов для предотвращения столкновений
У дронов с системами предотвращения столкновений так много преимуществ и преимуществ.
Более безопасные дроны с обнаружением препятствий
Все хотят меньше падений дронов. Владельцу дрона очень легко увлечься полетом. Если вы потеряете ориентацию или концентрацию, вы можете легко отлететь назад или вбок на объект. Можно даже врезаться в препятствие, особенно при полетах на большие расстояния.
Почти все дроны имеют вид от первого лица, которые передают видео с камеры дрона обратно на пульт дистанционного управления, смартфон или планшет. Однако можно потерять эту видеопередачу.
Если вы пролетели достаточно далеко вне прямой видимости, без предотвращения препятствий будет невозможно безопасно вернуться домой без передачи видео. Нажатие кнопки «Вернуться домой» — единственный вариант, но если у вас нет возможности избегать препятствий, это может привести к аварии.
Дроны используются во многих общественных местах и на мероприятиях, поскольку они снимают потрясающие фильмы с уникальных ракурсов. К сожалению, было несколько несчастных случаев, что нехорошо. Люди должны быть в безопасности на концертах или спортивных мероприятиях, поэтому использование дронов для предотвращения столкновений на этих мероприятиях является обязательным.
Полет в помещении Сегодня большинство дронов летают с использованием спутниковых навигационных систем GPS и ГЛОНАСС, чтобы точно знать, где они находятся, и стабильно летать. Летать на открытом воздухе в открытом космосе несложно.Большая проблема — летать в помещении. Есть много отличных способов использования дронов для полетов в помещении.
Мы видим фабрики и склады, которые хотят использовать дроны во многих сферах, таких как инспекции, подсчет запасов и логистика.
Летать в помещении сложнее. Меньше места и больше препятствий — самые большие проблемы. Многим дронам нужны пилоты, чтобы вручную летать в помещении. Благодаря датчикам предотвращения препятствий это позволит дронам автономно перемещаться в помещении.
Расходы на страхование
Стоимость страхования профессионального аэросъемочного или мультиспектрального дрона может быть довольно высокой.Мультикоптер высшего класса с дорогостоящим фотооборудованием может стоить до 50 тысяч долларов. Для этих дронов необходимо иметь страховку, а стоимость страховки высока. Наличие дрона с системами предотвращения столкновений с обнаружением препятствий снизит эти расходы на страхование.
Дроны для обнаружения препятствий для простоты
Последние лучшие дроны сегодня оснащены камерами 4K и прекрасно снимают. Многие люди хотели бы иметь дрон, но боятся столкнуться с ним.Если пилот беспилотника врезается в дерево, это очень плохо, но если он врезается в человека, велосипедиста или машину, это может быть как катастрофическим, так и очень неприятным. Многие люди боятся, что они потерпят крушение при первом же полете, лишив их покупки.
Благодаря обнаружению препятствий и множеству функций безопасности, которые сегодня есть в дронах, мы должны увидеть, как гораздо больше людей будут заниматься полетами на дронах в качестве хобби или профессии. У дронов так много замечательных применений, и еще многое предстоит сделать.
Дроны остаются с нами, и мы можем смотреть в будущее, в котором дроны автономно доставляют посылки, лекарства и пиццу к нашим дверям. Чтобы это произошло, нужно преодолеть так много проблем. Без сомнения, дроны должны быть на 100% безопасными. Они должны уметь избегать препятствий как в движении, так и в канцелярских принадлежностях.
Датчики избегания препятствий
Различные беспилотные летательные аппараты используют следующие датчики избегания препятствий по отдельности или вместе;
Stereo Vision
Ultrasonic (Sonar)
Time-of-Flight
Lidar
Infrared
Monocular Vision
Далее в этом посте дается краткое, легкое для понимания объяснение того, как работает каждый датчик.
Что такое технология обнаружения препятствий и предотвращения столкновений
Для того, чтобы дрон, автомобиль или робот обнаруживали объекты, а затем предпринимали действия, чтобы избежать препятствия, будь то остановка, объезд или над объектом, задействует множество сложных технологий, работающих вместе для создания интегрированная система. Это влечет за собой множество различных датчиков, программирование программного обеспечения, которое включает математическое моделирование, алгоритмы, машинное обучение и аспекты технологии SLAM. Давайте кратко рассмотрим эти различные технологии.
Ad: Ознакомьтесь с этим превосходным предложением DJI Mavic 2 Pro на Amazon.
Sensor Fusion
Sensor Fusion — это процесс, посредством которого данные нескольких различных датчиков «объединяются» для вычисления чего-то большего, чем может быть определено одним одним датчиком. Слияние датчиков — это подкатегория слияния данных, также называемая слиянием мультисенсорных данных или слиянием сенсорных данных. Многие дроны DJI объединяют в своей системе предотвращения столкновений различные датчики.
Еще одна область применения объединения датчиков — точное сельское хозяйство с использованием мультиспектральных датчиков на дронах.Технология получения изображений с помощью мультиспектрального дистанционного зондирования использует диапазоны волн зеленого, красного, красного и ближнего инфракрасного диапазонов для получения как видимых, так и невидимых изображений сельскохозяйственных культур и растительности.
Эти различные датчики избегания препятствий передают данные обратно в полетный контроллер, который запускает программное обеспечение и алгоритмы обнаружения препятствий. Контроллер полета имеет множество функций. Одним из них является обработка данных изображения окружающей среды, сканированных датчиками обнаружения препятствий в реальном времени.
Алгоритмы уклонения от препятствий
Алгоритм уклонения от препятствий — это процесс или набор правил, которым необходимо следовать при вычислении данных от различных датчиков.Алгоритм представляет собой подробный пошаговый набор инструкций или формулу для решения задачи обнаружения всех типов объектов, как движущихся, так и неподвижных.
В зависимости от алгоритма он сможет сравнивать данные в реальном времени с сохраненными ссылочными изображениями объектов и даже может строить на этих изображениях.
Существует множество методов, которые можно использовать для обхода препятствий, включая то, как алгоритм обрабатывает данные. Наилучшая техника зависит от конкретной среды и различается для дрона для предотвращения столкновений и робота на заводе.
Вот хорошая веб-страница, на которой объясняются техники обхода препятствий. Это дает вам представление о технологиях и методах, которые используются для очень простого обнаружения объектов.
Алгоритм очень важен. У вас может быть лучший датчик обнаружения препятствий, но если программное обеспечение и алгоритм написаны плохо, данные с датчика не будут интерпретироваться неправильно, что приведет к ошибкам полета и падению дрона.
Технология SLAM для обнаружения и обхода препятствий
Одновременная локализация и картографирование или SLAM — чрезвычайно важная технология, когда дроны, автомобили и роботы обнаруживают и избегают препятствий.
SLAM — это процесс, посредством которого робот или устройство могут создавать карту своего окружения и правильно ориентироваться на этой карте в реальном времени. Это непростая задача, и в настоящее время SLAM находится на переднем крае технологических исследований и разработок.
Технология SLAM сначала строит уже существующую карту своего окружения. Устройство, такое как дрон или робот, запрограммировано с уже существующими картами. Затем эта карта уточняется по мере того, как робот или дрон перемещается по окружающей среде.
Настоящая проблема этой технологии — точность.Измерения должны производиться постоянно, когда робот или дрон движется в своем пространстве, и технология должна учитывать «шум», который вносится как движением устройства, так и неточностью метода измерения.
SLAM — захватывающая технология, о которой вы можете узнать больше в этой статье, озаглавленной «Что такое технология SLAM». Многие технологии обнаружения и обхода препятствий в дронах используют некоторые части SLAM. Монокулярное зрение — одна из таких технологий.
Система полного предотвращения препятствий — Контроллер полета
У каждого дрона будут небольшие различия в том, что делать после обнаружения объекта. Датчики сканируют окрестности и передают эту информацию обратно в систему управления полетом, которая будет управлять алгоритмом уклонения от препятствий. Затем полетный контроллер будет направлять дрон в зависимости от интерпретации визуальных данных алгоритма, летать ли вокруг, над или просто зависать перед препятствием.
Обнаружение препятствий для отслеживания и сопровождения объектов
Эти датчики обнаружения препятствий могут делать больше, чем просто обнаруживать объекты и перемещаться вокруг них или предотвращать столкновение с препятствием. Все перечисленные выше дроны используют датчики зрения вместе с передовыми алгоритмами распознавания изображений, чтобы квадрокоптер мог распознавать и отслеживать объекты. Эти датчики и алгоритмы обнаружения препятствий могут обнаруживать людей, транспортные средства, животных и многие другие объекты, за которыми следует следовать.
На дронах DJI эта технология известна как ActiveTrack со следующими вариантами выбора:
Trace — Следуйте позади или впереди объекта, автоматически избегая препятствий. Профиль — Облетайте объект под разными углами, чтобы получить профильные снимки объекта. Прожектор — Держите камеру наведенной на объект, пока самолет летит практически в любом месте.
Ультразвуковые датчики под Phantom 4 и Mavic позволяют этим дронам отслеживать уровень земли в режиме отслеживания местности.Обычно эти дроны автоматически остаются на одной высоте над землей.
Как работают датчики предотвращения столкновений
Далее мы дадим краткое объяснение, как работает каждый датчик обнаружения препятствий. У нас есть ссылки на другие статьи и видео, касающиеся датчиков стереозрения, инфракрасного, лидара, ToF, ультразвукового и монокулярного зрения.
Датчики стереозрения для предотвращения препятствий
Стереозрение работает аналогично трехмерному восприятию в нашем человеческом зрении.Стереоскопическое зрение — это вычисление информации о глубине путем объединения двухмерных изображений с двух камер с немного разных точек обзора.
Он начинается с определения пикселей изображения, которые соответствуют одной и той же точке физической сцены, наблюдаемой несколькими камерами. Затем можно установить трехмерное положение точки путем триангуляции с использованием луча от каждой камеры.
Чем больше идентифицируется соответствующих пикселей, тем больше трехмерных точек можно определить с помощью одного набора изображений.Методы корреляционного стереоизображения пытаются получить соответствия для каждого пикселя в стереоизображении, что приводит к созданию десятков тысяч трехмерных значений для каждого стереоизображения.
DJI использует стереозрение для предотвращения препятствий на передней части своих дронов. Они также комбинируют сенсоры Stereo Vision и Ultrasonic под своими дронами.
Вот короткое видео о том, как работает Stereo Vision.
Centeye RockCreek Vision Sensor
Centeye создала прототип системы технического зрения, позволяющей маленьким дронам парить на месте без GPS и избегать столкновений с ближайшими препятствиями.
Эта система была протестирована на беспилотном летательном аппарате (БПЛА) типа «нано», который весит около унции и помещается на ладони. В нем используются чипы технического зрения Centeye RockCreek ™.
На видео ниже показаны примеры полетов в закрытом жилом помещении.
Ультразвуковые датчики для обнаружения объектов (сонар)
Ультразвуковой датчик посылает высокочастотный звуковой импульс, а затем измеряет время, необходимое для отражения эха звука.Ультразвуковой датчик имеет 2 отверстия. Одно из этих отверстий передает ультразвуковые волны (как крошечный динамик), а другое отверстие принимает ультразвуковые волны (как крошечный микрофон).
Скорость звука в воздухе составляет примерно 341 метр (1100 футов) в секунду. Ультразвуковой датчик использует эту информацию вместе с разницей во времени между отправкой и получением звукового импульса для определения расстояния до объекта. Он использует следующее математическое уравнение:
Расстояние = Время x Скорость звука / на 2
Время = время между передачей ультразвуковой волны и ее получением
Вы делите это число на 2, потому что звуковая волна должен перемещаться к объекту и обратно
Большинство дронов используют ультразвуковые датчики в нижней части дрона для обнаружения земли, а также для использования в режиме отслеживания местности.
Ультразвук используется во многих различных областях. Ультразвуковые устройства используются для обнаружения объектов и измерения расстояний. В медицине часто используется ультразвуковая визуализация или сонография. При неразрушающем контроле изделий и конструкций ультразвук используется для обнаружения невидимых дефектов.
Ультразвук имеет множество промышленных применений, от очистки, смешивания и ускорения химических процессов. Такие животные, как летучие мыши и морские свиньи, используют ультразвук для обнаружения добычи и препятствий.
Термин гидролокатор используется для оборудования, используемого для генерации и приема звука.Акустические частоты, используемые в сонарных системах, варьируются от очень низких инфразвуковых до чрезвычайно высоких ультразвуковых.
Ультразвуковой датчик HC-SR04
Ультразвуковой датчик HC-SR04 использует сонар для определения расстояния до объекта, как это делают летучие мыши. Он предлагает отличное бесконтактное определение дальности с высокой точностью и стабильными показаниями в простом в использовании корпусе. От 2 см до 400 см или от 1 дюйма до 13 футов.
На работу HC-SR04 не влияет солнечный свет или черный материал, как у дальномеров Sharp (хотя акустически мягкие материалы, такие как ткань, бывает трудно обнаружить).Поставляется в комплекте с ультразвуковым передатчиком и модулем приемника.
Вы можете прочитать полное руководство по ультразвуковому датчику HC-SR04 здесь.
Времяпролетные датчики (ToF) для предотвращения столкновений Времяпролетная камера состоит из объектива, встроенного источника света, датчика и интерфейса. Он может захватывать информацию о глубине и интенсивности одновременно для каждого пикселя изображения, что делает его чрезвычайно быстрым с высокой частотой кадров. Датчики
ToF независимо регистрируют глубину, что позволяет использовать относительно простые алгоритмы обхода препятствий.Камеры ToF также обладают высокой точностью.
Time of Flight также называют «Flash Lidar», но эту технологию не следует путать с Lidar, о котором я расскажу ниже.
Как это работает. Камера ToF освещает всю сцену, включая объекты, с помощью импульсного или непрерывного источника света, а затем наблюдая за отраженным светом.
Измеряет время прохождения импульса от излучателя до объекта, а затем обратно после отражения от объекта. Поскольку скорость света известна, расстояние до всех точек препятствия можно легко вычислить.
Результатом этих вычислений является трехмерная карта диапазона глубин, которая была создана на одиночных снимках области или сцены. Это самая быстрая технология для захвата трехмерной информации.
Walkera Vitus использует датчики ToF для предотвращения столкновений на передней, левой и правой сторонах своего последнего карманного квадрокоптера.
Подробнее о множестве потрясающих применений датчиков ToF Flash Lidar на дронах можно прочитать здесь.
Датчики обнаружения препятствий AMS ToF
Датчик AMS ToF для обнаружения препятствий и предотвращения столкновений основан на запатентованной конструкции пикселей SPAD (однофотонный лавинный фотодиод) и время-цифровых преобразователях (TDC), которые имеют чрезвычайно узкая ширина импульса.Они могут измерять в реальном времени прямое время пролета инфракрасного луча VCSEL (лазерного) излучателя, отраженного от объекта.
Эта маломощная технология измерения времени пролета от AMS позволяет хост-системам точно измерять расстояния с очень высокой скоростью. Точные измерения расстояния используются в различных приложениях, включая обнаружение присутствия, распознавание лиц пользователя и современные камеры.
Датчики AMS используют сложные данные гистограммы и интеллектуальные программные алгоритмы в своих датчиках ToF, обеспечивая следующие функции:
способны обнаруживать и нейтрализовать эффект покровного стекла.
невосприимчивы к пятнам и перекрестным помехам, вызванным отражениями от покровного стекла.
имеют большой воздушный зазор.
обеспечивает точное определение расстояния независимо от цвета, отражательной способности и текстуры объекта.
может измерять расстояние до нескольких объектов в поле зрения.
Инфракрасный датчик для обнаружения препятствий
Инфракрасный (ИК) датчик обнаружения препятствий работает в соответствии с принципом инфракрасного отражения для обнаружения препятствий.
Инфракрасный датчик предотвращения препятствий в основном состоит из инфракрасного передатчика, инфракрасного приемника и потенциометра. В соответствии с отражающим характером объекта, если нет препятствий, излучаемый инфракрасный луч будет ослабевать с увеличением расстояния и в конце концов исчезнет.
Если есть препятствие, когда инфракрасный луч встречает его, он отражается обратно в инфракрасный приемник. Затем инфракрасный приемник обнаруживает этот сигнал и подтверждает наличие препятствия впереди.
Чтобы ИК-датчик не сбивался с толку видимым светом, инфракрасные детекторы работают с определенной частотой инфракрасного излучения, которое излучается излучателем, отражается от объекта, а затем улавливается приемником. Два устройства (излучатель и приемник) согласованы для достижения оптимальной чувствительности.
Когда нет объекта, инфракрасный приемник не принимает сигналов. Когда впереди находится объект, который блокирует инфракрасный свет, а затем отражает инфракрасный свет обратно на приемник.
Вот красивое короткое видео, в котором объясняется, как работает ИК-датчик препятствий.
Инфракрасный датчик расстояния Sharp GP2Y0A02YK0F
Sharp GP2Y0A02YK0F измеряет расстояния в диапазоне от 6 до 60 дюймов (20–150 см) с использованием отраженного луча инфракрасного света. Используя триангуляцию для расчета измеренного расстояния, этот датчик может обеспечивать согласованные показания, на которые меньше влияют отражательная способность поверхности, время работы или температура окружающей среды.
Sharp GP2Y0A02YK0F выдает аналоговое напряжение, соответствующее расстоянию до отражающего объекта. Вы можете узнать больше об этом ИК-датчике расстояния Sharp здесь.
Плата Arduino Nano и модуль ИК-датчика предотвращения препятствий
Очень популярный способ изучения обнаружения препятствий — использование платы электроники Arduino Nano и ИК-датчиков предотвращения препятствий.
Лидар для обнаружения препятствий
Лидарный датчик вычисляет расстояния и обнаруживает объекты путем измерения времени, которое требуется короткому лазерному импульсу для прохождения от датчика к объекту и обратно, вычисляя расстояние по известной скорости света .
Датчики высшего класса, такие как датчик Velodyne Lidar, используемый в автомобилях Google без водителя, объединяют несколько пар лазер / детектор (до 64) в один датчик, и каждый может пульсировать с частотой 20 кГц. Это позволяет выполнять измерения до 1,3 миллиона точек данных в секунду.
Различные приложения требуют разных требований к качеству данных. Однако для наиболее надежного обнаружения объектов абсолютно необходим объем данных, что делает лидарные датчики идеальными для обнаружения препятствий.
Лидарные датчики на дронах имеют множество применений, и вы можете прочитать о лидарных датчиках на дронах здесь.
В коммерческом БПЛА Kespry 2.0 используются лидарные датчики для обнаружения препятствий и обхода препятствий.
LeddarTech Vu8 LiDAR Sensor LeddartTech Vu8 — это компактный твердотельный LiDAR, который обеспечивает высокоточное обнаружение нескольких целей по восьми независимым сегментам. Датчик Vu8 Lidar весом всего 75 граммов может обнаруживать препятствия на расстоянии до 700 футов (215 метров).
В Vu8 используется фиксированный лазерный источник света, что значительно увеличивает надежность и экономичность датчика по сравнению с любым сканирующим LiDAR-решением.
Датчик Vu8 очень подходит для приложений навигации и предотвращения столкновений в полуавтономных и автономных транспортных средствах с водителем, таких как дроны, грузовики, тяжелое строительное и горнодобывающее оборудование, челноки, автобусы и другие транспортные средства общественного транспорта.
Приложения, такие как Advanced Traffic Management System (ATMS), требующие больших расстояний, а также широкое поле обзора, также получат большую выгоду от нового предложения датчиков Vu8.
Модули Vu8 доступны сегодня с различными вариантами поля зрения по прейскурантной цене, начинающейся от 475 долларов США, со скидками.
Монокулярные датчики зрения для предотвращения препятствий
Монокулярные датчики фиксируют изображения через камеру с одним объективом. Это трехмерная реконструкция глубины из одного неподвижного изображения.
Восприятие глубины — это способность видеть предметы в трех измерениях и оценивать расстояние. Как люди, мы используем сигналы глубины, глядя на изображения, чтобы определять расстояния между объектами.Эти метки глубины могут быть бинокулярными или монокулярными.
Метки глубины также известны как графические метки глубины, и их много.
Примером монокулярной реплики является линейная перспектива. На фотографии железнодорожных путей, уходящих вдаль, кажется, что параллельные линии пути встречаются. Это дает нам визуальную перспективу расстояния.
Другой пример — просмотр двух одинаковых объектов. Объект, находящийся дальше, будет казаться меньше, даже если объекты все еще того же размера.
Еще один пример монокулярной реплики — объекты, которые находятся дальше, появляются выше на изображении и ближе к линии горизонта.
Монокулярные камеры довольно популярны и недороги. Алгоритмы, используемые для интерпретации данных изображения, позволяют камерам с монокулярным зрением создавать трехмерные изображения, определять расстояния между объектами и обнаруживать препятствия.
В очень упрощенном объяснении алгоритм сравнивает изображение, захваченное датчиком камеры монокулярного зрения, с его графическими подсказками глубины.Это звучит очень просто. Однако для обнаружения препятствий с помощью камер монокулярного зрения потребовались выдающиеся исследования.
Вот действительно потрясающая статья под названием Монокулярное визуальное картирование для избегания препятствий на БПЛА.
Монокулярные камеры для дронов
Дрон Parrot AR 2.0 имеет 2 монокулярные камеры. Одна обращена вперед, а другая — вниз. Фактически, большинство дронов оснащено монокулярной камерой. Однако почти все дроны не используют монокулярные камеры для обнаружения и уклонения от препятствий.
Однако многие исследователи используют монокулярные камеры, такие как дрон Parrot AR 2.0, для обнаружения объектов в реальном времени с помощью алгоритмов машинного обучения. Вот еще одна статья с видеороликами, в которых монокулярные камеры Parrot AR drone 2.0 используются для обнаружения и обхода препятствий с помощью монокулярного зрения.
Лучшие дроны с системой предотвращения столкновений
Начнем с некоторых из самых популярных и новейших дронов с системой предотвращения столкновений, представленных сегодня на рынке.
ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы покупаете дрон с функцией обнаружения препятствий и предотвращения столкновений, прочтите руководство, поскольку функция предотвращения препятствий может быть отключена в определенных режимах или не будет работать, если такие условия, как освещение или окружение, не подходят для конкретного препятствия. датчик избегания.
Вот 2 примера, когда технология предотвращения препятствий может не работать. При плохом освещении уклонение от препятствий может не работать или работать некорректно. В некоторых интеллектуальных режимах, таких как спортивный режим на Mavic, обнаружение препятствий отключено.
Дрон DJI Skydio 2 с обнаружением препятствий и предотвращением столкновений Последним дроном на рынке, который имеет технологию обнаружения препятствий и предотвращения столкновений, является дрон Skydio 2. Он использует линзу super fisheye для обзора на 360 °, что дает Skydio 2 истинное всенаправленное обнаружение препятствий, в том числе сверху и снизу.
Skydio 2 был разработан специально для отслеживания людей и объектов.
Этот дрон также имеет исключительную технологию отслеживания движения и фантастическую камеру, позволяющую снимать потрясающее видео 4k со скоростью 60 кадров в секунду в качестве HDR.
Skydio 2 делает сверхчеткие фотографии с помощью 12-мегапиксельной HDR-камеры. Skydio 2 включает в себя множество интеллектуальных режимов съемки и съемки, включая Dronie, Hover, Angle Track, Orbit и Cable Cam.
Skydio 2 производится и поддерживается в США. Это настоящая американская история успеха. Основатели Skydio — ведущие аспиранты Массачусетского технологического института. В 2009 году они первыми разработали технологию автономных дронов. После Массачусетского технологического института они помогли запустить программу доставки дронов Google под названием Project Wing.Skydio была основана в 2014 году, а в 2018 году они выпустили Skydio R1.
Теперь, в 2019 году, у нас есть их последний инновационный дрон Skydio 2.
Skydio 2 с передовыми передовыми технологиями
Skydio 2 — это огромный технологический скачок по сравнению со своим предшественником.
Он имеет время полета 23 минуты и исключительно легкий — всего 27,3 унции (775 граммов). Он может летать со скоростью 36 миль в час (58 км / ч). Его максимальный потолок составляет 15 000 футов, что довольно удивительно.Он также имеет дальность передачи 2,17 мили (3,5 км).
Есть 3 способа управлять Skydio 2. Вы можете летать с помощью маяка, приложения на вашем смартфоне или с помощью пульта дистанционного управления Skydio.
Skydio 2 Технология обнаружения препятствий
Для обнаружения препятствий Skydio 2 использует 45 мегапикселей визуального восприятия от шести цветных камер по 200 градусов. Визуальное покрытие Skydio 2 перекрывается и позволяет видеть все во всех направлениях со сверхвысоким разрешением и исключительной четкостью.
Чтобы понимать все визуальные данные и реагировать на эти визуальные эффекты, Skydio 2 имеет чрезвычайно мощный обрабатывающий мозг. Он использует NVIDIA Jetson TX2, которое является самым быстрым и энергоэффективным встроенным вычислительным устройством на базе искусственного интеллекта. Благодаря 256 ядрам графического процессора он способен выполнять 1,3 триллиона операций в секунду. Skydio 2 действительно летающий суперкомпьютер.
Skydio 2 Технология предотвращения столкновений
Автономный движок Skydio понимает, что происходит вокруг Skydio 2, предсказывает, что произойдет дальше, и принимает разумные решения несколько раз в секунду.Он использует камеры 6 x 4k для построения 3D-карты своего окружения, на которой изображены деревья, люди, здания и многое другое.
Понимая, что вы делаете, какие препятствия следует избегать и что будет дальше, Skydio 2 никогда не потеряет объект съемки.
Маяк Skydio для слежения
Маяк Skydio обеспечивает непревзойденно качественное отслеживание с помощью GPS. Он будет следовать за вами повсюду, даже если не может вас видеть. Skydio Beacon можно использовать вместе с приложением Skydio или как отдельное независимое устройство.
При использовании с приложением Skydio 2 не будет ограничен диапазоном Wi-Fi вашего телефона и сможет использовать сильный сигнал GPS Beacon для отслеживания объекта.
Камера Skydio 2
Skydio 2 имеет потрясающую камеру, созданную на основе сенсора Sony IMX577 и RedDragon ™ QCS605. Он способен снимать видео 4K со скоростью до 60 кадров в секунду с HDR.
Skydio 2 имеет специальный фоторежим для получения 12-мегапиксельных HDR-фотографий для различных вариантов съемки, включая одиночную, интервальную и другие.
Вот видео, которое показывает вам все потрясающие функции, включая предотвращение столкновений и режим «следуй за мной» на Skydio 2. У этого дрона определенно есть WOW-фактор.
Kespry 2.0 Дрон для предотвращения столкновений
Компания Kespry предоставляет коммерческие решения в области авиации, такие как инспекции и геодезические исследования, во многих секторах, включая горнодобывающую промышленность, телекоммуникации, строительство, страхование и кровельные работы.
Их решение включает Kespry 2.0, программное обеспечение для картографирования и преобразования изображений в понятные данные для своих клиентов. Они также хранят данные для своих клиентов в облаке.
Kespry использует камеры с высоким разрешением, такие как Sony UMC-R10C с большим сенсором Exmor APS-C для детального захвата 20 мегапикселей цвета для точного расчета объемов, точного измерения расстояния и углов и безопасного определения опасностей или повреждений.
Kespry настраивает каждую камеру так, чтобы обеспечить максимальное качество изображения для определенных типов заданий.Изображения высокого разрешения с геотегами обрабатываются с помощью фотограмметрии в облаке Kespry.
Затем с помощью программного обеспечения для фотограмметрии создается одно ортофотоплан, чтобы предоставить высококачественные топографические карты, размерные и объемные данные, а также подробные сведения о бизнесе.
Дрон для предотвращения столкновений Kespry 2.0
Дрон Kespry 2.0 рассчитывает траекторию полета и летает автономно, используя датчики LiDAR, чтобы избегать препятствий. Kespry не вдавался в подробности о датчиках лидара, которые они используют.В целом, если вам нужен полноценный коммерческий дрон, стоит присмотреться к Kespry 2.0.
Дроны для обнаружения препятствий DJI Mavic 2 Pro и Mavic 2 Zoom
Новые Mavic 2 Pro и Mavic 2 Zoom, выпущенные только 23 августа 2018 года, могут обнаруживать объекты в 6 направлениях. Известный как всенаправленное обнаружение препятствий, квадрокоптер Mavic 2 может обнаруживать объекты слева, справа, вверх, вниз, вперед и назад.
Теперь вы можете подумать, что обнаружение препятствий со всех 6 сторон даст вам все возможности обнаружения.Это не тот случай. Всенаправленное обнаружение препятствий не полностью покрывает полную дугу окружности квадрокоптера в 360 градусов.
Тем не менее, это, безусловно, лучший дрон для обнаружения препятствий на рынке. Существуют мультироторные дроны, которые стоят в 10 раз дороже и не имеют возможности распознавать препятствия со всех сторон.
Как работает обнаружение препятствий Mavic 2
Mavic 2 Pro и Mavic 2 Zoom имеют датчики прямого, заднего, нижнего и бокового обзора, включая восходящие и нижние инфракрасные датчики.Все они обеспечивают всенаправленное обнаружение препятствий при достаточных условиях освещения.
Основными компонентами систем переднего, заднего и нижнего обзора являются шесть датчиков камеры, расположенных на носу, задней части и нижней части Mavic 2 Pro и Mavic 2 Zoom.
Система бокового обзора состоит из 2 камер, по одной с каждой стороны квадрокоптера Mavic 2.
Основными компонентами систем восходящего и нисходящего инфракрасного зондирования являются 2 трехмерных инфракрасных модуля, расположенных сверху и снизу дрона Mavic 2.
Система обзора вниз и система инфракрасного зондирования позволяют Mavic 2 очень точно удерживать текущее положение и зависать на месте. Система обзора и инфракрасного зондирования позволяет Mavic 2 летать в помещении или в других местах, где сигнал GPS недоступен.
Примечания по обнаружению препятствий Mavic 2
Очень важно прочитать документацию, прилагаемую к любому приобретенному вами дрону, и особенно разделы по безопасности, такие как функции возврата домой.
Если у вас есть дрон с функцией обнаружения препятствий и предотвращения столкновений, очень важно понимать, как он работает и в каких ситуациях он не работает.
Приведенные ниже примечания относятся к Mavic 2, но все дроны будут иметь одинаковые режимы или условия, при которых обнаружение препятствий и предотвращение столкновений не работают.
Режим ATTI (Attitude) — Избегание препятствий недоступно в режиме ATTI, поскольку недоступна система Mavic 2 Vision.
S-Mode (Sport) — В спортивном режиме Mavic 2 системы обзора отключены, и Mavic 2 использует только GPS для определения местоположения.
RTH Обход препятствий — Mavic 2 может обнаруживать и избегать препятствий во время автономного возврата в домашнюю точку при условии достаточного освещения и сильного сигнала GPS.
Интеллектуальный режим Hyperlapse — Mavic 2 будет тормозить и зависать на месте только во время Hyperlapse.
Параллельный режим и подрежимы Spotlight — В ActiveTrack 2.0 есть несколько сюжетных режимов. В режимах «Параллельный» и «Прожектор» Mavic 2 немедленно тормозит при обнаружении препятствия.
Режим POI — Mavic 2 будет тормозить и зависать на месте при обнаружении препятствия в режиме точек интереса
Системы бокового обзора — доступны только в ActiveTrack 2.0 и режиме штатива.
Mavic 2 Vision Systems — не может работать должным образом на поверхностях, на которых нет явных вариаций рисунка.
Скорость — Если Mavic 2 летит со скоростью более 31 мили в час (50 км / ч), система обзора не успевает затормозить и остановиться.
Слишком мало препятствий — Маленькие препятствия, такие как листья или электрические провода, слишком малы для обнаружения.
Нижний дополнительный фонарь Mavic 2
Дополнительный фонарь, расположенный на нижней стороне Mavic 2, улучшает видимость для системы нижнего обзора в условиях плохой освещенности.
Примечания по системам обнаружения препятствий Mavic 2
Существует множество причин и условий, в которых система видения и инфракрасного обнаружения не работает или не будет работать оптимально.Например, датчики зрения не работают в темноте или при плохом освещении.
Отражающие или прозрачные поверхности также могут вызвать проблемы с датчиками обзора и инфракрасного излучения. Это верно для всех систем технического зрения, а не только для Mavic 2.
Система DJI Mavic 2 APAS
Mavic 2 Pro и Mavic 2 Zoom имеют расширенную систему помощи пилотам (APAS). Система Mavic 2 APAS позволяет пользователям летать вперед и назад, избегая препятствий впереди и позади объекта.
APAS спланирует соответствующую траекторию полета, чтобы избежать этих препятствий в полете автоматически.
Mavic 2 APAS Примечания
Функция Mavic 2 APAS автоматически отключается при использовании интеллектуальных режимов полета и возобновляет работу после выхода из интеллектуального режима полета.
Доступно только при полете вперед и назад. Не работает при полете боком.
Дрон Mavic 2 зависнет на месте, если он не сможет избежать препятствия.
APAS может некорректно работать над водой или снегом.
Mavic 2 APAS не будет правильно работать в очень темных (<300 люкс) или очень ярких условиях (> 10 000 люкс).
Многие APAS работают некорректно в запретных для полетов зонах или на ограничениях полетов.
Дрон для предотвращения препятствий DJI Mavic Air
Новый Mavic Air, выпущенный только в январе 2018 года, может обнаруживать объекты в трех направлениях. Однако его система обзора вперед и назад намного умнее, чем у других дронов.Большинство дронов будет зависать только тогда, когда они чувствуют и движутся впереди. Mavic Air может выполнять пересчет и фактически облетать препятствие. Он будет зависать только в том случае, если ii не сможет изменить маршрут вокруг препятствия.
DJI Mavic Air имеет систему обзора вперед, назад и вниз, которая постоянно ищет препятствия спереди, сзади и снизу. Система обзора вперед и назад позволяет Mavic Air избегать столкновений, облетая препятствие или зависая перед ним.
FlightAutonomy 2.0 — это название интегрированной системы датчиков, алгоритмов и передовой технологии VIO DJI для Mavic Air. Эта функция FlightAutonomy позволяет Mavic Air ощущать окружающую обстановку и предпринимать действия, основываясь на чувствах.
В общих чертах, технология VIO или визуальной инерциальной одометрии объединяет информацию с камеры и инерциальных датчиков, в частности IMU, гироскопов и акселерометров, для точной оценки положения устройства, не полагаясь на системы спутниковой навигации.
Ad: Оцените это превосходное предложение DJI Mavic Air 2 на Amazon.
Mavic Air Датчики избегания препятствий
DJI Mavic Air использует передовую технологию VIO в своей мощной сенсорной системе FlightAutonomy 2.0. Он состоит из основной камеры на кардане, передних, задних и нижних датчиков двойного обзора, системы нисходящего инфракрасного зондирования, резервных модулей IMU и группы вычислительных основных процессоров.
Вместе эти датчики собирают информацию из окружающей среды и передают ее на высокопроизводительный процессор для более точного зависания и улучшения летных характеристик.
Система обзора вниз помогает Mavic Air сохранять текущее местоположение. Он может очень точно зависать на месте. Система Mavic Air Downward Vision также позволяет квадрокоптеру летать в помещении или в других средах, где отсутствует сигнал GPS.
Основными аппаратными компонентами системы нижнего обзора являются 2 камеры, а также модуль 3D-инфракрасного излучения.
Система APAS Mavic Air
Mavic Air имеет совершенно новую технологию Advanced Pilot Assistance System (APAS).Система Mavic Air APAS позволит квадрокоптеру попытаться обойти препятствия перед ним, пока вы летите с помощью пульта дистанционного управления.
Другими словами, когда вы летите вперед, Mavic Air постоянно сканирует свое окружение на предмет потенциальных препятствий. Если Mavic Air обнаруживает объект или препятствие, он рассчитывает безопасный путь вокруг препятствия без остановки. Это совершенно новая технология, которой нет на других дронах DJI, Mavic Pro или Spark.
Если он не может рассчитать или найти безопасный путь, он остановится и зависнет на месте.
Этот высокотехнологичный, простой в управлении дрон Mavic имеет функцию обнаружения препятствий и столкновения в двух направлениях. Он объединяет эти датчики, свою основную камеру и сложные алгоритмы в свою систему под названием FlightAutonomy для обнаружения и предотвращения препятствий.
FlightAutonomy состоит из 7 компонентов, включая 5 камер (передние и нижние датчики двойного обзора и основная камера), двухдиапазонное спутниковое позиционирование (GPS и ГЛОНАСС), 2 ультразвуковых дальномера, резервные датчики и группу из 24 мощных, специализированные вычислительные ядра.
Во время полета Mavic двойные датчики переднего и нижнего обзора измеряют расстояние между ним и препятствиями, делая снимки со всех четырех камер и используя эту информацию для создания трехмерной карты, которая точно сообщает ему, где находятся препятствия.
Для работы двойных датчиков переднего и нижнего обзора необходим видимый свет, и при ярком свете можно видеть впереди на расстояние до 49 футов (15 метров).
Функция Terrain Follow Mavic использует информацию о высоте, собранную бортовой ультразвуковой системой и его обращенными вниз камерами, чтобы вы летели на одной и той же высоте над землей, даже когда земля движется.
И ультразвуковые датчики, и датчики обзора необходимы для полетов в помещении или без сигналов GPS. Ультразвуковые и видеодатчики также используются для сверхплавного зависания и приземления.
Вот потрясающее видео, демонстрирующее технологию предотвращения препятствий Mavic Pro в действии. Также обратите внимание на сглаживание мушек и пленок Mavic Pro. Это также один из самых простых в управлении дронов.
DJI Phantom 4 Pro Дрон для предотвращения препятствий
Phantom 4 Pro — действительно выдающийся дрон.У него потрясающая камера 4k, и он очень стабильно летает. На самом деле, я недавно смотрел видео, где один из его пропеллеров был отрезан, но он все еще летел очень стабильно. Phantom 4 Pro также имеет множество автоматических интеллектуальных режимов полета, которые упрощают съемку;
Активный трек (профиль, прожектор, круг)
Путевые точки
TapFly
Режим слежения за ландшафтом
Режим штатива
Режим жестов.
S-Mode (Sport)
P-Mode (Position)
A-Mode (Attitude)
Режим для начинающих
Блокировка курса
Home Lock
Избегание препятствий
Phantom 4 Pro V2 был восстановлен -выпущена в январе 2020 года с потрясающими новыми функциями.Вы можете прочитать полный обзор DJI Phantom 4 Pro V2 здесь, который включает функции, характеристики и ответы на наиболее часто задаваемые вопросы.
Phantom 4 Pro Предотвращение столкновений
Phantom 4 Pro имеет 5 направлений обнаружения препятствий и 4 направления уклонения от препятствий с использованием следующих типов датчиков;
Стерео видение.
Инфракрасная система.
DJI объединяет вышеуказанные датчики в систему, которую они называют FlightAutonomy.
FlightAutonomy использует датчики стереовидения высокого разрешения, расположенные сзади, в дополнение к паре, размещенной спереди, а также инфракрасные сенсорные системы, расположенные слева и справа. Phantom 4 Pro использует систему навигации с 6 камерами.
Три набора датчиков двойного обзора образуют систему навигации с 6 камерами, которая постоянно работает для расчета относительной скорости и расстояния между Phantom 4 и объектом.
Используя эту сеть датчиков переднего, заднего и нижнего обзора, Phantom 4 Pro может точно зависать на месте без GPS при взлете в помещении, на балконах или даже при полете через окна с минимальным контролем со стороны пилота.
Phantom 4 Pro может летать в сложных условиях со скоростью до 31 мили в час (50 км / ч), избегая препятствий на своем пути. В режиме узкого зондирования Phantom 4 Pro сужает область зондирования, позволяя ему видеть больше деталей и летать через небольшие пространства.
Датчики технического зрения для интеллектуальных режимов полета
Опять же, DJI использует датчики технического зрения Phantom 4 не только для предотвращения столкновений. Датчики используются для отслеживания и отслеживания объектов и людей в их автономных режимах полета.
Phantom 4 — отличный выбор для многих профессионалов, и его можно использовать для самых разных целей, таких как инспекции, визуализация 3D, профессиональная съемка и фотография. Это также очень конкурентоспособная цена.
Лучший комплект Phantom 4 V2 на Amazon.
Phantom 4 Pro V2 Combo напрямую от DJI.
Вот потрясающее видео системы предотвращения столкновений Phantom 4, тестируемой в автономных режимах полета. Phantom 4, без сомнения, обладает лучшей технологией предотвращения столкновений по сравнению с другими дронами.
Walkera Vitus Дрон для предотвращения столкновений
Новый складной дрон Walkera Vitus летает сверхстабильно и снимает потрясающее видео высокой четкости 4k и 12-мегапиксельные фотографии. Его легко носить с собой и очень легко летать. Walkera всегда использует множество технологий в своих дронах.
Система предотвращения столкновений Walkera Vitus
Vitus имеет 3 направления обхода препятствий, а также датчики для точного зависания.Датчики, которые он использует, следующие:
Датчик времени пролета.
Инфракрасный датчик.
3 высокоточных датчика ToF позволяют Vitus обнаруживать препятствия на расстоянии 16 футов (5 метров) в 3 направлениях (спереди, слева, справа).
Инфракрасный датчик, а также камера с оптическим потоком в нижней части Vitus снимают изображения со скоростью 50 кадров в секунду для позиционирования и точного зависания. Этот инфракрасный датчик делает возможным полет в помещении без спутникового сигнала.
Walkera Voyager 5 Дрон для предотвращения столкновений
Voyager 5 — последний профессиональный и коммерческий дрон от Walkera, который был выпущен только в начале 2018 года. Что мне нравится в Walkera, так это то, что они действительно вкладывают в свои дроны как можно больше инноваций. .
Квадрокоптер Voyager 5 объединяет множество систем безопасности полетов, включая двойной IMU, двойной компас и двойную систему GPS, чтобы сделать его намного более надежным и безопасным.
Voyager 5 оснащен 3-осевым бесщеточным подвесом новой конструкции, обеспечивающим более стабильную съемку.В нем используется передовая технология амортизатора на подвесе, которая значительно снижает вибрацию и движение во время полета, позволяя камере снимать стабильные и плавные кадры даже после увеличения фокусного расстояния.
Есть 3 варианта камеры для Voyager 5:
Объектив с 30-кратным оптическим зумом.
Тепловизор Инфракрасная камера.
Камера ночного видения при слабом освещении.
Voyager 5 Технология предотвращения столкновений
Voyager 5 имеет технологию предотвращения столкновений спереди и вниз.
Фронтальный инфракрасный модуль предотвращения препятствий, высотомер и модуль оптического позиционирования позволяют Voyager 5 лучше позиционировать и обнаруживать препятствия во время полета, что значительно снижает риски аварий.
Voyager 5 может обнаруживать препятствия до 16 футов (5 метров) спереди с полем обзора 30 ° по горизонтали и ± 30 ° по вертикали.
Датчик обзора вниз на Voyager 5 работает с высоты менее 10 футов (3 метров). Поверхности должны иметь богатый рисунок и достаточное освещение.
Дрон для предотвращения столкновений Yuneec Typhoon H / H Plus
Этот беспилотный летательный аппарат Yuneec Typhoon H и новейший дрон Typhoon H Plus используют технологию Intel RealSense для обнаружения и обхода препятствий. Он использует камеру Intel® RealSense ™ R200 с модулем, работающим от Intel Atom, для построения трехмерной модели мира, чтобы не дать «Тайфуну H» столкнуться с препятствиями. Он использует следующие датчики;
Инфракрасный датчик лазерной камеры
Датчик сонара
Эта технология RealSense способна запоминать окружающую среду, что еще больше повышает уровень предотвращения возможных столкновений.Система предотвращения столкновений Typhoon H не является реакционной. Если он однажды уклонится от препятствия, он запомнит его местонахождение и автоматически узнает, как избежать его в следующий раз.
Лазерная камера Intel RealSense IR излучает инфракрасный свет на место, где она собирается лететь. Основываясь на смещении узора из-за объектов в сцене, он может вычислить расстояние до объектов от камеры. Этот метод расчета глубины в целом известен как структурированный свет, и именно так работают другие 3D-камеры, такие как оригинальный Kinect.
Интеллектуальные передние датчики сонара позволяют Typhoon H автоматически останавливаться перед препятствиями, обеспечивая более безопасный и легкий полет. Например, если препятствие было слишком большим, как обрыв, и его невозможно избежать, то датчики сонара остановят Тайфун H перед обрывом.
Избегание препятствий в режиме «Следуй за мной»
В режиме «Следуй за мной» RealSense снимает видео во всех направлениях, чтобы избежать столкновений с объектами. Камера Intel® RealSense ™ R200 с модулем на базе Intel® Atom ™ создает трехмерную модель мира, позволяя вам сосредоточиться на объекте, не беспокоясь о столкновении с препятствиями.
Дрон для предотвращения столкновений DJI Matrice 200
DJI Matrice 200 — это новейший коммерческий беспилотный летательный аппарат от DJI, имеющий множество применений, включая осмотр линий электропередач, мостов, вышек сотовых телефонов и т. Д. Он очень легко адаптируется и может нести Zenmuse X4S, Камеры X5S, Z30 и XT.
Он также может нести камеру поверх квадрокоптера и 2 камеры под Matrice 200. Итак, у вас есть камера с зумом Zenmuse Z30 и тепловизионная камера, установленные под дроном.
Matrice 200 имеет множество двойных систем для отказоустойчивого резервирования, таких как двойная батарея, спутниковая навигация, защита IMU и IP43.Он также имеет множество интеллектуальных режимов полета, таких как точки интереса и ActiveTrack.
DJI M200 Обнаружение препятствий и предотвращение столкновений
Для обнаружения препятствий и предотвращения столкновений DJI Matrice M200 объединяет в себе следующие датчики;
Лазерный датчик времени пролета
Датчик стереовидения
Ультразвуковой датчик
Камера с датчиком времени пролета, направленная вверх, распознает объекты выше. Matrice 200 использует датчики Stereo Vision для обнаружения объектов впереди.Он также использует как стереозрение, так и ультразвуковой датчик, показанный ниже.
Система технического зрения состоит из 3 датчиков стереовидения и 2 ультразвуковых датчиков спереди и снизу.
На Matrice 200 расположены 2 инфракрасных лазерных датчика Time of Flight.
Вся эта система обзора постоянно сканирует на предмет препятствий, позволяя Matrice 200 перемещаться, объезжать или просто зависать перед препятствием.
Дрон для предотвращения столкновений DJI Inspire 2
DJI Inspire 2 — это сбывшаяся мечта профессиональных кинематографистов и кинематографистов, поскольку он поддерживает многие функции, которые требуются требовательным аэровидеографам, включая управление двумя операторами и профессиональное сжатие видео.
В Inspire 2 добавлены функции, повышающие его надежность, с двойным резервированием ключевых модулей, таких как IMU и барометр. Интеллектуальная система управления полетом контролирует систему резервирования, предоставляя ей точные полетные данные.
Чтобы сделать съемку намного проще, Inspire 2 имеет следующие интеллектуальные режимы полета;
Spotlight Pro
Режим профиля
Режим штатива
Broadcast
QuickSpin
TapFly
ActiveTrack
Все эти интеллектуальные режимы полета делают Inspire 2 очень простым в управлении и позволяют пилоту сконцентрируйтесь, чтобы создавать сложные драматические кадры.
Голливудский продюсер мог бы гордиться качеством пленки, производимой на Inspire 2. В Inspire 2 интегрирована новая система обработки изображений CineCore 2.1, способная записывать видео 5,2 и 6k в CinemaDNG, видео 5,2k в Apple ProRes и многое другое. CineCore 2.1 встроен в носовую часть самолета и работает с любой камерой, подключенной через специальный порт для подвеса.
Inspire 2 — единственный дрон, который вам понадобится для создания фильмов голливудского качества. Он поставляется с наземными подвесами, поэтому вы можете снимать 100% фильмов или документальных фильмов с помощью Inspire 2.Фактически, фильм под названием The Circle был снят на 100% с помощью Inspire 2. Качество этих фильмов просто потрясающее.
DJI Inspire 2 Система предотвращения препятствий
Inspire 2 использует следующие датчики в своей системе обзора и инфракрасного зондирования, чтобы обнаруживать препятствия и избегать их;
Датчики стереозвука
Ультразвуковой датчик
Инфракрасный датчик
Основные компоненты системы обзора находятся на передней и нижней части Inspire 2, которая включает в себя 2 датчика стереовидения и 2 ультразвуковых датчика.
Инфракрасная сенсорная система состоит из 2 инфракрасных модулей в верхней части Inspire 2.
Системы переднего и нижнего обзора позволяют Inspire 2 обнаруживать препятствия на расстоянии до 98 футов (30 метров) впереди, обеспечивая защищенный полет на до 34 миль / ч (54 км / ч) при управляемом угле вертикального положения 25 °.
Направленные вверх инфракрасные датчики сканируют препятствия на высоте 16 футов (5 метров) над уровнем моря, обеспечивая дополнительную защиту при полете в закрытых помещениях. Системы обнаружения препятствий активны во время обычного полета, возврата домой и во всех интеллектуальных режимах полета.
DJI Inspire 2 — это дрон, о котором мы все мечтаем. Вы можете узнать больше о фантастических функциях Inspire 2 в этом потрясающем обзоре DJI Inspire 2.
Ниже у нас есть красивый график, который показывает, где расположены датчики системы DJI Vision на Inspire 2.
Autel Evo Obstacle Detection
Дрон для аэрофотосъемки Autel Evo — очень простой в управлении квадрокоптер, даже в помещении или в помещении. на малых высотах. EVO имеет потрясающее время полета — 30 минут и 4 секунды.Дальность видеосъемки 3 мили (7 км).
Благодаря технологиям динамического отслеживания, предотвращения препятствий и трехмерного картографирования EVO серьезно относится к безопасности и стабильности.
EVO включает в себя пульт дистанционного управления с 3,3-дюймовым OLED-экраном, на котором отображается критически важная информация о полете, или прямая трансляция HD-видео 720p, позволяющая видеть изображение с камеры без необходимости использования мобильного устройства.
Autel Evo Обнаружение препятствий и предотвращение столкновений
Использование двух фронтальных камер, обеспечивающих бинокулярное зрение, EVO создает трехмерную среду и реагирует на препятствия на пути.Интеллектуальные алгоритмы постоянно работают во время автономного полета, принимая долгосрочные решения для планирования пути вокруг препятствий.
Два ультразвуковых датчика в паре с еще двумя камерами компьютерного зрения на днище EVO помогают защитить самолет от приземления на неровную поверхность. Используя функцию точной посадки, камеры в нижней части EVO будут захватывать эталонные изображения и использовать их во время возвращения домой, обеспечивая точную точность во время последовательности посадки.
В задней части самолета EVO оборудован ближним ИК-датчиком, который защищает вас при автономном полете назад.
Характеристики воздушной дрон-камеры Autel Evo
Autel Evo оснащен мощной воздушной камерой на 3-осевом стабилизирующем подвесе, которая записывает видео с разрешением 4k до 60 кадров в секунду и скоростью записи до 100 Мбит / с. в кодеке H.264 или H.265. Используя оптику из настоящего стекла, EVO делает потрясающие аэрофотоснимки с разрешением 12 мегапикселей и широким динамическим диапазоном для большей детализации и цвета.
Разрешения: камера 4k / 12 МП
Угол обзора: 94 °
Видео: видео 60 кадров в секунду
Датчик: Sony CMOS 1/2.Матрица 3 дюйма
Диафрагма: F2.8
Обработчик изображения: Ambarella h3
Поддерживаемые типы SD-карт: Micro-SD-карта до 128 ГБ Класс 10
Форматы файлов: Фото: JPG, RAW, JPG + RAW
Режимы аэрофотосъемки Autel Evo:
Одиночный снимок
AEB — 3/5
Серийная съемка — 3/5/7/14
Промежуток времени — 2/5/7/10/20/30/ 60
Разрешение видео Autel Evo
4k 3840 x 2160
4k + 4096 x 2160
2.7k 2720 x 1530
1080P 1920 x 1080
720P 1280 x 720
Частота кадров видео: 240 кадров в секунду, 60 кадров в секунду, 48 кадров в секунду, 30 кадров в секунду и 24 кадров в секунду.
Не заканчивая, вот и запуск квадрокоптера Autel Evo. Это действительно фантастический квадрокоптер для обнаружения препятствий.
Читайте больше потрясающих статей о дронах из следующих категорий;
УСТРАНЕНИЕ СТОЛКНОВЕНИЯ ЛЕТНЫХ МЕСТ: МОМЕНТЫ РУЛЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ И ПОВЕДЕНИЕ
Резюме
1.Препятствия, приближающиеся по траектории полета, вызывают изменения позы и кинематики крыльев у привязанной летающей саранчи. Мы стремились подтвердить, что это поведение было поведением рулевого, путем измерения изменений в силе полета, связанных с их выполнением. Мы также исследовали координацию этих действий при выполнении маневров по предотвращению столкновений и влияние скорости или размера препятствия на время и величину реакции. 2. Саранча была привязана и подвешена в аэродинамической трубе на ортогонально расположенных листовых рессорах, на которых были установлены тензодатчики.Подъемный момент и момент рыскания можно было однозначно контролировать. Мы также наблюдали за поступательной силой, которая сочетала тангаж и тягу. Во время полета саранча снималась сзади на видео, в то время как цели разных размеров (5 см x 5 см, 7 см x 7 см, 9 см x 9 см, 11 см x 11 см) перемещались к голове с разной скоростью (1, 2, 3 или 4 м / с. ). 3. Угловая асимметрия передних крыльев во время движения вниз с высоким правым передним крылом, а также движения живота и задней ноги влево были временно связаны с увеличением крутящего момента рыскания влево.Когда левое переднее крыло высоко, движение живота и задней ноги вправо было временно связано с уменьшением момента рыскания влево. Поведение при уклонении от препятствий может быть связано либо с увеличением, либо с уменьшением составляющей шага / тяги. 4. Изменения ног, живота и взмахов крыльев в ответ на приближение препятствия были независимыми, но тщательно скоординированными. Более медленные подходы увеличивали величину ответов. Однако размер препятствия не повлиял на величину отклика.Более медленные и более крупные цели вызывали более раннюю реакцию (т. Е. Саранча реагировала, когда цели находились дальше от головы). 5. Мы пришли к выводу, что описанное нами поведение было поведением при рулевом управлении, которое направило бы животное вокруг препятствия на его траектории полета, и что было по крайней мере две стратегии предотвращения столкновения, связанные с замедлением или ускорением полета. Изменения ног, живота и взмахов крыльев формировали согласованную реакцию избегания, величина которой зависела от времени, доступного для ее развития.Далее мы делаем вывод, что маневр не был инициирован в постоянное время до столкновения, и мы предлагаем, что стратегия уклонения заключалась в том, чтобы инициировать маневр, когда цели оказывались в поле зрения насекомого более 10 с.
5. Использование сценария для избегания препятствий
Micro Maestro имеет внутренний язык сценариев, который может сохранять последовательности, считывать датчики и связывать все вместе для формирования интеллектуального поведения, что делает ваш гексапод по-настоящему автономным.Полную документацию по языку сценариев см. В разделе 6 Руководства пользователя Micro Maestro.
После того, как вы настроили все свои базовые походки, сотрите свой сценарий, затем нажмите кнопку «Копировать все последовательности в сценарий» на вкладке «Последовательность». Эта кнопка добавляет набор подпрограмм, которые можно использовать для доступа к различным походкам из сценария.
Затем вы можете вызывать эти подпрограммы из своего сценария. Например,
начинать
вперед
левый
повторить
заставит гексапод многократно шагать вперед, а затем поворачиваться влево, снова и снова.Вероятно, вы захотите принять во внимание показания датчика, доступ к которым можно получить с помощью команды GET_POSITION. Вот пример очень простой программы, которая использует показания датчиков, чтобы избегать объектов — настройте это, чтобы получить желаемое поведение!
Начало:
# резервное копирование, если оба датчика видят объект
левый_сенсор правый_сенсор логический_и
если назад назад назад goto start endif
# вернитесь назад и поверните направо, если левый датчик видит объект
left_sensor если назад вправо вправо вправо перейти в начало endif
# вернитесь назад и поверните налево, если правый датчик видит объект
right_sensor если назад влево влево влево goto start endif
# в противном случае, если впереди ничего нет, идите вперед
вперед
перейти к началу
# возвращает истину, если левый датчик видит объект
sub left_sensor
4 get_position 512 less_than
возвращаться
# возвращает истину, если правый датчик видит объект
sub right_sensor
3 get_position 512 less_than
возвращаться
### Подпрограммы последовательности: ###
# назад
суб назад
100 4992 5312 5056 frame_0_1_2 # Frame 0
120 7168 6976 frame_0_2 # Frame 1
100 6528 frame_1 # Кадр 2
120 4992 5056 frame_0_2 # Frame 3
возвращаться
# вперед
запасной форвард
100 7168 5312 6976 frame_0_1_2 # Frame 1
120 4992 5056 frame_0_2 # Frame 2
100 6528 frame_1 # Кадр 3
120 7168 6976 frame_0_2 # Frame 0
возвращаться
# левый
подменю слева
100 7168 5312 5056 frame_0_1_2 # Frame 0
150 4992 6976 frame_0_2 # Frame 1
100 6528 frame_1 # Кадр 2
150 7168 5056 frame_0_2 # Frame 3
возвращаться
# Правильно
суб правый
100 4992 5312 6976 frame_0_1_2 # Frame 1
120 7168 5056 frame_0_2 # Frame 2
100 6528 frame_1 # Кадр 3
120 4992 6976 frame_0_2 # Frame 0
возвращаться
подкадр_0_1_2
2 сервопривода 1 сервопривод 0 задержка сервопривода
возвращаться
подкадр_0_2
2 серво 0 задержка сервопривода
возвращаться
подкадр_1
1 серво задержка
возврат
% PDF-1.3
%
1 0 obj>
эндобдж
2 0 obj>
эндобдж
3 0 obj> / XObject> / ExtGState >>> / Annots [58 0 R 59 0 R 60 0 R 61 0 R 62 0 R 63 0 R 64 0 R 65 0 R 66 0 R 67 0 R 68 0 R 69 0 70 0 R 71 0 R 72 0 R 73 0 R 74 0 R 75 0 R 76 0 R 77 0 R 78 0 R 79 0 R 80 0 R 81 0 R 82 0 R 83 0 R 84 0 R 85 0 R 86 0 R 87 0 R 88 0 R 89 0 R 90 0 R 91 0 R 92 0 R 93 0 R 94 0 R 95 0 R 96 0 R 97 0 R 98 0 R 99 0 R 100 0 R 101 0 R 102 0 R 103 0 R 104 0 R 105 0 R 106 0 R 107 0 R 108 0 R 109 0 R 110 0 R 111 0 R 112 0 R 113 0 R] / Thumb 114 0 R / Q Вставлено true >>
эндобдж
4 0 obj> / XObject> / ExtGState >>> / Annots [166 0 R 167 0 R 168 0 R 169 0 R 170 0 R 171 0 R 172 0 R 173 0 R 174 0 R 175 0 R 176 0 R 177 0 R 178 0 R 179 0 R 180 0 R 181 0 R 182 0 R 183 0 R 184 0 R 185 0 R 186 0 R 187 0 R 188 0 R 189 0 R 190 0 R 191 0 R] / Большой палец 192 0 R / QInserted true >>
эндобдж
5 0 obj> / XObject> / ExtGState >>> / Annots [206 0 R 207 0 R 208 0 R 209 0 R 210 0 R 211 0 R 212 0 R 213 0 R 214 0 R 215 0 R 216 0 R 217 0 R 218 0 R 219 0 R 220 0 R 221 0 R 222 0 R 223 0 R 224 0 R 225 0 R 226 0 R 227 0 R 228 0 R 229 0 R] / Thumb 230 0 R / Q Вставлено true >>
эндобдж
6 0 obj> / XObject> / ExtGState >>> / Annots [287 0 R 288 0 R 289 0 R 290 0 R 291 0 R 292 0 R 293 0 R 294 0 R 295 0 R 296 0 R 297 0 R 298 0 R 299 0 R 300 0 R 301 0 R 302 0 R 303 0 R 304 0 R 305 0 R 306 0 R 307 0 R 308 0 R 309 0 R 310 0 R] / Thumb 311 0 R / Q Вставлено true >>
эндобдж
7 0 obj> / XObject> / ExtGState >>> / Annots [342 0 R 343 0 R 344 0 R 345 0 R 346 0 R 347 0 R] / Thumb 348 0 R / Q Вставлено true >>
эндобдж
8 0 obj> / XObject> / ExtGState >>> / Annots [357 0 R 358 0 R 359 0 R 360 0 R 361 0 R 362 0 R 363 0 R 364 0 R 365 0 R 366 0 R 367 0 R 368 0 369 0 R 370 0 R 371 0 R 372 0 R 373 0 R 374 0 R 375 0 R 376 0 R 377 0 R 378 0 R 379 0 R 380 0 R 381 0 R 382 0 R 383 0 R 384 0 R 385 0 R 386 0 R 387 0 R 388 0 R 389 0 R] / Thumb 390 0 R / Q Вставлено true >>
эндобдж
9 0 obj> / XObject> / ExtGState >>> / Annots [411 0 R 412 0 R 413 0 R 414 0 R 415 0 R 416 0 R 417 0 R 418 0 R 419 0 R 420 0 R 421 0 R 422 0 R 423 0 R] / Thumb 424 0 R / Q Вставлено true >>
эндобдж
10 0 obj> / XObject> / ExtGState >>> / Annots [435 0 R 436 0 R] / Thumb 437 0 R / QInserted true >>
эндобдж
11 0 obj> / ExtGState >>> / Thumb 442 0 R / Q Вставлено true >>
эндобдж
12 0 объектов >>>
эндобдж
13 0 obj> поток
x +
Изучение ROS с помощью двухколесного робота: избегание препятствий
Объезд препятствий
В этом руководстве мы узнаем, что такое алгоритм обхода препятствий и как он работает.Погнали!
ШАГ 1
Во-первых, давайте откроем наш ROSject, описанный в предыдущем посте. Если у вас его нет, просто скопируйте мою версию отсюда: http://www.rosject.io/l/96491bc/
Я начинаю запускать новый мир (с препятствиями), который мы создали для этой главы. Содержимое файла находится прямо здесь, вы должны скопировать и вставить в файл ~ / Simulation_ws / src / my_worlds / worlds / world2.launch
И измените файл запуска (~ / Simulation_ws / src / my_worlds / launch_world.запуск) ), чтобы быть как показано ниже:
<запуск>
Запустите мир из программы запуска симуляции ROSDS, как мы это делали в предыдущей главе / посте.У вас должна быть запущена следующая симуляция:
ШАГ 2
Создайте робота из веб-оболочки, но на этот раз передав некоторые аргументы, чтобы избежать стены (в противном случае робот появится прямо над одним из препятствий на правильном пути):
roslaunch m2wr_description spawn.launch y: = 8
Это среда, из которой мы начинаем!
Поскольку мы будем кодировать на Python, давайте создадим еще один сценарий в пакете motion_plan .Он идет по адресу ~ / catkin_ws / src / motion_plan / scripts /ruptle_avoidance.py. !! Не забудьте назначить ему необходимое разрешение [chmod + x ] !!
Пошагово!
В предыдущей главе мы определили 5 областей лазерного сканирования, и мы собираемся использовать то же самое здесь. Их:
Правый
Передний правый
Передний
Передний левый
Левый
Для простоты мы используем только 3 в середине для выполнения алгоритма обхода препятствий.
ШАГ 3
В нашем коде приступим к импорту необходимых библиотек:
#! / usr / bin / env питон
импортный rospy
из sensor_msgs.msg импорт LaserScan
из geometry_msgs.msg импорт Twist
Затем мы определяем глобал для издателя, отвечающего за установку скорости робота:
pub = Нет
В конце файла мы определяем основную функцию и вызываем ее для инициализации всего:
def main ():
глобальный паб
rospy.init_node ('чтение_лазера')
pub = rospy.Publisher ('/ cmd_vel', Twist, queue_size = 1)
sub = rospy.Subscriber ('/ m2wr / laser / scan', LaserScan, clbk_laser)
rospy.spin ()
если __name__ == '__main__':
основной ()
ШАГ 4
Теперь между библиотеками и основным методом мы определяем метод, который получает показания лазера через подписчика. Эти 5 регионов определены в словаре Python.
def clbk_laser (msg):
регионы = {
'right': min (min (msg.диапазоны [0: 143]), 10),
'испуг': min (min (msg.ranges [144: 287]), 10),
'front': min (min (msg.ranges [288: 431]), 10),
'fleft': min (min (msg.ranges [432: 575]), 10),
'left': min (min (msg.ranges [576: 713]), 10),
}
take_action (регионы)
По окончании лазерного считывания вызываем метод take_action . Определим это:
def take_action (регионы):
msg = Twist ()
linear_x = 0
angular_z = 0
state_description = ''
если регионы ['front']> 1 и регионы ['fleft']> 1 и регионы ['испуг']> 1:
state_description = 'case 1 - ничего'
linear_x = 0.6
angular_z = 0
elif регионы ['front'] <1 и регионы ['fleft']> 1 и регионы ['испуг']> 1:
state_description = 'case 2 - front'
linear_x = 0
angular_z = -0,3
elif регионы ['front']> 1 и регионы ['fleft']> 1 и регионы ['испуг'] <1:
state_description = 'case 3 - испуг'
linear_x = 0
angular_z = -0,3
elif регионы ['front']> 1 и регионы ['fleft'] <1 и регионы ['испуг']> 1:
state_description = 'case 4 - fleft'
linear_x = 0
угловой_z = 0.3
elif регионы ['front'] <1 и регионы ['fleft']> 1 и регионы ['испуг'] <1:
state_description = 'case 5 - перед и испуг'
linear_x = 0
angular_z = -0,3
elif регионы ['front'] <1 и регионы ['fleft'] <1 и регионы ['испуг']> 1:
state_description = 'case 6 - front and fleft'
linear_x = 0
angular_z = 0,3
elif регионы ['front'] <1 и регионы ['fleft'] <1 и регионы ['испуг'] <1:
state_description = 'case 7 - front and fleft и испуг'
linear_x = 0
угловой_z = -0.3
elif регионы ['front']> 1 и регионы ['fleft'] <1 и регионы ['испуг'] <1:
state_description = 'case 8 - бежать и испугаться'
linear_x = 0
angular_z = -0,3
еще:
state_description = 'неизвестный случай'
rospy.loginfo (регионы)
rospy.loginfo (state_description)
msg.linear.x = linear_x
msg.angular.z = angular_z
pub.publish (сообщение)
Это немного длинновато, но логика его не так уж и сложна.Давайте сгруппируем случаи if и проанализируем их поведение:
Если в любой из трех областей лазера ничего нет, робот просто движется вперед по прямой.
Для случая «2», «7» и «8» есть что-то впереди или все регионы. Мы просто определили, что в этих случаях нужно повернуть налево (положительное угловое значение).
Итак, для случаев «3» и «5», когда что-то есть с правой стороны, мы снова поворачиваем налево.
Наконец, случаи «4» и «6», просто поверните вправо (отрицательное угловое значение)
В конце функции мы просто регистрируем некоторые данные для целей отладки, устанавливаем сообщение twist и публикуем его.
Запустите скрипт и посмотрите, как робот избегает препятствий!
Надеюсь, в вашем ROSject все прошло хорошо. Если нет, помните, что вы всегда можете оставить комментарий или связаться с нами по любому из наших каналов. Если вам нужно, вы также можете скопировать окончательный ROSject, который мы создали из этого сообщения!
В следующем посте мы создадим алгоритм перехода от одной точки к другой, используя данные одометрии для локализации робота!
Ура!
Автоматический обход препятствий и теменная кора
Предполагается, что вентральный зрительный поток поддерживает восприятие, а спинной - для управления действием.Новое исследование пациентов с повреждением задней теменной части показывает, что спинной поток также способствует автоматическому избеганию препятствий при достижении цели.
Люди, идущие за напитком через переполненный бар, избегают препятствий на своем пути, даже не задумываясь об этом. Тем не менее, оказалось, что избежать препятствий в робототехнических приложениях на удивление сложно, когда движения необходимо совершать в загроможденных, а иногда и в опасных условиях.В этом выпуске Шиндлер и его коллеги 1 сообщают, что автоматическое избегание препятствий при визуально управляемом достижении поддерживается дорсальным визуальным потоком. Люди, достигающие между двумя объектами, имеют сильную тенденцию изменять свою траекторию досягаемости в ответ на изменение положения препятствия, даже если объекты находятся достаточно далеко, чтобы не мешать движению руки. Напротив, новая работа показывает, что люди с повреждением задней теменной доли не могут приспособить свои досягаемые ответы в соответствии с местоположением таких нерелевантных объектов.Авторы приходят к выводу, что спинной поток обеспечивает своего рода автоматическое визуальное руководство при достижении поведения, настроенное не только на местоположение целевого объекта, но и на избежание нерелевантных объектов в сцене.
Шиндлер и др. . 1 изучали, достигая у двух лиц с атаксией зрительного нерва - заболеванием, обнаруженным после повреждения задней теменной поверхности и связанным с нарушением действий, управляемых зрительным контролем. 2 Испытуемых просили протянуть руку между двумя цилиндрами, чтобы коснуться центральной целевой полосы (задача достижения) или указать на центр пространства между двумя цилиндрами (задача на деление пополам).Нормальные участники задачи охвата систематически меняли свои ответы в соответствии с положением цилиндров, даже если им не было предписано это делать. Например, при смещении цилиндров вправо нормальное расстояние между ними проходило дальше вправо. Поразительно, что пациенты с атаксией зрительного нерва не корректировали траекторию досягаемости, поскольку положение нерелевантных цилиндров менялось. Напротив, атаксические испытуемые действовали как обычные контроли в задаче на деление пополам, когда им давали указание определить среднюю точку между препятствиями, регулируя свою реакцию наведения при изменении положения цилиндров.Таким образом, атаксические субъекты могли учитывать положения препятствий, когда их просили сознательно оценить среднюю точку, но одни и те же стимулы не влияли на более автоматическое действие досягаемости, как это происходит при нормальном контроле.
Эти новые данные 1 также контрастируют с результатами, полученными у людей с другими нейропсихологическими расстройствами, такими как зрительная агнозия, включая повреждение вентрального зрительного потока. Люди с агнозом могут учитывать препятствия при достижении, но имеют проблемы с указанием на середину между препятствиями (Р.Д. Макинтош, H.C. Dijkerman, M. Mon-Williams и A.D. Milner, презентация в Обществе экспериментальной психологии, Кембридж, 2000) - паттерн, противоположный тому, который наблюдается при зрительной атаксии. Шиндлер и др. . воспринимайте эту двойную диссоциацию как указание на отличительную роль вентрального и дорсального потоков в зрении. Современная точка зрения состоит в том, что вентральный поток поддерживает перцепционные суждения (такие как суждения о средней точке между двумя стимулами), тогда как дорсальный поток опосредует онлайн-контроль действия 3 .По их результатам Schindler et al . Предлагаем, чтобы спинной поток также вычислял траектории досягаемости, которые избегают потенциальных препятствий. Как следствие, когда этот поток обработки поврежден, препятствия больше не влияют на достижение производительности.
Другой интересный аспект новой статьи 1 заключается в том, что, хотя атаксические субъекты планировали свои движения визуально, экспериментаторы затемняли зрение субъектов, когда они начинали двигаться. Это, в свою очередь, предполагает, что спинной поток не только участвует в оперативном управлении действием, но также учитывает препятствия в окружающей среде, когда движение запрограммировано до того, как действие произойдет.Мало что известно о роли спинного потока в программировании действий, и это, несомненно, важная область для будущих исследований. Кроме того, как отмечают Шиндлер и его коллеги, мало что известно о том, какие свойства препятствий важны - имеют ли значение только местоположение и размер? Влияют ли другие свойства на программирование движений в спинном потоке, или тогда должны быть задействованы другие области мозга?
Этим результатам могут быть предложены различные альтернативные интерпретации, но авторы утверждают, что такие объяснения маловероятны.Например, может случиться так, что, по сравнению с контрольной группой, атаксические субъекты меньше обращают внимание на цилиндры при дотягивании из-за сложности движений рук, которые часто бывают медленными и могут требовать высокого уровня концентрации. Препятствия могут в меньшей степени влиять на медленные движения, которые легче контролировать и, следовательно, исправлять в режиме онлайн. Однако анализ кинематики досягаемости атаксических субъектов показал, что только один из двух испытуемых имел аномально медленное досягаемость. Таким образом, скорость движения не имеет решающего значения.Кроме того, концентрируясь на движении, атаксические люди могут уделять меньше внимания нерелевантным стимулам - как это предлагается в современных теориях человеческого внимания 4 . Однако Шиндлер и др. . обратите внимание, что субъект с оптической атаксией правой конечности из-за повреждения задней теменной левой конечности не учел только те препятствия на его правой (противоположной) стороне; на его выступление обычно влияло положение препятствий на относительно незатронутой левой (ипсилезионной) стороне.Таким образом, этот человек не проявлял общего недостатка внимания в результате концентрации на действии.
Однако, прежде чем отказываться от какой-либо роли внимания, может быть важно изучить, как влияние препятствий меняется в зависимости от текущей нагрузки внимания человека. Даже человек с односторонним повреждением может проявлять дифференцированное внимание к ипсилезионной стороне, где учитываются препятствия, и в сторону от противоположной стороны, где препятствия имеют меньшее влияние.Даже если спинной поток важен для автоматических аспектов действия, это не означает, что внимание не влияет на его работу. Учитывая другие доказательства влияния внимания на действие 5 , мы сильно подозреваем, что такие модулирующие эффекты могут присутствовать.
Ссылки
1
Schindler, I. et al. Нац. Neurosci. 7 , 779–784 (2004).
CAS
Статья
Google Scholar
2
Перенин, М.-Т. И Вигетто А. Мозг 111 , 643–674 (1988).
Артикул
Google Scholar
3
Милнер А.Д. и Гудейл М.А. Визуальный мозг в действии (Academic, Лондон, 1995).
