學(xué)號：20021210879
姓名：曹卓為
【嵌牛導(dǎo)讀】本文簡單介紹了港科大沈劭劼教授團(tuán)隊在無人機(jī)自主避障快速導(dǎo)航等領(lǐng)域做出的貢獻(xiàn)茅郎。
【嵌牛鼻子】無人機(jī)避障導(dǎo)航技術(shù)
【嵌牛正文】
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引言
? ? ? 如果面前有一片樹林蜗元，無人機(jī)能自己穿過去嗎？現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)能夠做到這一點(diǎn)系冗，但速度一般奕扣。
? ? ? 最近兩年，港科大沈劭劼教授帶領(lǐng)的研究小組向這一問題發(fā)起了挑戰(zhàn)掌敬。他們提出的新方法不僅能讓無人機(jī)穿過樹林惯豆，還實(shí)現(xiàn)了快速自主導(dǎo)航。
? ? ? 從 demo 中我們可以看到奔害，這架無人機(jī)可以在障礙重重的室內(nèi)外快速飛行楷兽，即使在拐彎處也不會撞到障礙物。這還要得益于他們提出的一個穩(wěn)健的 perception-aware 重規(guī)劃框架——RAPTOR（字面含義：猛禽）舀武。
? ? ? 正如名字中所寄予的期望拄养，RAPTOR 經(jīng)歷了各種復(fù)雜環(huán)境的考驗(yàn)，結(jié)果都能保證無人機(jī)的平穩(wěn)银舱、快速自主飛行瘪匿。相關(guān)研究已經(jīng)提交給機(jī)器人學(xué)頂會 T-RO 接受評審。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2007.03465.pdf
項目鏈接：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Fast-Planner
在此之前寻馏，該研究團(tuán)隊還有兩篇相關(guān)論文棋弥，其中一篇被 ICRA 2020 接收。
一诚欠、讓無人機(jī)飛得又快又穩(wěn)難在哪兒顽染？
? ? ? 近年來，由于軌跡重規(guī)劃不斷取得進(jìn)展轰绵，讓四旋翼無人機(jī)在未知環(huán)境中自主導(dǎo)航已經(jīng)不是什么難事粉寞。然而，大多數(shù)方法只適用于中速飛行左腔。是什么阻礙了四旋翼無人機(jī)的提速之路唧垦？作者總結(jié)出了以下幾個原因：
1. 在未知的環(huán)境中高速運(yùn)行時，四旋翼無人機(jī)需要在極短的時間內(nèi)重新規(guī)劃軌跡液样，以避免撞到障礙物振亮，否則它會墜毀巧还。然而，在非常有限的時間內(nèi)坊秸，大多數(shù)方法不能保證快速找到可行軌跡麸祷。
2. 目前的方法通常是在一個拓?fù)涞葍r類中尋找局部最優(yōu)軌跡，但該類別可能并沒有包含平穩(wěn)褒搔、快速飛行所需的最佳解決方案阶牍。
3. 現(xiàn)有的方法對環(huán)境的感知不足，當(dāng)飛行速度和障礙物密度變高時站超，這可能是一個致命的缺陷荸恕。如果不注意感知，按照原計劃執(zhí)行的運(yùn)動可能會遭遇環(huán)境能見度受限等問題死相，進(jìn)而導(dǎo)致安全航行所需的周圍空間信息不足。
? ? ? 圖 1 可以更好地說明在重新規(guī)劃中不考慮感知的后果咬像。為了最小化能量消耗算撮，系統(tǒng)在靠近墻壁的地方生成了一條軌跡。如果沿著這條軌跡飛行县昂，無人機(jī)對角落后面未知空間的可見性非常有限肮柜，轉(zhuǎn)過去的瞬間才發(fā)現(xiàn)障礙物已經(jīng)近在眼前。然而倒彰，此時情況已經(jīng)難以逆轉(zhuǎn)审洞，無人機(jī)可能會直接撞上去。因此待讳，對于無人機(jī)的安全芒澜、高速飛行來說，積極地觀察和避免可能的危險比被動地躲避危險更加關(guān)鍵创淡。
二痴晦、RAPTOR 做了什么？
? ? ? 為了解決上述問題琳彩，港科大的研究者提出了一個穩(wěn)健的 perception-aware 軌跡重規(guī)劃框架——RAPTOR誊酌。
? ? ? 為了確保在有限的時間內(nèi)獲得可行軌跡，港科大的研究者提出了一種基于路徑引導(dǎo)梯度（path-guided gradient）的優(yōu)化方法露乏，利用幾何引導(dǎo)路徑消除不可行的局部極小值碧浊，保證路徑重新規(guī)劃的成功。同時瘟仿，為了進(jìn)一步提高重新規(guī)劃的最優(yōu)性箱锐，該研究還引入了一種在線拓?fù)渎窂揭?guī)劃，以提取一組能夠捕捉環(huán)境結(jié)構(gòu)的全面的路徑猾骡。在多條不同路徑的引導(dǎo)下瑞躺，多條軌跡并行優(yōu)化敷搪，使解空間得到更徹底的探索。
? ? ? ? 這一解決方案是在之前的論文《Robust real-time UAV replanning using guided gradient-based optimization and topological paths》中首次提出的幢哨。然而赡勘，該方法采用了 optimistic 的假設(shè)，缺乏對環(huán)境的感知意識捞镰，因此限制了無人機(jī)在更高速度闸与、更復(fù)雜的環(huán)境中的能力。
? ? ? 為了彌補(bǔ)這一差距岸售，研究人員采用 perception-aware 規(guī)劃策略將上述方法擴(kuò)展到更快践樱、更安全的飛行。
? ? ? 首先凸丸，該研究提出了一種風(fēng)險感知的軌跡精化方法拷邢，并將其與 optimistic 規(guī)劃器相結(jié)合。利用該方法屎慢，沿著 optimistic 軌跡瞭稼，識別對無人機(jī)存在潛在危險的未知區(qū)域。這些區(qū)域的可見度以及安全反應(yīng)距離都被明確規(guī)定腻惠，以確保無人機(jī)能夠更早地發(fā)現(xiàn)未標(biāo)記區(qū)域中存在的障礙并及時躲避环肘。
? ? ? 其次，研究者將無人機(jī)的偏航角納入了兩步運(yùn)動規(guī)劃框架集灌。在離散狀態(tài)空間中尋找一個使信息增益和平滑度最大化的最優(yōu)偏航角序列悔雹，并通過優(yōu)化使其更加平滑。由偏航角規(guī)劃的運(yùn)動使視場（FOV）受限的四旋翼無人機(jī)主動探索未知空間欣喧，為下一步的飛行獲取更多相關(guān)知識腌零。
? ? ? 本文所提出的重規(guī)劃系統(tǒng)如圖 3 所示。該算法利用全局規(guī)劃续誉、密集映射和狀態(tài)估計模塊的輸出莱没，對全局參考軌跡進(jìn)行局部修改，以避免先前未知的障礙物酷鸦。
? ? ? 重規(guī)劃分兩步進(jìn)行：首先饰躲，穩(wěn)健的 optimistic 重規(guī)劃通過路徑引導(dǎo)優(yōu)化并行生成多個局部最優(yōu)軌跡。優(yōu)化是通過從拓?fù)渎窂剿阉髦刑崛〔⒕倪x擇的拓?fù)洫?dú)特路徑來引導(dǎo)的臼隔。在這一步中采用 optimistic 假設(shè)嘹裂。第二步是利用 perception-aware 規(guī)劃策略。在這一步驟中摔握，局部最優(yōu)軌跡中的最佳軌跡通過風(fēng)險感知軌跡精化進(jìn)一步細(xì)化寄狼，提高了其在未知和危險空間中的安全性和可見性。在優(yōu)化軌跡的基礎(chǔ)上，偏航角得到規(guī)劃泊愧，以主動探索未知環(huán)境的內(nèi)容伊磺。
? ? ? 研究者通過基準(zhǔn)比較和具有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實(shí)世界實(shí)驗(yàn)，對所提出的 perception-aware 規(guī)劃策略和整個規(guī)劃系統(tǒng)進(jìn)行了系統(tǒng)的評估删咱。結(jié)果表明屑埋，perception-aware 規(guī)劃策略能夠在傳統(tǒng)方法無法保證安全的、具有挑戰(zhàn)性的場景中痰滋，支持快速和安全的飛行摘能。此外，整個規(guī)劃系統(tǒng)在快速飛行任務(wù)的幾個方面都優(yōu)于 SOTA 方法敲街。在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行的大量室內(nèi)外飛行試驗(yàn)也驗(yàn)證了該規(guī)劃系統(tǒng)的有效性团搞。
