Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) представили систему автономной навигации SANDO, которая помогает беспилотникам избегать столкновений с движущимися препятствиями даже в незнакомой обстановке. В отличие от многих существующих решений, новая технология не требует заранее составленной карты местности и способна учитывать, где препятствия могут оказаться в будущем.
Разработка может оказаться особенно полезной при поисково-спасательных операциях, когда дронам приходится обследовать разрушенные здания, подземные тоннели и другие труднодоступные места, в которых обстановка постоянно меняется.
Как работает SANDO: безопасный маршрут с учетом будущего
Одна из главных проблем автономных дронов заключается в том, что окружающая среда редко остается неизменной. Человек может неожиданно пересечь траекторию полета, обломок конструкции — сместиться, а другой подвижный объект — появиться в поле зрения камеры уже после того, как беспилотник начал движение.
Традиционные системы навигации решают эту задачу по-разному. Одни способны математически гарантировать безопасность только при условии, что препятствия неподвижны или их поведение заранее известно. Другие умеют обходить движущиеся объекты, но не могут обеспечить аналогичную формальную гарантию отсутствия столкновений.
Команда MIT предложила иной подход. Система SANDO не пытается угадать единственную наиболее вероятную траекторию каждого препятствия. Вместо этого она рассчитывает, в каких областях пространства объект потенциально может оказаться через определенное время, и прокладывает маршрут с учетом всех этих возможностей.
Для работы алгоритму не обязательно знать направление движения препятствия. Достаточно определить максимально возможную скорость его перемещения.
Как объясняет Кота Кондо (Kota Kondo), недавно получивший докторскую степень в области авиационной и космической техники в MIT, именно верхняя граница скорости движения препятствий позволяет системе оценивать потенциальные угрозы, не пытаясь предсказать каждое конкретное движение.
Виртуальные сферы и коридор безопасности
Сначала SANDO обнаруживает движущиеся объекты, объединяет связанные наблюдения и отслеживает их перемещение. Затем вокруг каждого препятствия формируется виртуальная сфера, показывающая, насколько далеко оно теоретически может переместиться за определенный промежуток времени.
Чем дальше в будущее заглядывает алгоритм, тем больше становится эта сфера. Она не обозначает фактические размеры объекта, а служит своеобразной зоной потенциальной опасности.
Представим пешехода, который собирается пересечь дорогу перед беспилотником. Вместо предположения, что человек продолжит идти по прямой, система учитывает все положения, в которых он может оказаться с учетом установленного ограничения скорости.
На основе таких расчетов SANDO формирует динамический коридор безопасности — последовательность связанных областей трехмерного пространства, свободных от препятствий в соответствующие моменты времени.
Здесь принципиально важно учитывать не только координаты объектов, но и время. Участок пространства, свободный сейчас, через несколько секунд может оказаться занят движущимся препятствием. Поэтому система рассчитывает безопасный маршрут с учетом возможных изменений обстановки на протяжении всего полета.
При этом SANDO не просто выбирает любой путь, позволяющий избежать столкновения. Дополнительный алгоритм анализирует загруженность пространства и помогает направлять беспилотник в менее загроможденные области. Уже внутри рассчитанного коридора система определяет траекторию, позволяющую достичь цели как можно быстрее.
Все вычисления и корректировки выполняются на бортовом компьютере. По мере поступления новых данных беспилотник обновляет оценку окружающей среды, коридор безопасности и собственную траекторию.
Что показали испытания
Исследователи проверили SANDO как в компьютерных симуляциях, так и во время полетов реального беспилотника.
В симуляциях система достигала цели быстрее нескольких современных алгоритмов, с которыми ее сравнивали, и при этом избегала столкновений во всех испытанных сценариях.
В реальных условиях беспилотник успешно уклонился от всех движущихся препятствий во время 12 полетов.
Результаты выглядят многообещающе, однако их не следует считать доказательством абсолютной безопасности технологии в любых условиях. Число реальных испытаний пока невелико, а математические гарантии алгоритма зависят от правильности исходных предположений. Если препятствие способно двигаться быстрее установленного системой предела, гарантия безопасности уже не действует в прежнем виде.
Тем не менее разработка демонстрирует, как можно повысить надежность автономной навигации, не требуя от беспилотника заранее знать всю обстановку вокруг себя.
Где пригодится новая технология
Наиболее очевидная область применения SANDO — поисково-спасательные операции. После землетрясений, обрушений зданий и других чрезвычайных происшествий спасателям приходится работать в нестабильной обстановке, где привычные способы ориентирования могут оказаться бесполезными.
Автономный дрон с такой системой навигации сможет обследовать помещения и проходы, самостоятельно прокладывая маршрут среди препятствий. Это позволит быстрее получать информацию о труднодоступных участках, не подвергая людей дополнительному риску.
Другие возможные сферы применения — исследование шахт и подземных тоннелей, обследование промышленных объектов и полеты в плотной городской застройке.
В дальнейшем команда намерена снизить вычислительную нагрузку системы и интегрировать ее с технологиями машинного обучения, которые позволят управлять беспилотниками с помощью команд на обычном человеческом языке.
Еще одно перспективное направление — координация нескольких дронов. Обмениваясь наблюдениями, беспилотники могли бы совместно обследовать большие территории и распределять между собой поисковые задачи.
Главная особенность SANDO заключается в том, что система планирует полет не только исходя из текущего положения препятствий, но и с учетом того, где они потенциально могут оказаться в будущем. Такой подход позволяет строить безопасные маршруты в незнакомой и изменчивой среде без предварительного картографирования.
До практического внедрения в самых сложных условиях технологию еще предстоит усовершенствовать и дополнительно испытать. Однако результаты MIT показывают, что математическое моделирование возможных перемещений объектов может стать важным инструментом для создания более надежных автономных дронов.
