|
В ЛЭТИ научились автоматически настраивать колеса и камеры у беспилотных роботов с помощью “шахматных досок” и QR-кодов
Сегодня беспилотные колесные роботы различных типов внедряются во многих сферах жизни. Например, в разных городах мира идет тестирование беспилотных автомобилей, такси и курьеров доставки товаров. Поскольку предполагается, что в будущем число роботов в городах будет увеличиваться, то перед учеными возникают задачи по разработке алгоритмов, методов и систем, которые позволят таким машинам эффективно и безопасно для общества взаимодействовать друг с другом и окружающей средой. Для создания и отработки работы различных аспектов интеллектуальных систем для роботов в 2016 году в Массачусетском технологическом институте (США) был разработан проект Duckietown: это пространство, которое представляет собой уменьшенную модели реальной городской транспортной среды, которая включает в себя дороги с разметкой, транспортные средства, светофоры, дорожные знаки, беспилотных колесных роботов и уточек-пешеходов. Со временем проект стал международным, и свои модели городов для испытания беспилотников открылись в университетах разных стран. В 2021 году пространство Duckietown было открыто в СПбГЭТУ «ЛЭТИ». «Точное перемещение беспилотных роботов требует настройки камеры, от параметров которой зависит компьютерное зрение, а также калибровки ведущих колес, от которых зависят повороты и движение по прямой. Сегодня настройка этих параметров у роботов делается операторами вручную. Калибровка одного робота делается относительно быстро. Однако, если мы хотим запустить сразу несколько беспилотников, то нам потребуется много времени и операторов. Для решения этой проблемы мы разработали метод, который позволяет роботу самостоятельно и оперативно настроить камеру и колеса. Этот метод мы успешно отработали в нашем Duckietown», - рассказывает ассистент кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Антон Филатов. Эксперименты проводились на трехколесных роботах с колесной формулой 2:1, в которых ведущими являются передние два колеса (такие роботы применяются во всех Duckietown). Регулярная настройка оборудования у беспилотников перед их применением требуется, потому что в процессе массового производства камер и колес, полученные изделия неизбежно будут немного различаться. Эти небольшие погрешности приводят к тому, что колеса могут быть немного разного размера, а камеры станут делать незначительно различающиеся снимки. Без калибровки робота эти факторы могут приводить его к нарушению заданного движения и дезориентации в пространстве. Ученые ЛЭТИ разработали два последовательных этапа настройки камеры и колес, которые робот может выполнять самостоятельно. Сначала начинается калибровка камеры, которая осуществляется с помощью фотосъемки нескольких горизонтально расположенных шахматных досок с известными размерами квадратов. Робот делает серию снимков в процессе разворота на 360 градусов. С помощью математических расчетов вычисляются реальные расстояния между квадратами с учетом искажения картинки, который создает широкоугольный объектив камеры. Затем робот заезжает на небольшую площадку, на поверхности которой нанесена разметка, похожая по своей природе на QR-коды, которые выполняют роль координат. Первоначальное положение робота не имеет значения и может быть случайным. Для калибровки колес требуется несколько раз проехать вперед-назад по любому участку площадки, фиксируя на камеру QR-коды, через которые он проезжал. Эти действия позволяют рассчитать положение робота и степень отклонения при движении по прямой. После завершения этого алгоритма робот может самостоятельно приступать к выполнению задач. «По результатам испытаний по точности подход оказался сравним с ручными способами калибровки. Он может заменить человека при выполнении этой задачи. Это значит, что, с одной стороны, мы снижаем риски, связанные с человеческим фактором, а с другой, можем быстро и точно настраивать сразу несколько беспилотных роботов. При необходимости можно адаптировать предложенный метод не только для настройки камер небольших трехколесных роботов, но и для систем компьютерного зрения в полноразмерных беспилотных автомобилей», - поясняет Антон Филатов. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Applied Sciences.
Контактное лицо: Дарья Бодак
Компания: СПбГЭТУ "ЛЭТИ"
Добавлен: 00:10, 19.02.2022
Количество просмотров: 876
Страна: Россия
«Обучение служением»: в МГППУ прошла проектная сессия, Московский государственный психолого-педагогический университет, 04:18, 26.04.2024, Россия50 | |
Проект «Обучение служением» - инструмент для развития студента и решения важных социальных задач региона.
«Обучение служением» — это образовательный подход, при котором студенты обучаются и одновременно приносят пользу обществу, применяя свои профессиональные навыки для решения реальных социальных задач. |
CODDY открывают набор на летние городские программы для детей., CODDY, 14:48, 24.04.2024, Россия179 |
С 27 мая будут проводиться летние городские интенсивы по программированию и дизайну от международной школы CODDY. На них дети в возрасте от 6 лет будут обучаться навыкам программирования, а также осваивать творческие направления, например видеоблогинг, дизайн или рисование. |
|
|