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PULPDronet受昆虫启发的27克纳米无人机周定纬

时间:2022/07/20 00:52:32 编辑:

PULP Dronet:受昆虫启发的27克纳米无人机

苏黎世联邦理工学院和博洛尼亚大学的研究人员最近创建了PULP Dronet,这是一种27克的纳米级无人机,具有基于深度学习的视觉导航引擎。

他们的迷你无人机在arXiv上预先发表的一篇论文中提出,可以在端到端的闭环可视管道上运行,以先进的深度学习算法为动力进行自主导航。

“现在已经六年了,苏黎世联邦理工学院和博洛尼亚大学充分参与了一个共同的项目:并行超低功耗平台,”三位研究人员Daniele Palossi,Francesco Conti和Luca Benini教授在Benini教授领导下的实验室中进行这项研究的人通过电子邮件告诉TechXplore

“我们的任务是开发一个开源,高度可扩展的硬件和软件平台,以实现仅需几毫瓦功率包络的节能计算,例如用于物联网的传感器节点和诸如微型无人机的微型机器人。重达几十克。”

在大型和中型无人机中,可用的功率预算和有效负载使高端功能强大的计算设备得以利用,例如由英特尔,英伟达,高通等公司开发的那些设备。

这些设备对于微型机器人来说不是可行的选择,受其尺寸和随之而来的功率限制的限制。为了克服这些限制,研究小组决定从自然界中汲取灵感,尤其是从昆虫中汲取灵感。

Palossi,Conti和Benini解释说:“在自然界中,昆虫等微小的飞行动物可以执行非常复杂的任务,而在感知环境和思维时仅消耗少量的能量。” “我们想利用我们的节能计算技术从本质上复制此功能。”

为了复制在昆虫中观察到的节能机制,研究人员最初致力于将高级人工智能集成到纳米无人机的超微小功率包络中。事实证明,这非常具有挑战性,因为他们必须满足其能源约束和严格的实时计算要求。研究人员的主要目标是用很少的功率实现很高的性能。

“我们的视觉导航引擎由硬件和软件组成,” Palossi,Conti和Benini说。“前者由并行,超低功耗范例体现,前者由DroNet卷积神经网络体现,该网络先前由苏黎世大学的机器人与感知小组开发,用于'无资源限制'的大型无人机,以适应能源和性能方面的要求。”

导航系统拍摄摄像机框架,并使用最新的CNN对其进行处理。随后,它决定如何纠正无人机的姿势,使其位于当前场景的中心。

相同的CNN还可识别障碍物,并在感知到迫在眉睫的威胁时将其停下来。

研究人员说:“基本上,我们的PULP Dronet可以沿着一条街道车道行驶,避免碰撞和刹车,以防意外障碍。”

“与过去的袖珍飞行机器人相比,我们的系统提供的真正飞跃是,实现自主导航所需的所有操作都直接在机上执行,无需人工操作,也不需要临时基础设施特别是没有任何用于计算的远程基站。”

在一系列的现场实验中,研究人员证明了他们的系统具有高响应能力,可以防止与意外动态障碍物的碰撞,飞行速度高达1.5 m / s。他们还发现,他们的视觉导航引擎能够在113m以前看不见的路径上实现完全自主的室内导航。

帕洛西和他的同事进行的这项研究介绍了一种有效的方法,该方法在功率要求非常严格的设备中集成了前所未有的智能水平。这本身就给人留下了深刻的印象,因为在口袋大小的无人机中实现自主导航非常困难,而且以前从未实现过。

研究人员解释说:“与传统的嵌入式边缘节点相比,我们不仅受到可用能量和功率预算来进行计算的约束,而且还受到性能的约束。” “换句话说,如果CNN跑得太慢,那么无人机将无法及时做出反应,从而避免了碰撞或在正确的时刻转向。”

帕洛西和他的同事开发的这种小型无人机可以立即应用。例如,大量的PULP-Dronets可以帮助检查地震后倒塌的建筑物,并在较短的时间内到达人类救援人员无法到达的地方,从而不会危及操作员的生命。

“从动物保护到老人/儿童援助,农作物和葡萄园的检查,危险区域的探索,救援任务等等,人们从小型,敏捷,智能的计算节点中受益的每种情况现在都越来越近了。”研究人员说。“我们希望我们的研究能够改善每个人的生活质量。”

帕洛西和他的同事们说,他们最近的研究只是迈向实现真正“生物级”机载情报的第一步,仍然有许多挑战需要克服。

在未来的工作中,他们计划通过提高车载导航引擎的可靠性和智能性来应对其中一些挑战。针对新传感器,更复杂的功能和更好的每瓦性能。研究人员公开发布了他们的所有代码,数据集和培训网络,这也可能激发其他研究团队根据他们的技术开发类似的系统。

研究人员补充说:“从长远来看,我们的目标是达到与我们在皮克大小的飞行机器人上呈现的结果相似的结果。”

“我们相信,建立一个以我们的愿景为基础的强大的研究人员和爱好者社区对于实现这一最终目标至关重要。因此,我们将所有代码和硬件设计作为开源提供给所有人。”

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