工学院院友王伟无人船效果被美国麻省理工学院
来源:抗美援朝网 发表于2019-07-14 20:36:12 编辑:崔永元
摘要: 近期,美国麻省理工学院官方网站MIT news报导了工学院院友王伟最新的科研成果无人驾驶水面舰艇。(新闻链接:http://news.mit.edu/2019/fleet-autonomous-boats-serv

  近期,美国麻省理工学院官方网站MIT news报导了工学院院友王伟最新的科研成果——无人驾驶水面舰艇。(新闻链接:http://news.mit.edu/2019/fleet-autonomous-boats-service-cities-reducing-road-traffic-0523)。这项作业得到了AMS的赞助。相关论文宣布在2019年机器人范畴世界尖端会议ICRA上。王伟是论文的榜首作者。

  新闻内容如下:

  高机动性无人船 旨在减轻水路许多的城市交通担负

  在阿姆斯特丹、曼谷和威尼斯等富含水路的城市,未来的交通运送手法或许会是自动驾驶船,它能够用于运送货品和人员,协助整理路途拥堵。

  麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)以及城市研讨与规划部分(DUSP)的实验室研讨人员经过规划一系列具有高机动性和准确操控的自动驾驶船,朝着料想中的未来迈出了一步。运用低成本打印机能够快速3D打印船,使批量出产可行。

  无人船原型

  这些船舶能够用来在周围运送货品和人,缓解大街交通拥堵。在未来,研讨人员还幻想自动驾驶船也能在夜间履行城市服务,而不是在繁忙的白日进行,进一步缓解路途和运河的拥堵情况。

  “幻想一下,一般在白日进行的一些基础设施服务,如货运、废物办理、废物办理,改为深夜在水上运用一队自动化的船舶完结。”作为论文的一起作者,CSAIL主任、安德鲁和维纳比电气工程和计算机科学教授Daniela Rus在本周举办的IEEE机器人与自动化世界会议上如此描绘该技能。

  此外,船舶装备传感器、微操控器、GPS模块和其他硬件,能够对长4米、宽2米的矩形船体进行编程,使它自拼装成浮桥、音乐会舞台、食品市场渠道等结构并坚持几个小时。“一般在陆地上发作的一些会对城市的交通形成搅扰的活动,能够暂时在水上进行。”Rus说。

  船上还能够装备环境传感器,以监测城市的水域并观测城市和人类的健康情况。

  更好的规划和操控

  这一技能是“Roboat”项意图一部分,该项目是MIT Senseable City Lab和阿姆斯特丹高档城市处理方案研讨所(AMS)的合作项目。在2019年,作为该项意图一部分,研讨人员测验了一艘在城市运河上巡航的原型船,沿着预先规划的途径向前、向后和侧向行进。

  为了制作这艘船,研讨人员用商用打印机3D打印了一个矩形船体,出产了16个拼接在一起的独立部分。打印花了大约60个小时。然后经过粘合几层玻璃纤维将完结的船体密封,把电源、Wi-Fi天线、GPS以及小型计算机和微操控器集成到船体上。为了准确认位,研讨人员还加入了室内超声波信标体系和野外实时动态GPS模块(答应厘米级定位)以及监测船的偏航和角速度的惯性丈量单元(IMU)模块其他目标。

  该船形状为矩形而不是传统的皮划艇或双体船形状,这样在拼装其他结构时答应船舶横向移动并将其本身附接到其他船舶。另一种简略而有用的规划元素是推进器放置。四个推进器坐落每侧的中心,而不是四个旮旯,发作前后力。研讨人员说,这使得这艘船愈加灵敏和高效。

  

  该团队还开发了一种办法,使船能够更快、更准确地盯梢其方位和方向。为此,他们开发了非线性模型猜测操控(NMPC)算法的高效版别,这一算法一般用于在各种束缚条件下操控和导航机器人。

  NMPC和相似的算法已被用于操控自主艇。但一般这些算法仅在模仿中进行测验,或许不考虑船的动态。研讨人员在算法中加入了简化的非线性数学模型,这些模型考虑了一些已知参数,例如船的阻力、离心力和科里奥利力以及水中加快或减速引起的质量添加。研讨人员还运用了一种辨认算法,该算法能够辨认船舶在途径上遭到练习时的任何不知道参数。

  最终,研讨人员运用了一个高效的猜测操控渠道来运转他们的算法,该算法能够快速确认行将发作的动作,算法的速度比相似的体系进步两个数量级。尽管其他算法在大约100毫秒内履行,但研讨人员的算法只需求不到1毫秒。

  测验水域

  为了演示操控算法的成效,研讨人员先后在游泳池和查尔斯河中沿预先规划的途径布置了一个较小的小舟原型。在10次测验过程中,研讨人员观察到在定位和定向上的均匀盯梢差错小于传统操控算法的盯梢差错。

  准确度的进步归功于船上的GPS和IMU模块,它们别离确认方位和方向,准确至厘米。NMPC算法对这些模块的数据进行处理,并衡量各种目标以辅导船舶的作业。该算法在操控器计算机中施行并独自调理每个推力器,每0.2秒更新一次。

  “操控员会考虑船的动态、船的当时状况、推力束缚以及未来几秒的参阅方位,以优化船舶在路途上行进的方法,”王伟说,“然后,咱们能够找到推进器的最佳力气,能够将船推回到路途上并最大极限地削减过错。”

  研讨人员表明,规划和制作方面的立异以及更快和更准确的操控算法,都指向了用于运送,对接和自拼装成渠道的可行的自动驾驶船。

  这项作业的下一步是开发适应性操控器,以处理运送人员和货品时船的质量和阻力的改变。研讨人员还在对操控器进行改善,以应对波涛扰动和更强的水流。

  “咱们实际上发现查尔斯河的水流比阿姆斯特丹运河更杂乱,”王伟说,“但在阿姆斯特丹会有许多船舶四处移动,大型船会带来较大的涌流,所以依然需求考虑这一点。”

  注:王伟为工学院谢广明教授的2019级硕博连读生,博士论文作业首要研讨自主智能仿生机器鱼,2019年博士结业后到麻省理工学院做博士后。

  修改:山石

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