人從樹林中走過尚且可能被刮到頭發(fā)、衣服，但這個無人機(jī)似乎不會。

 

       如果面前有一片樹林，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)，但速度一般。

 

       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)。他們提出的新方法不僅能讓無人機(jī)穿過樹林，還實(shí)現(xiàn)了快速自主導(dǎo)航。

 

 

       從 demo 中我們可以看到，這架無人機(jī)可以在障礙重重的室內(nèi)外快速飛行，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）。

 

       正如名字中所寄予的期望，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)、快速自主飛行。相關(guān)研究已經(jīng)提交給機(jī)器人學(xué)會 T-RO 接受評審。

 

 

       在此之前，該研究團(tuán)隊還有兩篇相關(guān)論文，其中一篇被 ICRA 2020 接收。

 

 

       讓無人機(jī)飛得又快又穩(wěn)難在哪兒？

 

       近年來，由于軌跡重規(guī)劃不斷取得進(jìn)展，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。然而，大多數(shù)方法只適用于中速飛行。是什么阻礙了四旋翼無人機(jī)的提速之路？作者總結(jié)出了以下幾個原因：

 

       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，以避免撞到障礙物，否則它會墜毀。然而，在非常有限的時間內(nèi)，大多數(shù)方法不能保證快速找到可行軌跡。

 

       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)、快速飛行所需的最佳解決方案。

 

       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，這可能是一個致命的缺陷。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，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。為了最小化能量消耗，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，無人機(jī)對角落后面未知空間的可見性非常有限，轉(zhuǎn)過去的瞬間才發(fā)現(xiàn)障礙物已經(jīng)近在眼前。然而，此時情況已經(jīng)難以逆轉(zhuǎn)，無人機(jī)可能會直接撞上去。因此，對于無人機(jī)的安全、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。

 

 

       RAPTOR 做了什么？

 

       為了解決上述問題，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。

 

       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，利用幾何引導(dǎo)路徑消除不可行的局部極小值，保證路徑重新規(guī)劃的成功。同時，為了進(jìn)一步提高重新規(guī)劃的最優(yōu)性，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。在多條不同路徑的引導(dǎo)下，多條軌跡并行優(yōu)化，使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。然而，該方法采用了 optimistic 的假設(shè)，缺乏對環(huán)境的感知意識，因此限制了無人機(jī)在更高速度、更復(fù)雜的環(huán)境中的能力。

 

       為了彌補(bǔ)這一差距，研究人員采用 perception-aware 規(guī)劃策略將上述方法擴(kuò)展到更快、更安全的飛行。

 

       首先，該研究提出了一種風(fēng)險感知的軌跡精化方法，并將其與 optimistic 規(guī)劃器相結(jié)合。利用該方法，沿著 optimistic 軌跡，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，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。

 

       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。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，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，為下一步的飛行獲取更多相關(guān)知識。