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NanoMap:高速飞行的无人机,不用SLAM怎样导航?

目前,无人机大多依靠周围环境地图完成导航。地图的绘制需要深度传感器对周围的实时环境进行扫描,再以此为基础创建3D模型。如此,无人机能够知晓自己所在的位置,以及该如何前往目的地。这便是SLAM (即时定位与地图构建) 技术。



虽然,SLAM已在自动驾驶领域得到广泛应用,但这项技术依然存在局限性,即需要大量高保真数据以及处理数据所依赖的强大运算能力。而需要高速飞行的无人机,如果要在严格的时间限制之内完成大量精确数据的收集和处理,便会对硬件和软件提出更高的要求,从而令成本大幅增加。


针对这一问题,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 推出了名为NanoMap的运动规划框架,用于高速飞行无人机的导航和避障。这一系统依然需要收集周围环境的三维数据,但并不会将所有信息整合成一张完整的地图,而只需将信息存储在一系列3D快照中。这样一来,系统每秒需要处理的数据量得到有效减少,反应速度便可以更快。



NanoMap的工作原理是这样的 (如图) ——


一系列3D快照反映无人机的运动轨迹, 如灰色三角形 (左一) ,而蓝色曲线则表示人类为其设定的下一步运动轨迹。如要达到预定轨迹中的红点 (左二/右一/右二) ,则需回溯之前的3D快照,直至找到包含目标红点的视图。通过这一方式,系统可以判断障碍物的位置并以此为无人机制定运动规划。



虽然,这一方案中系统需要处理的数据量与SLAM相比明显降低,但其不足之处在于,需要回溯的3D快照越久远,便越难以确定拍下快照时无人机所在的位置。


针对不确定度 (uncertainty) ,传统的解决方案是让同一参照物的多个视图互相校准,从而绘制较为精确的周围地图。NanoMap则不同,依靠一系列3D快照进行建模,得出每幅快照的不确定度,选出不确定度最小的快照,再将这一不确定度计入无人机的运动规划。不确定度设定越高,无人机便会越远离障碍物。



无人机的不确定度主要来自惯性测量单元 (IMU) 测量加速度的准确度。如果加速度测量不够准确 (即相对位移不够准确) ,随着时间的推移,位置判定则会越发不准确,这一误差称为漂移 (drift) 。无人机飞行速度越快,漂移值也越大。因此,对高速飞行的无人机来说,尽管机身搭载有深度传感器,计算不确定度仍然非常重要。


研究人员在测试过程中发现,当漂移值达到25cm/s,不确定度的建模开始发挥明显作用。当漂移值接近75cm/s,NanoMap做出的运动规划避障成功率超过97%。而当漂移值达到1m/s,避障成功率为10%——而未计入不确定度时,成功率仅有3%。



测试结果表明,NanoMap可以支持10m/s的高速飞行,在提升导航避障系统性能的同时,又不会使小型无人机的计算设备负担过重。不过,这一方案依然有一些不足——


CSAIL的科研人员Peter Florence说,在需要周围环境高清地图的场景下 (比如灾难搜救) ,NanoMap可能并非合适的选择。另外,自动驾驶汽车制造商或许也更倾向于使用SLAM,因为汽车本身造价高昂,导航系统的成本可能并不那么引人注意。

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