Управлять квадрокоптером — это целое искусство, но писать программы, которые позволяют ему летать в автономном режиме, — дело не менее захватывающее. В этой статье я расскажу о том, как создать программу на Python, которая будет вести беспилотник, и покажу, как протестировать ее в симуляторе.
Нашими основными инструментами будут среда разработки приложений для робототехники Robot Operating System и программный симулятор Gazebo. Их используют, чтобы тестировать алгоритмы в симуляционной среде и разбивать при этом как можно меньше техники. И ROS, и Gazebo работают в Linux — мы будем работать в Ubuntu 16.04.
Дроны бывают разные. По конструкции различают несколько типов дронов:
Также дроны делятся на потребительские (consumer) и коммерческие (commercial).
Потребительские, как ты понимаешь, — это те, которые можно купить в магазине и использовать как летающую камеру. DJI Phantom и Mavic — хорошие модели. Есть и менее дорогие, но они определенно уступают по качеству. Такие квадрокоптеры используют для съемки разных мероприятий, зданий, исторических объектов. Например, с беспилотника можно сделать серию фотографий здания или памятника, а затем создать из них 3D-модель объекта методом фотограмметрии.
Как правило, такие дроны летают на ручном управлении, реже по миссии в автономном режиме по GPS-координатам. Рынок потребительских квадрокоптеров больше чем наполовину принадлежит одной компании — DJI. С ней очень сложно конкурировать, поскольку там делают реально крутой продукт: доступный, функциональный, удобный. Хотя в области квадрокоптеров для селфи DJI начинает теснить компания Skydio со своим дроном R2. Фишка этого дрона в том, что он может летать автономно, например за мотоциклистом в лесу. При этом беспилотник видит все препятствия и прокладывает автономный безопасный маршрут в реальном времени так, чтобы человек всегда оставался в кадре. Реально крутая штука.
Коммерческие дроны используются в компаниях для решения определенной задачи. Дроны следят за состоянием сельхозполей, летая над ними регулярно и делая фотографии, другие дроны умеют распылять удобрения точечно. Их используют на стройках, в карьерах. Каждый день они облетают строительный объект, делают фотографии, по которым создается 3D-модель в облаке, и уже она помогает отслеживать ежедневные изменения.
Пример российской компании, которая активно работает с этой технологией на рынке США, — Traceair.
Другой способ применения — осмотр трубопроводов дронами. Это особенно актуально для России: у нас газовые трубопроводы тянутся на тысячи километров, и надо контролировать утечки и врезки.
Ну и конечно, у всех на слуху доставка товаров дронами. Не знаю, заработает ли когда-нибудь сервис Amazon Prime Air, но уже сейчас компания Matternet доставляет товары в Цюрихе и некоторых городах США, а компания Zipline давно отправляет медикаменты в полет над просторами Африки. В России успехов тут пока намного меньше, недавно была новость про дрон Почты России, который разбился на первом тесте, а Сбербанк тестирует доставку денег дронами.
Компании Volocopter и Ehang уже имеют летающие прототипы такси, а компания с российскими корнями Hoversurf разрабатывает летающий байк.
В помещениях тоже есть задачи для коммерческих дронов, но пока они не сильно распространены, в этой области идут интенсивные R&D-исследования. Возможные применения для такого вида дронов:
Поживем — увидим, какие проекты будут реализованы и задисраптят нашу жизнь. Глобальная цель — сделать систему управления дроном, которой герой фильма «Бегущий по лезвию 2049» мог бы сказать: «Сфотографируй тут все!»
Коммерческое применение дронов обычно требует автономного полета, а не ручного управления. Связано это с тем, что часто коммерческие полеты надо выполнять регулярно в одном и том же месте и по одному и тому же полетному плану, который можно запрограммировать и снизить издержки на пилота.
Для автономного управления дрону надо как минимум знать с высокой точностью свои координаты в пространстве. На открытом пространстве можно использовать GPS — точность достигается в несколько метров. Дополнительная наземная станция и технология GPS RTK увеличат точность до нескольких сантиметров. Но наземную станцию не всегда возможно использовать, и это очень дорого. Обычного GPS хватает для задания маршрута полета над сельхозполями, стройками, трубопроводами, и дроны в этих случаях летают автономно. Эта функция есть у любого современного дрона, который можно найти в продаже.
В таком режиме безопасно летать только в открытом небе без препятствий. Если речь идет об обследовании зданий, трубопроводов или применении внутри помещений, то тут не обойтись без дополнительных сенсоров, определяющих расстояние до объектов. Тут используют одномерные сонары, лидары, двумерные лидары, 3D-лидары и камеры глубины. На борту дрона должен быть установлен дополнительный вычислитель, который в реальном времени будет считывать данные с этих сенсоров, строить 3D-модель окружающего пространства и планировать в нем безопасный маршрут.
Есть еще одна важная проблема: если мы летаем в замкнутом пространстве или между высокими зданиями, то сигнал GPS будет недоступен и необходимо иметь другой источник координат дрона в пространстве. Можно определять свои координаты на борту, обрабатывая видеопоток с бортовых камер — лучше использовать стереокамеры или камеры глубины. Такой алгоритм называется SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).
В потоке кадров с камеры алгоритм ищет особые точки (features), которыми могут быть маленькие уголки, какие-то неоднородности. Точкам присваиваются дескрипторы таким образом, что, если мы найдем эту же точку в последующих кадрах, когда камера уже успела переместиться в пространстве, ей будет присвоен такой же дескриптор и алгоритм сможет сказать: «Вот на этом кадре есть такая же точка, что и на предыдущем».
Алгоритм не знает 3D-координаты особых точек и координаты камеры в моменты съемок кадров — эти параметры ему как раз и надо вычислить. Он отслеживает изменения пиксельных координат особых точек между кадрами и пытается подобрать такие параметры, чтобы, если спроецировать особые точки в плоскость кадра, получались наблюдаемые или измеренные пиксельные координаты.
В итоге получается оценка перемещения камеры в пространстве. Обычно алгоритм SLAM очень требователен к вычислительным ресурсам, но есть камера Intel RealSense T265 с микросхемой, реализующей вычисления SLAM на аппаратном уровне.
Для организации автономного управления дроном необходимо решить три задачи.
Поскольку мы хотим затестить простую программу управления дроном в автономном режиме и при этом ничего не разбить, воспользуемся эмулятором. Нам понадобится следующий софт.
Непосредственно вращением моторов и полетом дрона управляет полетный контроллер, представляющий собой плату Pixhawk с процессором ARM на борту и прошивкой под названием PX4. Сам программный код PX4 можно скомпилировать в режиме software in the loop как раз для тестирования на персональном компьютере на Intel x84 CPU. Софт PX4 в этом режиме думает, что он работает на реальном железе полетного контроллера, хотя на самом деле он выполняется в симуляционной среде на ПК и получает подменные данные с сенсоров.
Нам потребуется много разных программных модулей. Одни будут работать с сенсорами, другие будут реализовывать SLAM, третьи — строить 3D-карту, четвертые — планировать в ней безопасный маршрут. Для создания этих модулей мы используем Robot Operating System (ROS) — распространенный фреймворк для разработки приложений робототехники. Приложение для ROS представляет собой набор взаимодействующих пакетов, каждый экземпляр которых называется узел, или node.
Один из узлов называется мастер (master node) и отвечает за регистрацию остальных узлов приложения. Каждый узел представляет собой отдельный процесс Linux. ROS предоставляет механизм передачи и синхронизации сообщений между узлами. Существуют как стандартные сообщения, так и определенные программистом. В качестве сообщений выступают данные с сенсоров, видеокадры, облака точек, команды управления и передачи параметров.
Узлы ROS могут быть запущены на разных машинах — в этом случае взаимодействуют они через сетевой интерфейс. В составе ROS есть специальный узел rviz, он служит для графической визуализации передаваемых в ROS сообщений. Например, можно посмотреть, как БПЛА видит мир вокруг себя, отобразить траекторию его движения и видеопоток с камеры.
Для создания пакетов ROS предоставляет возможность использовать языки C++ и Python.
Материалы из последних выпусков становятся доступны по отдельности только через два месяца после публикации. Чтобы продолжить чтение, необходимо стать участником сообщества «Xakep.ru».
Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», увеличит личную накопительную скидку и позволит накапливать профессиональный рейтинг Xakep Score! Подробнее
1 год4990 р. |
1 месяц720 р. |
Я уже участник «Xakep.ru»
Читайте также
Последние новости
2009-2024 © Все права защищены.
This website - is fan-site, not an official Huawei website. The Huawei logo is a trademark of Huawei Technologies. Other trademarks are the property of their respective owners.
|