ドローンの群れがガス漏れを局所化した

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ドローンの群れがガス漏れを局所化した
ドローンの群れがガス漏れを局所化した
Anonim
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オランダ、スペイン、米国のエンジニアは、部屋のガス漏れを個別に見つけることができる小さなドローンの群れを作成しました。ドローンはサイズが小さいため、敷地の地図を作成しませんが、レーザー距離計の使用と鳥の餌を見つける原理と同様のアルゴリズムのおかげで、漏れを見つけることに成功しました。 arXiv.orgの記事によると。

可燃性ガスと空気の十分な混合物は火花を発したときに爆発を引き起こす可能性があり、不燃性ガスは窒息につながる可能性があるため、ガス漏れの場所を特定することは潜在的に危険な作業です。したがって、このタスクをロボットまたはドローンに委託することは論理的です。漏れは原則として屋内で発生し、最も危険であるため、これによりGPSとアナログを使用したナビゲーションが即座に遮断され、ローカルナビゲーションシステムの使用が強制されます。

デルフト工科大学のGuidode Croonが率いるエンジニアのグループは、このタスクに、高品質のローカルナビゲーション用の強力なコンピューターを備えた1台のドローンではなく、集合的な相互作用によって少ない計算能力を補うドローンの群れを使用することにしました。

著者は、アルゴリズムのテストによく使用されるCrazyFlieリサーチマイクロドロンを使用しました。彼らは、空気中の不純物の存在を検出するガスセンサー、側面のレーザー距離計、オプティカルフローセンサーをクワッドコプターに装備しました。ドローンは、周波数が168メガヘルツでメモリが1メガバイトの弱いシングルコアプロセッサを搭載しているため、標準の同時ローカリゼーションおよびマッピングアルゴリズム(SLAM)を使用することは不可能であり、その収容力は、より強力なコンピューター。

代わりに、開発者は複数のデバイスと粒子群法を使用することにしました。この方法はもともと、食べ物を探すときの鳥の群れの行動を模倣するために開発されました。この方法の本質は、群れの各要素が移動し、特定のパラメーターの状態(この場合は空気中のガスの濃度)を観察し、それについて他の要素に通知した後、群れが最適な方向を決定することです。動きの(最高濃度で)そして再び測定されたものを観察します。パラメータ。最適化問題では、この方法を使用すると、関数の極小値とリークを見つける問題をすばやく見つけることができます。つまり、ガス濃度が最大になるソースを見つけることができます。

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ドローンの3つの状態

エンジニアによって開発されたアルゴリズムは、3つのドローン(もっと多くある可能性がありますが、著者はこの番号を使用しました)のそれぞれに新しいポイントを定期的に作成します。ドローンはSLAMを使用しないため、オプティカルフローのみを追跡し、このため、ドローンの範囲を計算します。ドローンは3つの状態になります。直線に沿って新しいポイントをたどり、新しいポイントをたどり、壁の周りを曲がり、近づきすぎた場合は別のドローンから「押し出し」ます。飛行中、ドローンはUWBを介してガス濃度データを交換し、リークを見つけるための新しい最適なポイントを探します。

実際の飛行の前に、著者はシミュレーションでアルゴリズムを訓練し、その結果、より効率的なパラメーターを受け取りました。エンジニアは、イソプロパノールリークソースを使用して、10×10メートルの4つの部屋で群れをテストしました。 12回のテストのうち11回で、ドローンは2メートルの精度でソースを特定することができました。

ロボットやドローンを設計するとき、エンジニアは野生生物の他の例を使用してアルゴリズムを作成します。たとえば、昨年、アメリカのエンジニアは、イナゴの視覚系を模倣する障害物検出器を作成しました。

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