Запечатлевая движение,
Создавая истории

Эта работа принята на ICRA 2024 и выбрана финалистом трех наград:

• Премия IEEE ICRA за лучшую статью по беспилотным летательным аппаратам
• Премия за лучшую статью конференции IEEE ICRA
• Премия IEEE ICRA за лучшую студенческую работу

Дроновые гонки заключаются в управлении дроном для выполнения заданного маршрута в кратчайшие сроки. Эти дроны летают на очень высоких скоростях, и пилоты должны мастерски выполнять маневры на высокой скорости, чтобы избежать столкновений. Это создает значительную нагрузку на пилотов дронов, которые должны хорошо знать весь маршрут, чтобы успешно избегать препятствий. Даже высококвалифицированные профессиональные пилоты могут столкнуться со столкновениями. Эти технические требования приводят к резкому кривой обучения для начинающих пилотов, желающих участвовать в дроновых гонках. В данной статье предлагается система помощи в полетах для гонок на дронах, направленная на то, чтобы позволить начинающим пилотам, даже тем, кто никогда не управлял дроном, быстрее начать участвовать в своих первых гонках.

Разработка системы помощи в полетах для гонок дронов сталкивается с несколькими трудностями. Во-первых, новички-пилоты испытывают недостаток опыта, имеют слабую маневренность и нуждаются в наставничестве со стороны экспертов. Во-вторых, непредсказуемый характер действий начинающих пилотов создает значительные проблемы с безопасностью. В-третьих, крайне важно обеспечить, чтобы начинающие пилоты сохраняли сильное чувство участия.

В академической среде уже существует относительно зрелое решение для полностью автономных гонок дронов. Без человеческого участия дроны полагаются исключительно на свои вычислительные платформы для достижения летных характеристик, сопоставимых с профессиональными пилотами, а зачастую и превосходящих их. Однако в этом решении пилот не участвует в управлении дроном. Цель этого документа — разработать систему помощи в полете, которая не только улучшает производительность гонок дронов, но и предоставляет человеческим пилотам полностью погружающий опыт гонок. Это требует точного улавливания намерений пилота и предоставления обратной связи в реальном времени относительно движений дрона. С этой точки зрения, управление помощью в полете более сложно, чем полностью автономный полет.

Системная структура

Эта система использует слоистую структуру, состоящую из оффлайн и онлайн компонентов.

1. Модуль предварительной обработки оффлайн

Во-первых, создается карта облака точек гоночной арены и траектории полета. Используется относительно成熟ный метод глобального планирования траектории, чтобы сгенерировать самый быстрый путь в качестве экспертной ссылки. Вдоль этой референтной траектории создается плотный безопасный коридор полета, чтобы обеспечить достаточно большую безопасную зону, представляющую собой безопасное воздушное пространство с помощью серии взаимосвязанных многогранников.

2. Модуль онлайн-перепланирования

Удаленно управляемый картографический примитив предназначен для быстрого захвата ввода от пилота, а основанное на времени отслеживание траектории настраивается для дальнейшего захвата намерений. Затем используется планировщик траекторий, который периодически генерирует траектории, которые являются безопасными, плавными, осуществимыми и соответствующими намерениям пилота.

3. Добавьте перераспределение угла рыскания

Угол рыскания в конечном итоге пересчитывается на сгенерированной траектории. Это помогает дрону быстро повернуться к следующей целевой точке, обеспечивая пилоту наилучший обзор и снижая сложность управления. Это особенно важно для пилотов-новичков.

Диаграмма архитектуры нашей системы помощи в полете.

Экспериментальная валидация

Были проведены симуляции и эксперименты в реальных условиях для проверки работы предлагаемой системы. В реальном эксперименте пять участников были приглашены управлять дронами в сценарии гонок дронов. Время завершения было зафиксировано, и окончательные результаты были определены.

Во время соревнования использовалась система захвата движения NOKOV для получения актуальной информации о позиции дронов с целью проверки их траекторий полета во время гонки.

Все участники пилотного проекта успешно завершили гонку в реальных условиях, с скоростями, превышающими 3,0 м/с. Полетные траектории всех пилотов и снимки полетов дронов представлены на следующем рисунке. С системой помощи в полете, предложенной в этой статье, даже новички смогли успешно завершить гонку.

Пилот-победитель достиг максимальной скорости полета 6,0 м/с при среднем значении скорости полета, близком к 3,0 м/с.