Исследовательская группа из Японии разработала алгоритм машинного зрения с одной камерой, позволяющий легким зависающим комнатным роботам ориентироваться, выявляя и интерпретируя контрольные точки на кафельном полу. Эта технология открывает двери для нового поколения функциональных недорогих беспилотных летательных аппаратов с потенциально широким спектром применения.
Команда, возглавляемая Чинтакой Премачандрой, доцентом кафедры электронной техники в Шибаурском технологическом институте, опубликовала свои выводы в IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica , совместной публикации Института инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) и Китайская ассоциация автоматизации (CAA).
Поскольку сигналы GPS слишком слабые, чтобы проникать в большинство конструкций, беспилотники внутри помещений должны полагаться на очереди из среды, которые обычно визуальны. По словам Премачандры, дрон, предназначенный для использования внутри помещений, вероятно, будет меньше и легче, чем уличный дрон. «Мы рассмотрели различные варианты оборудования, в том числе лазерные дальномеры», — сказал он. «Но дальномеры слишком тяжелые, а инфракрасные и ультразвуковые датчики страдают от низкой точности. Так что это привело нас к использованию камеры в качестве визуального датчика робота. Если вы подумаете о камере в своем мобильном телефоне, это даст вам представление о том, как маленькими и легкими они могут быть.
Исследовательская группа Премачандры стремилась сделать алгоритм наведения максимально простым, учитывая небольшой, недорогой микропроцессор. Команда использовала Raspberry pi3, вычислительную платформу с открытым исходным кодом, которая весит приблизительно 45 граммов.
Их учебный прототип имел одну направленную вниз камеру с преднамеренно низким разрешением — всего 80 на 80 пикселей. «Нашему роботу нужно было только различать направление его движения и определять углы. Оттуда наш алгоритм позволяет ему экстраполировать свое положение в комнате, помогая избежать контакта со стенами», — сказал Премачандра.
Программа команды работала, проходя каждое изображение 80 x 80 через серию простых этапов обработки, заканчивающихся в черно-белой сетке, что облегчало быструю идентификацию движения вдоль плоскостей X и Y.
Метод наведения ограничен, потому что он опирается на комнату с плиточным полом и предсказуемыми узорами. Премачандра сказал, что следующие шаги в исследовании легких, автономных роботов, работающих в помещении, могут включать адаптацию технологии для инфракрасных камер, чтобы они могли функционировать в темноте, а также добавление второй камеры, чтобы робот мог визуально определять и свое положение X, Y. и его высота в комнате.
«Существует много потенциальных применений», — сказал Премачандра. «Роботы в помещении могут быть полезны на складах, в распределительных центрах и промышленных приложениях для удаленного мониторинга безопасности».