Анхны хариулагчдад туслах хэт улаан туяаны камертай автономит дрон: 7 алхам

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:02

Дэлхийн Эрүүл Мэндийн Байгууллагын тайланд дурдсанаар жил бүр байгалийн гамшиг 90 мянга орчим хүний аминд хүрч, дэлхий даяар 160 сая орчим хүнд нөлөөлдөг. Байгалийн гамшигт газар хөдлөлт, цунами, галт уулын дэлбэрэлт, хөрсний гулгалт, хар салхи, үер, хээрийн түймэр, халуун давалгаа, ган гачиг орно. Цаг хугацаа бол хамгийн чухал зүйл бөгөөд амьд үлдэх боломж нь өнгөрч буй минут тутамд буурч эхэлдэг. Анхны тусламж үзүүлсэн хүмүүс эвдэрсэн байшинд амьд үлдсэн хүмүүсийг олоход бэрхшээлтэй байж, тэднийг хайж байхдаа амь насаа эрсдэлд оруулж болзошгүй юм. Хүмүүсийг алсаас хайж олох системтэй болсноор анхны тусламж үзүүлсэн хүмүүсийг барилгаас нүүлгэн шилжүүлэх хурдыг ихээхэн нэмэгдүүлэх болно. Бусад системийг судалсны дараа зарим компаниуд газар дээр суурилсан робот бүтээсэн эсвэл хүмүүсийг ажиглах чадвартай, зөвхөн барилгын гадна ажилладаг дрон бүтээсэн болохыг олж мэдсэн. Гүний камерыг хэт улаан туяаны тусгай камертай хослуулан ашиглах нь доторх талбайг нарийвчлан хянах, гал, хүн, амьтдыг төлөөлж буй температурын өөрчлөлтийг илрүүлэх боломжийг олгодог. Нисгэгчгүй нисэх онгоцонд тусгай алгоритм бүхий мэдрэгчийг нэвтрүүлснээр байшингуудыг бие даан шалгаж, аль болох хурдан аврахын тулд хүн, амьтдын байршлыг тодорхойлох боломжтой болно.

Оптикийн тэмцээнд надад саналаа өгөөрэй!

Алхам 1: Дизайн шаардлага

Боломжит технологийг судалсны дараа би машины алсын хараатай мэргэжилтнүүд болон аюултай бүсэд амьд үлдсэн хүмүүсийг илрүүлэх хамгийн сайн аргыг олохын тулд боломжит шийдлүүдийн талаар ярилцсан. Доорх мэдээлэл нь системийн хамгийн чухал шинж чанарууд болон дизайны элементүүдийг жагсаасан болно.

• Алсын хараа боловсруулах - Систем нь мэдрэгч ба хиймэл оюун ухааны хариу урвалын хооронд мэдээлэл солилцох хурдан боловсруулалтын хурдыг хангах ёстой. Жишээлбэл, систем нь хана, саад тотгорыг илрүүлж, аюулд өртөж буй хүмүүсийг олох чадвартай байх ёстой.
• Автономит - Систем нь хэрэглэгч эсвэл операторын оролцоогүйгээр ажиллах чадвартай байх ёстой. Нисгэгчгүй нисэх онгоцны технологийн хамгийн бага туршлагатай ажилтнууд системийг өөрөө сканнердаж эхлэхийн тулд нэг эсвэл хэдхэн товчлуур дарах боломжтой байх ёстой.
• Хүрээ - хүрээ нь систем болон ойролцоо байгаа бусад бүх объектуудын хоорондох зай юм. Систем нь дор хаяж 5 метрийн зайтай хонгил, орцыг илрүүлэх чадвартай байх ёстой. Хамгийн тохиромжтой хамгийн бага хүрээ нь 0.25 м бөгөөд ойрхон объектуудыг илрүүлэх боломжтой. Илрүүлэх хүрээ их байх тусам амьд үлдсэн хүмүүсийг илрүүлэх хугацаа богино байдаг.
• Жолоодлого ба илрүүлэлтийн нарийвчлал - Систем нь бүх орцыг үнэн зөв олох боломжтой бөгөөд ямар ч объект руу цохилт өгөхгүй байхаас гадна объектын гэнэт гарч ирэхийг илрүүлэх ёстой. Систем нь янз бүрийн мэдрэгчээр дамжуулан хүмүүс болон амьгүй биетүүдийн ялгааг олж чаддаг байх ёстой.
• Ашиглалтын үргэлжлэх хугацаа - Систем нь хичнээн өрөөг скан хийх шаардлагатай байгаагаас хамааран 10 минут эсвэл түүнээс дээш хугацаанд ажиллах боломжтой байх ёстой.
• Хурд - Энэ нь барилгыг бүхэлд нь 10 минут хүрэхгүй хугацаанд скан хийх чадвартай байх ёстой.

Алхам 2: Тоног төхөөрөмжийн сонголт: Хөдөлгөөнт арга

Квадрокоптерыг алсын удирдлагатай машинаас сонгосон тул квадрокоптер нь эмзэг боловч саад бэрхшээлээс зайлсхийхийн тулд удирдах, өндрийг нь өөрчлөх нь илүү хялбар байдаг. Квадрокоптер нь бүх мэдрэгчийг барьж, тогтворжуулж чаддаг бөгөөд ингэснээр өөр өрөөнд шилжихдээ илүү нарийвчлалтай байдаг. Сэнс нь халуунд тэсвэртэй карбон файберээр хийгдсэн. Мэдрэгч нь ослоос урьдчилан сэргийлэхийн тулд хананаас холдуулдаг.

• Алсын удирдлагатай газрын тээврийн хэрэгсэл

  • Давуу тал - Унахгүйгээр хурдан хөдөлж чаддаг бөгөөд температурт нөлөөлдөггүй
  • Сул талууд - Тээврийн хэрэгсэл нь мэдрэгчийг газар дээр нь буулгаж, бага талбайг хамарч, саад бэрхшээлээр хааж болно

• Квадрокоптер

  • Давуу талууд - Хүрээлэн буй орчныг 360 градусаар харахын тулд мэдрэгчийг агаарт хөөргөдөг
  • Сул талууд - Хэрэв хана руу орвол унаж, сэргэж чадахгүй

Алхам 3: Тоног төхөөрөмжийн сонголт: Микроконтроллер

Микроконтроллерт тавигдах гол хоёр шаардлага бол квадрокоптерын ачааллыг бууруулах жижиг хэмжээ, мэдээллийн оролтыг хурдан боловсруулах хурд юм. Rock64 болон DJI Naza -ийн хослол нь микро64 -ийн төгс хослол юм, учир нь Rock64 нь хүмүүсийг хурдан илрүүлэх, квадрокоптерийг хана, саад тотгор руу орохоос урьдчилан сэргийлэх хангалттай боловсруулалтын хүчин чадалтай. DJI Naza нь Rock64 -ийн хийж чадахгүй байгаа бүх тогтворжуулалт, хөдөлгүүрийн хяналтыг хийснээр үүнийг сайшааж байна. Микроконтроллерууд цуваа портоор холбогдож, шаардлагатай бол хэрэглэгчдийг хянах боломжийг олгодог. Raspberry Pi нь сайн сонголт байх байсан, гэхдээ Rock64 нь илүү сайн процессортой бөгөөд дараагийн хүснэгтэд жагсаасан мэдрэгчтэй илүү сайн холбогдсон тул Pi сонгогдоогүй байна. Intel Edison болон Pixhawk -ийг дэмжигдээгүй, холбогдоогүй тул сонгоогүй.

• Raspberry Pi

  • Давуу талууд - хана болон суурин объектыг илрүүлж чаддаг
  • Сул талууд - Бүх мэдрэгчийн өгөгдлийг дагаж мөрдөхийг хичээдэг тул орох хаалгыг хурдан харах боломжгүй байдаг. Мотор дохиог гаргаж чадахгүй, квадрокоптерийн тогтворжуулагч мэдрэгчгүй

• 64

  • Давуу талууд - Бага зэрэг хоцрогдол бүхий хана, орцыг илрүүлэх чадвартай.
  • Сул талууд - Бүх мэдрэгчийг ашиглан юу ч гүйхгүйгээр системийг байшин дотор удирдан чиглүүлэх боломжтой. Моторын хурдыг хянах хангалттай хурдан дохио илгээх боломжгүй, квадрокоптерийн тогтворжуулагч мэдрэгчгүй байна

• Intel Эдисон

  • Давуу талууд - Бага зэрэг хоцрогдол бүхий хана, орцыг илрүүлэх чадвартай
  • Сул талууд - Хуучин технологи, олон мэдрэгчдэд шинэ номын сан хэрэгтэй бөгөөд үүнийг бий болгоход маш их цаг хугацаа шаардагддаг

• DJI Наза

  • Давуу талууд - Гироскоп, акселерометр, соронз хэмжигчтэй бөгөөд квадрокоптерийг хөдөлгүүрийн хурдны бичил тохируулгаар агаарт тогтвортой байлгах боломжийг олгодог.
  • Сул талууд - Алсын харааг ямар ч байдлаар боловсруулах боломжгүй

• Pixhawk

  • Давуу талууд - Ерөнхий зориулалтын оролтын гаралт (GPIO) ашиглан төсөлд ашигладаг мэдрэгчтэй авсаархан, нийцтэй.
  • Сул талууд - Алсын харааг ямар ч байдлаар боловсруулах боломжгүй

Алхам 4: Тоног төхөөрөмжийн сонголт: Мэдрэгч

Аюултай бүсэд байгаа хүмүүсийг олоход шаардлагатай бүх мэдээллийг олж авахын тулд хэд хэдэн мэдрэгчийн хослолыг ашигладаг. Сонгосон хоёр үндсэн мэдрэгч нь SOund Navigation and Ranging (SONAR) стерео хэт улаан туяаны камертай. Бага зэрэг туршиж үзсэнийхээ дараа би Realsense D435 камерыг ашиглахаар шийдсэн бөгөөд энэ нь жижиг хэмжээтэй бөгөөд 20 метрийн зайд байгаа зайг үнэн зөв хянах боломжтой юм. Энэ нь секундэд 90 фрэйм дээр ажилладаг бөгөөд объектууд хаана байгаа, квадрокоптерийг аль чиглэл рүү чиглүүлэх талаар шийдвэр гаргахаасаа өмнө олон хэмжилт хийх боломжийг олгодог. SONAR мэдрэгчийг системийн дээд ба доод хэсэгт байрлуулсан бөгөөд энэ нь гадаргуутай харьцахаас өмнө квадрокоптерийг хэр өндөр эсвэл доогуур явахыг мэдэх боломжийг олгодог. Стерео хэт улаан туяаны камер мэдрэгч илрүүлж чадахгүй байгаа шил гэх мэт объектыг системд илрүүлэх боломжийг олгохын тулд урагшаа харсан нэг байрлалтай. Хүмүүс, амьтдыг хөдөлгөөн, объект таних алгоритм ашиглан илрүүлдэг. FLIR Камерыг стерео хэт улаан туяаны камер нь юу амьдарч байгааг, сөрөг нөхцөлд скан хийх үр ашгийг нэмэгдүүлэхгүй байх зорилгоор хэрэгжүүлэх болно.

• Kinect V1

  • Давуу талууд - 6 метрийн зайд 3D объектыг хялбархан хянах боломжтой
  • Сул талууд -Зөвхөн 1 хэт улаан туяаны мэдрэгчтэй бөгөөд квадрокоптерт хэт хүнд байдаг

• Realsense D435

  • Давуу талууд - 2 ширхэг хэт улаан туяаны камер, 25 метрийн зайд өндөр нарийвчлалтай 3D объект илрүүлэх зориулалттай Улаан, Ногоон, Цэнхэр, Гүн (RGB -D) камертай. Энэ нь 6 см өргөн бөгөөд квадрокоптерт хялбархан суулгадаг
  • Сул талууд - халаах боломжтой бөгөөд хөргөх сэнс хэрэгтэй байж магадгүй юм

• ЛИДАР

  • Давуу талууд - 40 метрийн зайд байрлах байрлалыг харах боломжтой
  • Сул тал - Байгаль орчны дулаан нь хэмжилтийн нарийвчлалд нөлөөлдөг

• СОНАР

  • Давуу талууд - 15 м -ийн зайд хүрэх боломжтой боловч шил, акрил зэрэг тунгалаг объектыг илрүүлэх чадвартай туяа
  • Сул талууд - Зөвхөн нэг нүдний харааны цэгүүд байдаг, гэхдээ квадрокоптероор сканнердах хэсэгт шилжүүлэх боломжтой

• Хэт авианы

  • Давуу талууд - 3 м хүртэлх зайтай бөгөөд маш хямд
  • Сул талууд - Зөвхөн нэг нүдний харааны цэгүүд байдаг бөгөөд зайны мэдрэх хүрээнээс хол байж чаддаг

• FLIR камер

  • Давуу талууд - Утаанаас хөндлөнгийн оролцоогүйгээр гүнзгий зураг авах чадвартай бөгөөд дулааны гарын үсгээр амьд хүмүүсийг илрүүлж чаддаг
  • Сул талууд - Мэдрэгчдэд ямар нэгэн зүйл саад болж байвал зайны тооцоог буруу тооцоолж болно

• PIR мэдрэгч

  • Давуу тал - Температурын өөрчлөлтийг илрүүлэх чадвартай
  • Сул талууд - Температурын зөрүү хаана байгааг тодорхойлох боломжгүй байна

Алхам 5: Тоног төхөөрөмжийн сонголт: Програм хангамж

Би Realsense SDK -ийг ашиглан робот үйлдлийн системтэй (ROS) хамт микроконтроллер бүхий бүх мэдрэгчийг хооронд нь холбож өгдөг. SDK нь квадрокоптерийн бүх объект, хил хязгаарыг хянахад тохиромжтой цэгийн үүлний өгөгдлийн тогтвортой урсгалыг өгдөг. ROS нь мэдрэгчийн бүх өгөгдлийг миний зохиосон хиймэл оюун ухааны програм руу илгээхэд тусалсан. Хиймэл оюун ухаан нь объектыг илрүүлэх алгоритм ба хөдөлгөөнийг илрүүлэх алгоритмаас бүрддэг бөгөөд энэ нь квадрокоптер нь хүрээлэн буй орчныхоо хөдөлгөөнийг олох боломжийг олгодог. Хянагч нь квадрокоптерийн байрлалыг хянахын тулд Pulse Width Modulation (PWM) ашигладаг.

• Freenect

  • Давуу талууд - Бүх зүйлийг хянах доод түвшний хандалттай
  • Сул талууд - Зөвхөн Kinect V1 -ийг дэмждэг

• Realsense SDK

  • Давуу талууд - Realsense камерын мэдээллийн урсгалаас үүлний өгөгдлийг хялбархан үүсгэх боломжтой
  • Сул талууд - Зөвхөн Realsense D435 камерыг дэмждэг

• FLIR Linux драйвер

  • Давуу талууд - FLIR камераас өгөгдөл дамжуулах боломжтой
  • Сул талууд - Баримтжуулалт маш хязгаарлагдмал байдаг

• Робот үйлдлийн систем (ROS)

  • Давуу тал - Камерын функцийг програмчлахад тохиромжтой үйлдлийн систем
  • Сул талууд - Мэдээллийг үр дүнтэй цуглуулахын тулд хурдан SD карт дээр суулгах шаардлагатай

Алхам 6: Системийн хөгжил

Төхөөрөмжийн "нүд" бол Realsense D435 стерео хэт улаан туяаны мэдрэгч бөгөөд ихэвчлэн 3D зураглал хийх гэх мэт робот програмуудад ашиглагддаг (Зураг 1). Энэхүү мэдрэгчийг квадрокоптер дээр суурилуулах үед хэт улаан туяаны камер нь квадрокоптерийг бие даан хөдөлгөж, чиглүүлэх боломжтой болно. Камерын үүсгэсэн өгөгдлийг камерын алсын хараанд тодорхой объектын байрлалын талаархи мэдээлэл бүхий орон зай дахь хэд хэдэн цэгээс бүрдэх цэгийн үүл гэж нэрлэдэг. Энэ цэгийн үүлийг өнгийг өөр өөр гүнээр харуулсан гүнзгий зураг болгон хөрвүүлж болно (Зураг 2). Улаан нь илүү хол, цэнхэр нь метрээс ойрхон байна.

Энэ системийг тасралтгүй ажиллуулахын тулд ихэвчлэн робот дээр ашигладаг ROS нэртэй нээлттэй эхийн үйлдлийн системийг ашигласан. Энэ нь төхөөрөмжийн доод түвшний хяналтыг хийх, бүх мэдрэгч рүү нэвтрэх, бусад програмд ашиглах өгөгдлийг бүрдүүлэх боломжийг олгодог. ROS нь Realsense SDK -тэй холбогддог бөгөөд энэ нь янз бүрийн камерыг асаах, унтраах, объектоос системээс хэр хол байгааг хянах боломжийг олгодог. Энэ хоёрын хоорондын холбоос нь камераас өгөгдөл дамжуулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь цэгийн үүл үүсгэдэг. Цэгийн үүлний мэдээлэл нь хил хязгаар, объектууд 30 метрийн дотор, 2см нарийвчлалтай хаана байгааг тодорхойлох боломжтой. SONAR мэдрэгч болон DJI Naza хянагчийн суулгагдсан мэдрэгч гэх мэт бусад мэдрэгч нь квадрокоптерийг илүү нарийвчлалтай байрлуулах боломжийг олгодог. Миний програм хангамж нь хиймэл оюун ухааны алгоритмыг ашиглан цэгийн үүл рүү нэвтэрч, локализаци хийх замаар төхөөрөмжийг тойрсон орон зайн газрын зургийг бүтээдэг. Системийг эхлүүлж, сканнердаж эхэлмэгц коридороор явж, бусад өрөөнүүдийн орох хаалгыг хайж олох бөгөөд дараа нь хүмүүсийг хайж буй өрөөг цэвэрлэх боломжтой болно. Систем бүх өрөөг сканнердах хүртэл энэ үйлдлийг давтана. Одоогийн байдлаар квадрокоптер нь ойролцоогоор 10 минут нисэх боломжтой бөгөөд энэ нь бүрэн цэвэрлэхэд хангалттай боловч өөр өөр батерейны тусламжтайгаар сайжруулж болно. Хүмүүсийг анзаарах үед эхний хариулагчид мэдэгдэл хүлээн авах бөгөөд ингэснээр хүчин чармайлтаа сонгосон барилга байгууламжид төвлөрүүлэх болно.

Алхам 7: Хэлэлцүүлэг ба дүгнэлт

Олон туршилтын дараа би 1 -р хүснэгтэд заасан шаардлагыг хангасан ажлын прототипийг бүтээсэн. Эхэндээ надад хэт ягаан туяаны камер нь шил гэх мэт зарим объектыг илрүүлэх боломжгүй байсан. SONAR мэдрэгчийг нэмснээр би энэ асуудлыг даван туулж чадсан юм. Rock64 болон DJI Naza -ийн хослол нь систем нь квадрокоптерийг тогтворжуулж, OpenCV ашиглан компьютерийн алсын харааг ашиглан тусгайлан бүтээсэн объект, ханыг илрүүлж чадсанаар амжилттай болсон. Хэдийгээр одоогийн систем нь ажиллагаатай бөгөөд шаардлагыг хангаж байгаа боловч ирээдүйн зарим загвараас ашиг хүртэх боломжтой юм.

Хүмүүсийг илүү нарийвчлалтай илрүүлэхийн тулд өндөр чанартай камер ашиглан энэ системийг сайжруулж болно. Илүү үнэтэй FLIR камеруудын зарим нь илүү нарийвчлалтай илрүүлэх боломжийг олгодог дулааны гарын үсгийг илрүүлэх чадвартай байдаг. Систем нь тоос шороотой, утаагаар дүүрсэн өрөөнүүд гэх мэт өөр өөр орчинд ажиллах боломжтой байв. Шинэ технологи, галд тэсвэртэй тул энэ системийг шатаж буй байшинд илгээж, хүмүүс хаана байгааг хурдан илрүүлж, анхны тусламж үзүүлсэн хүмүүс амьд үлдсэн хүмүүсийг аюулаас гаргаж авах боломжтой болно.

Уншсанд баярлалаа! Оптикийн тэмцээнд надад саналаа өгөхөө бүү мартаарай!