{{opener}} беспилотные летательные аппараты могут проникать в эпицентр бушующего лесного пожара, избегая внезапных вспышек и падающих ветвей деревьев, чтобы собирать критически важную информацию для спасателей. Однако в такой опасной ситуации беспилотник может легко быть поврежден или уничтожен падающими обломками. Беспилотник и спасатели, которые на него полагаются, смогут воспользоваться новой автономной навигационной системой, которая гарантированно избегает столкновений, даже в совершенно незнакомых условиях. Разработанная исследователями MIT, эта методика планирует маршрут полета для беспилотника, который уклоняется от неизвестных препятствий, которые могут двигаться непредсказуемо. Она прокладывает эффективный путь через неизученную среду, математически доказанную как безопасную от столкновений. Многие популярные навигационные системы могут предложить формальные гарантии безопасности только в статичной среде или когда препятствия известны заранее. Позволяя беспилотнику избегать движущихся препятствий во время исследования окружающей среды, этот планировщик траекторий, который исследователи называют «SANDO» (что расшифровывается как «Безопасное Автономное планирование траектории для Динамически Неизвестных сред»), может быть особенно полезен для таких задач, как поисково-спасательные операции в обрушившихся зданиях, исследования шахт через сети скрытых туннелей или доставка посылок в многолюдных районах. «В самых сложных условиях, когда беспилотник не имеет карты местности и вокруг движутся неизвестные препятствия, мы установили математическую гарантию безопасности. Единственное, что нужно знать планировщику, это максимальная скорость, которую могут развить препятствия. Учитывая это, вы можете использовать его в любой среде, без карты, и вы знаете, что беспилотник не столкнется ни с чем», — говорит Кота Кондо, который недавно получил докторскую степень в области аэронавтики и астронавтики в MIT и является ведущим автором статьи о данной системе. Он работает над статьей вместе с Хесусом Тордесильясом, доцентом Папского университета Комильяс в Мадриде; аспирантами MIT Хуаном Рачедом, Лили Сун и Исюанем Цзя; а также старшим автором Джонатаном П. Хоу, профессором аэронавтики и астронавтики и ведущим исследователем в Лаборатории информационных и управленческих систем (LIDS) и Лаборатории управления аэрокосмическими системами (ACL) в MIT. Исследование опубликовано в журнале IEEE Transactions on Robotics. Планировщики траекторий используют изображения и данные с камер и сенсоров беспилотника для построения маршрута, который достигает цели. Большинство существующих планировщиков либо предназначены для неизвестных статичных сред, где препятствия не движутся, либо слабо избегают динамических препятствий, не предоставляя формальной гарантии того, что робот не столкнется. Формальные гарантии безопасности важны в ситуациях с высокими ставками, например, если беспилотник доставляет медицинские запасы в зону удаленной природной катастрофы. Однако попытка вычислить каждое возможное столкновение в динамичной среде займет слишком много времени для реальных развертываний. «В неизвестной динамичной среде у вас нет многих предположений, на которые можно полагаться. В таких условиях исследователи еще не смогли математически гарантировать, что траектория безопасна», — объясняет Кондо. Исследователи MIT использовали строгий математический подход для разработки SANDO, своего безопасного планировщика траекторий. Они теоретически доказали, что алгоритм всегда вычисляет траектории, которые гарантированно избегают столкновений с движущимися препятствиями в неизвестных средах. SANDO начинает с картирования безопасного коридора через среду робота. Этот коридор представляет собой серию связанных областей 3D-пространства, через которые робот может перемещаться, и которые гарантированно не содержат никаких препятствий. Но в отличие от других систем, SANDO создает временно чувствительный безопасный коридор, который учитывает возможные будущие движения динамических препятствий. Он использует специальный модуль, который обнаруживает, группирует и отслеживает динамические препятствия, чтобы оценить, куда они могут двигаться дальше. Хотя система не знает точно, куда будет двигаться препятствие в будущем, она использует максимальную скорость этого препятствия, чтобы вычислить, как далеко оно может двигаться за определенный промежуток времени. Она помещает сферу вокруг препятствия, которая охватывает максимальное расстояние, которое оно может пройти во всех направлениях. SANDO строит безопасный коридор вокруг этих сфер, чтобы гарантировать, что беспилотник не столкнется с движущимся объектом. «В реальном мире препятствия будут двигаться, поэтому безопасный коридор, который вы создаете в один момент времени, не будет полезен, поскольку вещи будут перемещаться в этот коридор. Но поскольку мы учитываем этот временной компонент, мы теперь можем гарантировать безопасность в будущем», — говорит Кондо. Система использует планировщик на основе тепловой карты, чтобы определить «горячие» регионы среды с множеством препятствий и направляет беспилотник подальше от этих опасных районов. Это помогает роботу проложить более эффективный маршрут вокруг зон опасности. Как только он установил безопасный коридор без столкновений, SANDO оптимизирует траекторию внутри этого коридора, чтобы найти самый быстрый путь к цели. По мере движения робота SANDO корректирует безопасный коридор и перерабатывает траекторию, чтобы гарантировать, что путь робота остается без столкновений до тех пор, пока он не достигнет своей цели. Исследователи применили несколько приемов, чтобы упростить оптимизацию, позволяя беспилотнику быстро пересчитывать траектории с использованием своего бортового компьютера, быстро реагируя на внезапные изменения. «Самой сложной частью разработки SANDO была математика», — говорит Кондо. «Когда вы пытаетесь гарантировать безопасность, вам нужно быть строгим и убедиться, что ваша теория охватывает каждый возможный случай, даже крайние случаи. Как только у нас была эта математическая гарантия, летать на беспилотниках стало очень легко». В симуляциях SANDO достигал цели робота быстрее, чем несколько современных систем, полностью избегая столкновений во всех средах. SANDO также избегал всех динамических препятствий в 12 тестовых полетах с реальным беспилотником, используя бортовой компьютер и сенсоры робота для быстрой переработки безопасных траекторий. В будущем исследователи могут сделать SANDO более вычислительно эффективным и объединить систему с моделями машинного обучения, которые позволят пользователю давать инструкции роботу с помощью обычного языка. Центральной задачей в автономном полете является то, что путь, который безопасен при планировании, может стать небезопасным по мере изменения окружающей среды. SANDO решает эту задачу с помощью временно изменяющихся безопасных коридоров полета и жестко ограниченной оптимизации траектории, которая поддерживает частое перепланирование на борту. Его сочетание пространственно-временного планирования, формального анализа безопасности и аппаратной валидации предоставляет практический подход к автономному полету в сложных динамичных средах», — говорит Фей Гао, доцент Университета Чжэцзян в Китае, который не участвовал в этом исследовании. Это исследование частично финансируется Агентством науки и технологий обороны Сингапура. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.