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《Science Robotics》!讓手掌大飛行機(jī)器人“穿越”復(fù)雜障礙環(huán)境

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如果一架無(wú)人機(jī)在完全黑暗、濃霧彌漫的廢墟中起飛,它該如何感知世界?主流方案攝像頭和激光雷達(dá)通常會(huì)在這里集體失效。前者依賴光線,后者在霧中散射嚴(yán)重,完全看不到透明玻璃或薄塑料膜。

但在《Science Robotics》最新發(fā)表的論文中,美國(guó)伍斯特理工學(xué)院(Worcester Polytechnic Institute)的研究團(tuán)隊(duì)給出了一個(gè)反直覺(jué)的答案:用超聲波。



他們展示了一款名為“Saranga”的感知系統(tǒng),放棄了對(duì)攝像頭和激光雷達(dá)的依賴,改用毫瓦級(jí)超聲波傳感器套件。把它搭載在微型自主四旋翼飛行器上,能夠讓手掌大小的飛行機(jī)器人在濃霧、黑暗、積雪以及存在薄而透明障礙物的復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航。



01.

為什么偏偏是超聲波

提起超聲波,你可能會(huì)想到醫(yī)院里的B超,或者倒車?yán)走_(dá)。但在高速飛行的空中機(jī)器人上,超聲波幾乎被公認(rèn)為難堪大用,它探測(cè)距離短、分辨率低,更要命的是,機(jī)器人的螺旋槳本身就是個(gè)巨大的噪聲源,足以讓任何微弱的回聲信號(hào)淹沒(méi)在噪音里。

然而,研究團(tuán)隊(duì)注意到了自然界中的一個(gè)現(xiàn)象。體重僅2克的熊蜂蝙蝠,在黑暗、多塵的洞穴中,僅憑超聲波回聲定位,就能探測(cè)到8毫米大小的物體,飛行得比許多帶眼睛的動(dòng)物還要穩(wěn)。

這給研究者帶來(lái)了一個(gè)啟發(fā)。超聲波并非不行,而是之前沒(méi)能像蝙蝠那樣,把它的潛力發(fā)揮到極致。問(wèn)題的核心,在于如何從極低的信噪比中“聽(tīng)”清障礙物。

02.

如何讓機(jī)器人“聽(tīng)”清世界

Saranga系統(tǒng)的解決方案,是一套“物理降噪+深度學(xué)習(xí)聽(tīng)聲”的組合拳。

首先,研究團(tuán)隊(duì)在螺旋槳和傳感器之間,巧妙地增加了一個(gè)物理屏蔽結(jié)構(gòu)。這個(gè)小小的改動(dòng),直接阻擋了大量螺旋槳產(chǎn)生的超聲波頻段噪聲,讓回波信號(hào)不再被完全淹沒(méi),有效探測(cè)范圍從1米直接提升到了2米。

但這還不夠。在復(fù)雜環(huán)境中,微弱的回聲依然會(huì)被各種干擾所掩蓋。于是,研究團(tuán)隊(duì)引入了一個(gè)名為 Saranga的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的作用,就像給無(wú)人機(jī)裝上了一副智能助聽(tīng)器。

他們訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò),讓它能從長(zhǎng)達(dá)0.82秒、包含32個(gè)連續(xù)測(cè)量周期的歷史回波序列中,識(shí)別出那些被噪聲包裹的、真正的障礙物信號(hào)。

更絕的是,他們創(chuàng)造了一套合成數(shù)據(jù)生成流程。先用數(shù)學(xué)模型模擬出理想的干凈回波,再灌入真實(shí)采集的螺旋槳噪聲,生成海量的帶噪訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這樣一來(lái),網(wǎng)絡(luò)在投入實(shí)戰(zhàn)前,就已經(jīng)在虛擬世界里見(jiàn)過(guò)了各種復(fù)雜情況。


Saranga 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的合成數(shù)據(jù)生成流程


另外值得注意的是,這個(gè)傳感系統(tǒng)的功耗只有1.2毫瓦,遠(yuǎn)低于一個(gè)普通LED燈泡。

03.

專克“視覺(jué)殺手”的硬核實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證這套系統(tǒng)的真實(shí)能力,研究團(tuán)隊(duì)在伍斯特理工學(xué)院搭建了室內(nèi)外多種測(cè)試場(chǎng)景。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是一款名為PeARBat160的定制四旋翼飛行器,對(duì)角軸距160毫米,總重460克。

它搭載了兩個(gè)TDK InvenSense ICU30201低功耗超聲波傳感器,視場(chǎng)角達(dá)140°×57°,所有數(shù)據(jù)處理都在機(jī)載的Google Coral Mini開(kāi)發(fā)板上完成。值得一提的是,所有避障操作僅依賴這兩個(gè)前置超聲波傳感器和Saranga算法,未使用任何外部定位設(shè)施。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一系列障礙賽道,包含圓柱、立方體、透明物體、細(xì)桿等多種障礙物。每個(gè)場(chǎng)景至少進(jìn)行20次試驗(yàn),成功標(biāo)準(zhǔn)是完整通過(guò)賽道且不發(fā)生任何碰撞。為了證明這套系統(tǒng),所有室內(nèi)實(shí)驗(yàn)都在伍斯特理工學(xué)院一個(gè)11米×4.5米×3.65米、配有防護(hù)網(wǎng)的專業(yè)測(cè)試場(chǎng)地完成。在六類極端場(chǎng)景中,飛行器的表現(xiàn)令人欣喜。

  • 透明障礙物

當(dāng)面對(duì)厚度僅0.02毫米的透明塑料薄膜時(shí),即便是76-81 GHz的雷達(dá)系統(tǒng)也無(wú)法探測(cè)。搭載傳感系統(tǒng)的飛行器在22次試驗(yàn)中,成功率達(dá)到77.27%。



  • 薄障礙物

細(xì)小的PVC或鋁制桿件(直徑僅2-6厘米)反射信號(hào)極弱。飛行器在21次試驗(yàn)中,系統(tǒng)成功率為80.95%。



  • 人造雪環(huán)境

整個(gè)飛行區(qū)域被造雪機(jī)覆蓋,障礙物隨機(jī)分布。飛行器在20次試驗(yàn)中成功15次,成功率75%。



  • 濃霧環(huán)境

兩臺(tái)霧機(jī)制造的濃霧使攝像頭能見(jiàn)度低于0.75米。20次試驗(yàn)中飛行器成功18次,成功率90%。



  • 光線昏暗環(huán)境

在僅0.2 lux的極暗環(huán)境下(相當(dāng)于無(wú)月光的夜晚),三個(gè)半透明游戲隧道隨機(jī)擺放。飛行器20次試驗(yàn)全部成功,成功率100%。



  • 雜亂場(chǎng)景

為模擬真實(shí)世界的復(fù)雜性,團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)由六個(gè)不同形狀、材質(zhì)的障礙物組成的密集賽道。任何直線飛行都會(huì)導(dǎo)致碰撞。飛行器在23次試驗(yàn)中成功16次,成功率69.57%。

  • 3D避障

這是對(duì)系統(tǒng)能力的終極考驗(yàn)。在一個(gè)包含水平、垂直和傾斜障礙物的復(fù)雜三維空間中,疊加弱光、濃霧和雪三種惡劣條件,Saranga仍完成了16次成功飛行(共22次試驗(yàn)),成功率72.7%。



戶外測(cè)試則搬到了室外森林環(huán)境中,面對(duì)的是形狀不規(guī)則、反射信號(hào)更弱的真實(shí)樹木,以及風(fēng)力等不可控因素。在三種不同樹木密度的森林中,系統(tǒng)分別取得了90.9%、77.3%和85.7%的成功率。







此外,研究團(tuán)隊(duì)還將Saranga與另一種超聲波避障方案BatDeck進(jìn)行了直接對(duì)比。在相同的復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中,BatDeck在17次試驗(yàn)中僅成功通過(guò)1次,而Saranga在相同條件下成功完成了13次。

從速度測(cè)試來(lái)看,當(dāng)目標(biāo)前進(jìn)速度從1米/秒提升到2米/秒時(shí),成功率從100%降至72.73%。這符合預(yù)期,也說(shuō)明系統(tǒng)仍有優(yōu)化空間。


在各種具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景(包括不同的障礙物和環(huán)境條件)下的導(dǎo)航


04.

重新審視感知范式

Saranga的成功,不僅僅在于它讓一款巴掌大小的空中機(jī)器人在惡劣環(huán)境下重獲“視覺(jué)”。它更像一個(gè)信號(hào),提醒整個(gè)機(jī)器人領(lǐng)域需要重新審視那些被“主流”技術(shù)遺忘的傳感器。

當(dāng)前自主系統(tǒng)的感知方案,從無(wú)人機(jī)到自動(dòng)駕駛,往往默認(rèn)選擇攝像頭和激光雷達(dá),遇到問(wèn)題時(shí)再想辦法修補(bǔ)。但Saranga提供了一種不同的思路。選擇傳感器,首先應(yīng)考慮它在目標(biāo)環(huán)境下的物理信號(hào)可靠性,而不是技術(shù)潮流。把舊傳感器和新的計(jì)算技術(shù),如深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列模型結(jié)合起來(lái),或許就可以重?zé)ㄉ鷻C(jī)。

正如論文所言,與其為罕見(jiàn)的極端情況堆砌更重、更耗電的傳感器,不如增加一個(gè)低功耗的傳感模式,用最小的成本換取系統(tǒng)整體魯棒性的巨大提升。

論文鏈接:https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adz9609

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