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Das System verhindert, dass schnelle Drohnen in unbekannten Gebieten abstürzen

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Drohnen können mit hoher Geschwindigkeit zu einem Ziel fliegen und gleichzeitig sichere "Backup"-Pläne aufbewahren, wenn es einmal schief geht.

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Autonome Drohnen sind vorsichtig, wenn sie das Unbekannte navigieren. Sie schleichen sich vorwärts und kartieren häufig unbekannte Bereiche, bevor sie weitermachen, damit sie nicht gegen unentdeckte Objekte prallen. Diese Verlangsamung ist jedoch nicht ideal für Drohnen, die zeitkritische Aufgaben wie Such- und Rettungseinsätze durch dichte Wälder fliegen.

Jetzt haben die Forscher des MIT ein Trajektplanungsmodell entwickelt, das Drohnen hilft, mit hoher Geschwindigkeit durch bisher unerforschte Gebiete zu fliegen und dabei sicher zu bleiben.

Das Modell - treffend "SCHNELLER" genannt - schätzt den schnellstmöglichen Weg von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt über alle Bereiche, die die Drohne sehen kann und kann, ohne Rücksicht auf die Sicherheit. Aber während die Drohne fliegt, protokolliert das Modell kontinuierlich kollisionsfreie "Backup"-Bahnen, die leicht von dieser schnellen Flugbahn abweichen. Wenn die Drohne unsicher über ein bestimmtes Gebiet ist, umgeht sie den Backup-Pfad hinunter und plant ihren Pfad neu. Die Drohne kann somit mit hoher Geschwindigkeit auf der schnellsten Flugbahn fahren und gelegentlich aus Sicherheitsgründen leicht abbremsen.

"Wir wollen immer den schnellsten Weg gehen, aber wir wissen nicht immer, dass er sicher ist. Wenn wir auf diesem schnellsten Weg feststellen, dass es ein Problem gibt, brauchen wir einen Backup-Plan", sagt Jesus Tordesillas, Doktorand im Department of Aeronautics and Astronautics (AeroAstro) und Erstautor eines Papiers, in dem das Modell beschrieben wird, das auf der International Conference on Intelligent Robots and Systems im nächsten Monat vorgestellt wird. "Wir erhalten eine höhere Geschwindigkeitstrajektorie, die vielleicht nicht sicher ist, und eine langsamere Trajektorie, die völlig sicher ist. Die beiden Pfade werden zunächst zusammengenäht, aber dann weicht einer für die Leistung und der andere für die Sicherheit ab."

In Waldsimulationen, in denen eine virtuelle Drohne um Zylinder navigiert, die Bäume darstellen, absolvierten Drohnen mit SCHNELLEREM Antrieb sicher Flugrouten, die etwa zweimal schneller waren als herkömmliche Modelle. In realen Tests erreichten schnellere Drohnen, die sich in einem großen Raum um Kartons herum bewegen, Geschwindigkeiten von 7,8 Metern pro Sekunde. Das bedeutet, dass die Grenzen für die Fluggeschwindigkeit der Drohnen, basierend auf Gewicht und Reaktionszeit, überschritten werden, sagen die Forscher.

"Das ist so schnell wie möglich", sagt Co-Autor Jonathan How, der Richard Cockburn Maclaurin Professor für Luft- und Raumfahrt. "Wenn Sie in einem Raum stünden, in dem eine Drohne 7 bis 8 Meter pro Sekunde fliegt, würden Sie wahrscheinlich einen Schritt zurücktreten."

Der andere Co-Autor der Arbeit ist Brett T. Lopez, ein ehemaliger Doktorand bei AeroAstro und heute Postdoc am Jet Propulsion Laboratory der NASA.

Aufteilen von Pfaden

Drohnen verwenden Kameras, um die Umgebung als Voxel zu erfassen, 3D-Würfel, die aus Tiefeninformationen generiert werden. Während die Drohne fliegt, wird jedes erkannte Voxel als "freier bekannter Raum", unbesetzt von Objekten, und "besetzter bekannter Raum", der Objekte enthält, bezeichnet. Der Rest der Umgebung ist "unbekannter Raum"

FASTER nutzt all diese Bereiche, um drei Arten von Trajektorien zu planen - "ganz", "sicher" und "engagiert" Die gesamte Trajektorie ist der gesamte Weg vom Startpunkt A bis zum Zielort B, durch bekannte und unbekannte Gebiete. Dazu erzeugt die "konvexe Zerlegung", eine Technik, die komplexe Modelle in diskrete Komponenten zerlegt, überlappende Polyeder, die diese drei Bereiche in einer Umgebung modellieren. Unter Verwendung einiger geometrischer Techniken und mathematischer Einschränkungen verwendet das Modell diese Polyeder, um eine optimale gesamte Trajektorie zu berechnen.

Gleichzeitig plant das Modell eine sichere Trajektorie. Irgendwo entlang der gesamten Trajektorie zeichnet es einen "Rettungspunkt", der angibt, in welchem Moment eine Drohne aufgrund ihrer Geschwindigkeit und anderer Faktoren in den ungehinderten, freien, bekannten Raum wechseln kann. Um ein sicheres Ziel zu finden, berechnet es neue Polyeder, die den freien bekannten Raum abdecken. Dann lokalisiert es einen Punkt in diesen neuen Polyedern. Im Grunde genommen stoppt die Drohne an einem sicheren Ort, aber so nah wie möglich am unbekannten Raum, was einen sehr schnellen und effizienten Umweg ermöglicht.

Eingesetzte Trajektorie

Die festgelegte Trajektorie besteht aus dem ersten Intervall der gesamten Trajektorie sowie der gesamten sicheren Trajektorie. Dieses erste Intervall ist jedoch unabhängig von der sicheren Trajektorie und wird daher nicht durch die für die sichere Trajektorie erforderliche Bremsung beeinflusst.

Die Drohne berechnet eine ganze Trajektorie auf einmal, während sie immer die sichere Trajektorie im Auge behält. Aber es hat ein Zeitlimit: Wenn es den Rettungspunkt erreicht, muss es die nächste ganze Trajektorie durch bekannten oder unbekannten Raum erfolgreich berechnet haben. Wenn dies der Fall ist, folgt er weiterhin der gesamten Trajektorie. Andernfalls wird auf die sichere Trajektorie umgelenkt. Dieser Ansatz ermöglicht es der Drohne, hohe Geschwindigkeiten entlang der festgelegten Trajektorien aufrechtzuerhalten, was der Schlüssel zu hohen Gesamtgeschwindigkeiten ist.

Damit dies alles funktioniert, entwickelten die Forscher Wege für die Drohnen, alle Planungsdaten sehr schnell zu verarbeiten, was eine Herausforderung war. Da die Karten beispielsweise so unterschiedlich sind, variierte die Zeitbegrenzung für jede festgelegte Trajektorie zunächst dramatisch. Das war rechenintensiv und verlangsamte die Planung der Drohne, also entwickelten die Forscher eine Methode, um schnell feste Zeiten für alle Intervalle entlang der Trajektorien zu berechnen, was die Berechnungen vereinfachte. Die Forscher entwickelten auch Methoden, um zu reduzieren, wie viele Polyeder die Drohne verarbeiten muss, um ihre Umgebung abzubilden. Beide Methoden haben die Planungszeiten drastisch erhöht.

"Wie man die Fluggeschwindigkeit erhöht und die Sicherheit aufrechterhält, ist eines der schwierigsten Probleme für die Bewegungsplanung der Drohne", sagt Sikang Liu, Software-Ingenieur bei Waymo, dem früheren selbstfahrenden Autoprojekt von Google, und Experte für Algorithmen zur Trajektplanung. "Diese Arbeit zeigte eine großartige Lösung für dieses Problem, indem sie das bestehende Framework zur Generierung von Trajektorien erweiterte. In der Trajektorie-Optimierungspipeline ist die Zeitverteilung immer ein kniffliges Problem, das zu Konvergenzproblemen und unerwünschtem Verhalten führen kann. Dieses Papier behandelte dieses Problem durch einen neuartigen Ansatz.... der ein aufschlussreicher Beitrag zu diesem Thema sein könnte."

Die Forscher bauen derzeit größere, schneller angetriebene Drohnen mit Propellern, die einen gleichmäßigen horizontalen Flug ermöglichen. Traditionell müssen Drohnen während des Fluges rollen und neigen. Aber diese kundenspezifische Drohne würde für verschiedene Anwendungen völlig flach bleiben.

Eine mögliche Anwendung für FASTER, die mit Unterstützung des US-Verteidigungsministeriums entwickelt wurde, könnte die Verbesserung von Such- und Rettungsmissionen in Waldgebieten sein, die viele planerische und navigatorische Herausforderungen für autonome Drohnen darstellen. "Aber das unbekannte Gebiet muss kein Wald sein", sagt er. "Es könnte jeder Bereich sein, in dem man nicht weiß, was kommt, und es ist wichtig, wie schnell man sich dieses Wissen aneignet. Die Hauptmotivation ist der Bau agilerer Drohnen."