(Mavic Pro) 啟用自動跟隨.自動避障與無人機躲貓貓
來源:雷锋网 作者:大疆黑板报
近年來無人機市場飛速成長,避障技術作為增加無人機安全飛行的保障,也隨著技術的發展日新月異。無人機在飛行過程中,透過其感測器收集周邊環境的資訊,測量距離從而做出相對應的動作指令,從而達到「避障」的作用。
目前,無人機的避障技術中最為常見的是紅外線感測器、超音波感測器、雷射感測器,以及視覺感測器。
紅外線避障:
紅外線的應用我們並不陌生:從電視、空調的遙控器,到飯店的自動門,都是利用的紅外線的感應原理。而具體到無人機避障上的應用,紅外線避障的常見實現方式,就是「三角測量原理」。
紅外線感應器包含紅外線發射器與CCD檢測器,紅外線發射器會發射紅外線,紅外線在物體上會發生反射,反射的光線被CCD檢測器接收之後,由於物體的距離D不同,反射角度也會不同,不同的反射角度,會產生不同的偏移值L,知道了這些資料再經過計算,就能得出物體的距離了,如下圖所示。
超音波避障:
超音波其實就是聲波的一種,因為頻率高於20kHz,所以人耳聽不見,並且指向性更強。
超音波測距的原理,比紅外線更加簡單,因為聲波遇到障礙物會反射,而聲波的速度已知,所以只需要知道發射到接收的時間差,就能輕鬆計算出測量距離,再結合發射器和接收器的距離,就能算出障礙物的實際距離,如下圖所示。
超音波測距相比紅外測距,價格更加便宜,相應的感應速度和精度也遜色一些。同樣,由於需要主動發射聲波,所以對於太遠的障礙物,精度也會隨著聲波的衰減而降低,此外,對於海綿等吸收聲波的物體,或者在大風乾擾的情況下,超音波將無法工作。
雷射避障:
雷射避障與紅外線類似,也是發射雷射然後接收。不過雷射感測器的測量方式很多樣,有類似紅外線的三角測量,也有類似於超音波的時間差+速度。
但無論是哪種方式,雷射避障的精度、回饋速度、抗干擾能力和有效範圍,都要明顯優於紅外線和超音波。
但這裡注意,不管是超音波還是紅外線、亦或是這裡的雷射測距,都只是一維感測器,只能給出一個距離值,並不能完成對現實三維世界的感知。當然,由於雷射的波束極窄,可以同時使用多束雷射組成陣列雷達,近年來此技術逐漸成熟,多用於自動駕駛車輛上,但由於其體積龐大,價格昂貴,故不太適用於無人機。
視覺避障:
解決機器人如何「看」的問題,也就是大家常聽到的電腦視覺(Computer Vision)。其基礎在於如何能夠從二維的影象中,獲取三維資訊,從而瞭解我們身處的這個三維世界。
視覺辨識系統通常來說,可以包括一個或兩個攝影機。單一的照片只具有二維資訊,猶如2D電影,並無直接的空間感,只有靠我們自己依靠「物體遮擋、近大遠小」等生活經驗腦補。
故單一的攝影機獲取到的資訊及其有限,並不能直接得到我們想要的效果(當然能夠透過一些其他手段,輔助獲取,但是此項還不成熟,並沒有大規模驗證)。類比到機器視覺中,單個攝影機的圖片資訊,無法獲取到場景中,每個物體與鏡頭的距離關係,即缺少第三個維度。
如下圖所示,單一的圖片具有很強的迷惑性和不確定性
雙目立體視覺,猶如3D電影(左右眼看到的場景略有差異),能夠直接給人帶來強烈的空間臨場感。類比機器視覺,從單個攝影機升級到兩個攝影機,即立體視覺(Stereo Vision)能夠直接提供第三個維度的資訊,即景深(depth),能夠更為簡單的獲取到三維資訊。
雙目視覺最常見的例子,就是我們的雙眼:我們之所以能夠準確的拿起面前的杯子、判斷汽車的遠近,都是因為雙眼的雙目立體視覺,而3D電影、VR眼鏡的發明,也都是雙目視覺的應用。
雙目視覺的基本原理,是利用兩個平行的攝影機進行拍攝,然後根據兩幅影象之間的差異(視差),利用一系列複雜的演算法,計算出特定點的距離,當資料足夠時還能生成深度圖。
為什麼雙目視覺能夠在無人機應用中脫穎而出?
其實,各個避障技術在無人機上,都有用武之地,只是應用場景有所不同,特別對於前視避障而言,有些技術就不適用了。
紅外線和超音波技術,因為都需要主動發射光線、聲波,所以對於反射的物體有要求,比如:紅外線會被黑色物體吸收,會穿透透明物體,還會被其他紅外線干擾;而超音波會被海綿等物體吸收,也容易被槳葉氣流干擾。
而且,主動式測距還會產生兩台機器相互干擾的問題。相比之下,雖然雙目視覺也對光線有要求,但是對於反射物的要求要低很多,兩台機器同時使用,也不會互相干擾,普適性更強。
最重要的是,常見的紅外線和超音波目前都是單點測距,只能獲得特定方向上的距離資料,而雙目視覺可以在小體積、低功耗的前提下,獲得眼前場景的比較高解析度的深度圖,這就讓避障功能,有了更多的發展空間,比如避障之後的智慧飛行、路徑規劃等。
雷射技術雖然也能實現類似雙目視覺的功能,但是受限於技術發展,目前的雷射元件普遍價格貴、體積大、功耗高,應用在消費級無人機上,既不經濟也不實用。
所以各方比較之下,價效比高、原理簡單、前景廣闊、普遍適用的雙目視覺就這樣脫穎而出了。
在這一點上,精靈4Pro上的五向避障,可以說是大疆無人機避障技術的集中體現,因此我們以精靈4Pro舉例說明。
P4P前後的避障,都採用了雙目視覺系統,相比精靈4而言,僅雙目視覺部分的資料量就翻了一倍。向下採用雙目視覺+超音波的組合避障,以提高在不同環境中,飛行的穩定性和安全性。而飛行器左右的避障,則採用了紅外線避障。
視覺里程計
值得一提的是,其中下視的雙目運用了視覺里程計(VO)的技術。
視覺里程計簡單來說,就是「透過左右雙目的影像,反推出視野中物體的三維位置」,所以相比光流+超音波技術,只能簡單的測出速度和高度,視覺里程計還能建構地面的三維模型,並透過連續的影像,跟蹤自身與環境的相對移動,估計出自身的運動。準確測出自身與地面的相對位置。
雖然視覺里程計的資料處理量,是光流法的數倍不止,但正是因為它的引入,使得精靈4和精靈4Pro在無GPS的室內,也能對自身位置有清晰的掌控,從而實現穩定的懸停,並且不會出現掉高等現象。
有了視覺里程計,再結合前後立體視覺的地圖重構,無人機就同時掌握了障礙物的位置,和機器自身的位置,這時再驅動電機進行繞行就顯得易如反掌了,一個完整的避障功能,就是這麼實現的。
Formation Flight of Swarms of Autonomous Vehicles in Obstructed ... |
Flight Autonomy系統
精靈4Pro的五向避障並非各自獨立,前後視的雙目視覺、下視雙目+超音波,和左右紅外線避障,共同構成了大疆的FlightAutonomy系統,這個系統賦予了精靈4Pro,對三維環境的記憶能力,前後雙目+下視雙目,能夠即時對周圍的地形進行建構和記錄(Mapping),具體而言分為區域性地圖(Local Mapping)和全域性地圖(Global Mapping)。
區域性地圖,讓無人機能夠建構並記住,周圍幾十米內的三維環境,從而實現「指點飛行」等功能,因為僅僅知道飛行方向和機身位置,肯定是不夠的,只有對周圍地形變化有記憶能力,才能完成「在指定方向上規劃線路並繞行」,這樣級別的任務。
而全域性地圖,則是對整個飛行過程中,經過的地形的記錄,雖然精度不如區域性地圖,卻能幫助無人機實現「智慧返航」等功能:當無人機一不小心飛到了建築物後面,導致遙控訊號丟失時,智慧返航功能能夠讓無人機,在一分鐘內沿原路返航,如果一分鐘內不能連上遙控器訊號,則會直線返航。這其中對飛行路徑周圍環境的記憶,就是精靈4Pro智慧之處的另一個體現。
實現的難點
避障功能從構思到實現,走的每一步幾乎都便隨著無數的難題。僅僅是寫出有效的視覺辨識,或者地圖重構的演算法,還只是第一步。能讓它在無人機這樣一個計算能力,和功耗都有限制的平台上,流暢穩定的跑起來,才是真正困難的地方。特別是在精靈4Pro上,不僅雙目視覺的資料量,相比精靈4直接翻了一倍,還要保證續航不受影響,這是非常困難的。
此外,如何處理功能的邊界也是一個問題,比如雙目視覺在視線良好的情況下可以工作,那麼當有灰塵遮擋的情況下呢?這就需要不斷的實驗和試錯,並且持續的優化演算法,保證各項功能,在各類場景下都能正常工作,不會給出錯誤的指令。
「避障功能」作為近年來無人機產品的大趨勢,帶來的最直接的好處就是,以往一些人為疏忽造成的撞擊,現在都能經由避障功能去避免,既保障了無人機飛行安全的同時,也避免了對周圍人員財產的損害,讓飛無人機的門檻進一步得到了降低。
而長遠來看,無人機想要普及到農業、建築、運輸、媒體等領域,「智慧化」肯定是必經之路,畢竟只有在飛行功能上做到智慧控制,才有餘量去滿足不同行業的需求。
如今由「避障功能」而衍生出的,一系列「智慧飛行」功能,無疑就是「無人機智慧化」的階段性體現之一。2506180504
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