Движение в движении:
Последние новости и события

В последние годы, с развитием исследований в области управляющих алгоритмов, интеллектуальные роботы, такие как дроны и беспилотные транспортные средства, быстро развиваются в различных сферах. Когда исследователи проводят исследования интеллектуальных роботов, им обычно необходимо завершить симуляционные и отладочные эксперименты в закрытых помещениях. В этих экспериментах крайне важно точно определить позиционирование каждого интеллектуального агента, а также их относительное положение относительно других агентов.

Принципы алгоритмов внутреннего позиционирования

С текущие алгоритмы позиционирования можно в широком смысле разделить на три типа с теоретической точки зрения.

① Метод приближения: Этот метод использует ограниченный диапазон сигналов для определения, находится ли испытательная точка рядом с эталонной точкой, предоставляя лишь приблизительную оценку местоположения.

② Метод анализа сцены: Измерьте силу полученного сигнала и сравните ее с силой сигнала в этом месте в базе данных для проведения измерения.

③ Метод геометрических признаков: Алгоритм, который использует геометрические принципы для определения положения, что конкретно делится на методы трилатерации, триангуляции и гиперболической позиционирования.

Произведенные из алгоритмов позиционирования, описанных выше, возникли различные технологии внутреннего позиционирования. В настоящее время большинство технологий позиционирования требуют вспомогательных узлов для определения положения. Они рассчитывают положение узла, которому нужно измерить координаты, относительно вспомогательных узлов, используя различные методы определения расстояния, а затем сопоставляют его с ранее собранными данными в базе данных, чтобы определить текущее местоположение.

Основной процесс для позиционирования в помещениях включает в себя установку вспомогательных узлов в фиксированных позициях внутри помещения. Места расположения этих узлов известны: некоторые из них хранят информацию о местоположении непосредственно внутри узлов, например, RFID-метки, в то время как другие хранят информацию в базе данных компьютерного терминала, такие как инфракрасные или ультразвуковые точки.

Затем, измеряя расстояние от тестируемого узла до вспомогательного узла, определяется относительное положение. Измерение расстояния обычно требует пары передающих и принимающих устройств, которые можно в общей сложности разделить на два типа в зависимости от положения передатчика и приемника: один, где передатчик находится на тестовом узле, а приемник на вспомогательном узле, например, с использованием инфракрасных, ультразвуковых технологий и Радиочастотной Идентификации (RFID); и другой, где передатчик находится на вспомогательном узле, а приемник на тестовом узле, например, с использованием WiFi, Ультраширокополосной связи (UWB) и ZigBee.

Сравнение технологий внутренней позиционирования

Далее мы представим принципы, преимущества и недостатки восьми типов технологий определения местоположения в помещениях.

① Технология позиционирования по Wi-Fi использует анализ сцены для локализации с точностью от 2 до 50 метров. К ее преимуществам относятся простота установки и относительно высокая общая точность, но она страдает от недостатков, таких как необходимость в большом объеме информации о отпечатках и подверженность помехам от других сигналов.

② Технология радиочастотной идентификации (RFID) для видеораспознавания определяет местоположение объектов, используя информацию о близости, с точностью в диапазоне от 5 см до 5 м. Преимущества этого метода включают высокую точность, низкую стоимость и маленький размер меток, тогда как к недостаткам относятся короткое расстояние позиционирования и трудности с интеграцией.

③ Технология позиционирования ZigBee использует позиционирование на основе близости с точностью 1-2 метра. К её преимуществам относятся низкое потребление энергии и стоимость; однако она страдает от низкой стабильности и подвержена воздействиям окружающей среды.

④ Инфракрасная позиционная технология также использует позиционирование на основе близости, но с точностью 5-10 метров. Она предлагает относительно высокую точность, но ценой более высоких производственных расходов, большего потребления энергии и чувствительности к условиям освещения.

⑤ Ультраширокополосная позиция (UWB) использует трайлетацию для локализации, достигая точности 6-10 см. К ее преимуществам относятся хорошая проникающая способность, высокая точность и низкое энергопотребление, тогда как недостатком является относительно высокая стоимость.

⑥ Ультразвуковая технологией позиционирования использует триангуляцию для определения местоположения с точностью 1-10 см. К ее преимуществам относятся высокая точность и простая структура; однако, к недостаткам можно отнести эффекты многолучевости, чувствительность к температуре окружающей среды и значительное затухание сигнала.

⑦ Инерциальное позиционирование — это метод, использующий данные, собранные с инерциальных датчиков, таких как акселерометры и гироскопы, для измерения скорости движения объекта, направления и ускорения. Местоположение объекта затем определяется с помощью интеграционных методов позиционирования или дедуктивного навигационного расчета. Его преимущество заключается в том, что оно не зависит от внешней среды, но его недостаток — это кумулятивная ошибка, которая увеличивается со временем во время навигации. Поэтому оно обычно используется в сочетании с данными от других датчиков.

⑧ Технология позиционирования NOKOV в помещениях в первую очередь используется для实时и точных измерений, чтобы записывать траектории движения или позы объектов в истинном 3D-пространстве. Ее система оптического захвата движения использует несколько высокоскоростных камер, которые следят за маркерами на цели под разными углами. Основываясь на принципах компьютерного зрения, система определяет положение и траекторию движения точки в пространстве из непрерывных последовательностей изображений, захваченных высокоскоростными камерами. Полученные данные о позе жесткого тела в реальном времени передаются через SDK на наземную станцию беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), которая затем выдает команды управления для дальнейшего контроля движения БПЛА. Учитывая различные практические сценарии, рабочая станция захвата движения также может отправлять данные о позе жесткого тела в реальном времени напрямую на управляющий чип БПЛА через SDK, что позволяет БПЛА выполнять вычисления данных и достигать автономного кооперативного управления.

Сравнение показывает, что среди всех технологий позиционирования в помещениях технология захвата движения занимает первое место по точности, достигая измерительной точности на субмиллиметровом уровне. Система захвата движения NOKOV может получить информацию о позиции, ориентации, а также скорости и ускорении целевого объекта. Она обладает преимуществами высокой технической зрелости, высокой точности и высокой частоты дискретизации, что делает её подходящей для исследований, требующих высокоточного позиционирования.

Данные захвата движения NOKOV используются как эталон для валидации алгоритмов.

Для автономных дронов, использующих бортовые датчики, такие как лидар, стереокамеры, глубинные камеры и датчики оптического потока для позиционирования и избежания препятствий, данные системы захвата движения NOKOV не участвуют в управлении полетом, но предоставляют высокоточную информацию о контрольной позиции для анализа.

Например, в системе строительства автономных рондонов, разработанной Колледжем архитектуры и городского планирования Университета Тунцзи, использовалась система захвата движений NOKOV. Строительная система состоит из двух частей: обратной связи по пространственным позам дронов и управления планированием траектории с наземной станции. Требования к позиционированию системы делятся на две части: управление позой и глобальное управление позиционированием. Хотя система захвата движений NOKOV может решить задачу определения позы жестких тел в помещениях и предлагает лучшую точность, чем инерционные измерительные устройства на борту, встроенные инерционные измерительные устройства системы достаточно для поддержки оценки позы жесткого тела. Поэтому в части управления позой применяется общепринятое решение для управления дронами, которое интегрирует бортовые сенсоры положения дронов, магнитометры, барометры и датчики воздушной скорости для обработки информации о локальной позе дрона в реальном времени. Глобальное управление позиционированием системы использует систему захвата движений NOKOV на основе оптических инфракрасных камер, чтобы заменить обычно используемую систему позиционирования GPS для отслеживания реального времени позиции дронов, соответствуя эксплуатационным требованиям стабильного зависания в помещениях и отправки информации о координатах дрона обратно на визуальный интерфейс компьютера наземной станции.

Эта автономная система контроля в реальном времени за строительством и платформа визуализации, основанная на системе захвата движения NOKOV, подтвердила возможность использования дронов для возведения дискретных структур. Она также предлагает общую структурную форму и дискретную форму единицы для каменной кладки дронов, основываясь на принципах пространственной тесселяции. Эта серия достижений предоставляет дополнительные идеи и методы для исследований в области автономного строительства с помощью воздушных интеллектов-роев.