• Nick LAVARS

Logiciel de Guidage pour rendre les Drones autonomes à travers des espaces encombrés


La technique a été démontrée dans un environnement de «forêt simulée »

La technologie Drone vous promet beaucoup, mais avant que le public ne se fasse à l’idée de voir surgir furtivement dans toutes les directions des drones venant leur livrer le paquet tant attendu, ils veulent se sentir confiants et n’ont pas envie de forcément brusquer les choses. Parmi les nombreux informaticiens qui travaillent sur ce problème, une équipe de chercheurs du MIT ont développé un logiciel de planification d'itinéraires pour les drones qui leur permet de faire des virages complexes et de naviguer de manière autonome dans des espaces restreints.

Les scientifiques du MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) a fait des progrès dans ce domaine l'an dernier : ils ont démontré q'un drone à voilure fixe était capable de foncer à travers les arbres à 30 mph (48 km / h). Mais tout cela et d'autres systèmes de prévention des accidents ayant pour but de guider un aéronef à travers un environnement occupé par des obstacles, une nouvelle solution les guide à élaborer pour eux un espace aérien plus favorable, entraînant un drone mieux équipé pour gérer des environnements denses, à des vitesses plus lentes.

« Plutôt que calculer des chemins basés sur le nombre d'obstacles dans l'environnement, il est beaucoup plus facile de gérer l'inverse : les segments de l'espace qui sont « libres » pour le drone pour son itinéraire », explique Benoit Landry, auteur principal sur le nouveau document de recherche. «Utilisation de segments en espace libre est une approche plus ‘verre à moitié plein’ qui fonctionne beaucoup mieux pour les drones dans de petits espaces encombrés."

Pour atteindre cet objectif, l'équipe de Landry a équipé un quadcopter avec des capteurs optiques de mouvement et une unité de mesure inertielle embarquée pour surveiller la position exacte des obstacles. Ils ont ensuite mis au point un algorithme qui détecte les espaces libres dans l'environnement, les relie entre eux et lui attribue une chaîne de manœuvres de vol afin d’aboutir à un plan de vol complet.

La technique a ensuite été démontrée dans une forêt simulée, avec le prototype évoluant dans et autour du parcours du combattant construit à partir de tuyaux en PVC et de cordes. Mesurant 3.5 (8,9 cm) de rotor à rotor, le drone a été capable de passer comme un éclair à travers des espaces de 10 pieds carrés à des vitesses allant jusqu'à un mètre par seconde.

La technologie offre un aperçu passionnant de la façon dont les drones pourraient un jour être autonomes et naviguer autour de bâtiments effondrés ou d'épaisses forêts, mais dans sa forme actuelle, il est incapable de planifier son trajet en temps réel, ce qui nécessite une moyenne de dix minutes pour tracer sa route avant le décollage. Mais Landry dit que ce temps de préparation peut être réduit avec quelques modifications.

« Par exemple, vous pouvez définir un 'espace libre de régions’ plus largement que les liens entre les zones où deux ou plusieurs régions d'espace libre se chevauchent » , dit-il. « Il resterait à résoudre, pour un mouvement sur le plan général grâce à ces liens, les détails avec des chemins spécifiques à l'intérieur des régions choisies. Actuellement nous résolvons deux problèmes en même temps : réduire la consommation d'énergie et la durée du trajet ».

Pendant ce temps, un projet distinct également effectuée à CSAIL a démontré une nouvelle approche de la prévention des accidents en utilisant un aéronef à voilure fixe. Alors que le parcours du combattant était un peu moins difficile, avec un seul ensemble d'obstacles à éviter avant de frapper un filet de sécurité de l'autre côté, l'aéronef était en mesure de tracer son chemin en temps réel, sans aucune connaissance préalable des obstacles. Les chercheurs ont approché cela en chargeant l'avion avec un ensemble de 40 à 50 trajectoires qu'il pourrait suivre, qu'ils décrivent comme des entonnoirs. Lorsque l'aéronef est décollé, il passe au crible ce catalogue préchargé dans environ 0,02 secondes pour assembler les entonnoirs qui sont libres d'obstacles et détermine une voie sûre à travers ceux-ci.

DOCUMENTS DE RECHERCHE :

http://groups.csail.mit.edu/robotics-center/public_papers/Landry15b.pdf

et

http://arxiv.org/abs/1601.04037

VIDEO :

IN ENGLISH

Route-planning software guides autonomous drones through cluttered spaces

  • Nick Lavars

  • January 19, 2016

  • 3 PICTURES

The technique was demonstrated within a "simulated forest"

Image Gallery (3 images)

Drone technology sure is promising plenty, but before the public can really warm to the idea of unmanned vehicles zipping around in all directions they want to feel pretty confident that they won't crash into things. Among the many computer scientists working on this problem is a team of researchers from MIT, who have developed route-planning software for drones that allows them to make intricate turns to autonomously navigate tight spaces.

Scientists at MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) made some headway in this area last year, when they showed off a fixed-wing drone capable of zooming through trees at 30 mph (48 km/h). But while this and other crash-avoidance systems aim to guide an aircraft through a busy environment by steering it away from obstacles, the new solution instead guides them toward more favorable airspace, resulting in a drone better equipped to handle denser environments, albeit at slower speeds.

"Rather than plan paths based on the number of obstacles in the environment, it's much more manageable to look at the inverse: the segments of space that are 'free' for the drone to travel through," says Benoit Landry, lead author on a the new research paper. "Using free-space segments is a more 'glass-half-full' approach that works far better for drones in small, cluttered spaces."

To achieve this, Landry's team fitted a quadcopter with motion-capture optical sensors and an onboard inertial measurement unit to monitor the exact position of obstacles. They then devised an algorithm that detects free spaces within the environment, links them together and assigns a chain of flight maneuvers to culminate in a complete flight plan.

The technique was then demonstrated within a simulated forest, with the custom quadcopter darting in and around an obstacle course constructed from PVC pipe and strings. Measuring 3.5 in (8.9 cm) from rotor to rotor, the drone as capable of zipping through 10-square-foot gaps at speeds of up to one meter per second.

The technology offers an exciting glimpse of how drones may one day autonomously navigate everything from collapsed buildings to thick forests, but in its present form it is unable to plan its path in real time, requiring an average of ten minutes to chart its route prior to take off. But Landry says this preparation time can be reduced with a few modifications.

"For example, you could define 'free-space regions' more broadly as links between areas where two or more free-space regions overlap," he says. "That would let you solve for a general motion-plan through those links, and then fill in the details with specific paths inside of the chosen regions. Currently we solve both problems at the same time to lower energy consumption, but if we wanted to run plans faster that would be a good option."

Meanwhile, a separate project also carried out at CSAIL demonstrated a new approach to crash avoidance using a fixed-wing plane. While the obstacle course was a little less challenging, with only a single set of obstacles to fly through before hitting a safety net on the other side, the aircraft was able to chart its path in real-time, without any prior knowledge of the obstacles.

The researchers approached this by loading the plane with a set of 40 to 50 trajectories that it could fly along, which they describe as funnels. When the aircraft is fired from the launcher, it sifts through this preloaded catalogue in around 0.02 seconds to stitch together funnels that are free of obstacles and determine a safe route through.

Source: CSAIL

VIDEO :

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