Инфракызыл камерасы бар автономдуу дрон биринчи жооп берүүчүлөргө жардам берет: 7 кадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:40

Дүйнөлүк саламаттыкты сактоо уюмунун отчетуна ылайык, жыл сайын табигый кырсыктар 90 000дин тегерегинде адамды өлтүрүп, дүйнө жүзү боюнча 160 миллионго жакын адамды жабыркатат. Табигый кырсыктарга жер титирөө, цунами, жанар тоолордун атылышы, жер көчкү, бороон, суу ташкындары, токой өрттөрү, аптаптуу толкундар жана кургакчылык кирет. Убакыт маанилүү, анткени ар бир мүнөт сайын жашоо мүмкүнчүлүгү төмөндөй баштайт. Биринчи жардам берүүчүлөр жабыркаган үйлөрдө аман калгандарды табууда кыйынчылыкка туш болушат жана аларды издеп жатканда өз өмүрүн тобокелге салышат. Адамдарды алыстан таба турган системага ээ болуу, биринчи жооп берүүчүлөрдүн аларды имараттардан эвакуациялоонун ылдамдыгын жогорулатат. Башка системаларды изилдеп чыккандан кийин, мен кээ бир компаниялар жерге негизделген роботторду же адамдарды байкай ала турган, бирок имараттардын сыртында гана иштей турган дрондорду жаратышканын көрдүм. Атайын инфракызыл камералар менен бирге тереңдик камераларынын айкалышы ички аймакты так көзөмөлдөөгө жана от, адамдарды жана жаныбарларды чагылдырган температуранын өзгөрүшүн аныктоого мүмкүндүк берет. Пилотсуз учуучу аппаратта (ПВА) колдонуучунун алгоритми бар сенсорлорду ишке ашыруу менен үйлөрдү автономдуу түрдө текшерүүгө жана аларды мүмкүн болушунча тезирээк куткаруу үчүн адамдардын жана жаныбарлардын жайгашкан жерин аныктоого болот.

Оптика сынагында мага добуш бериңиз!

1 -кадам: Дизайн талаптар

Жеткиликтүү технологияларды изилдеп чыккандан кийин, мен коркунучтуу аймактарда аман калгандарды табуу үчүн эң жакшы ыкманы табуу үчүн мүмкүн болгон чечимдерди машинаны көрүү боюнча эксперттер жана биринчи жооп берүүчү менен талкууладым. Төмөндөгү маалымат системанын эң маанилүү функцияларын жана дизайн элементтерин тизмектейт.

• Көрүүнү иштетүү - Система сенсорлор жана Жасалма интеллект (AI) жооптору ортосундагы маалымат алмашуу үчүн ылдам иштөө ылдамдыгын камсыздашы керек. Мисалы, система дубалдарды жана тоскоолдуктарды аныктап, коркунучта турган адамдарды табышы керек.
• Автономдуу - тутум колдонуучунун же оператордун киргизүүсүз иштей алышы керек. Учкучсуз башкаруу техникасы менен минималдуу тажрыйбасы бар персонал системаны сканерлөөнү баштоо үчүн бир же бир нече баскычты басууга жөндөмдүү болушу керек.
• Диапазон - диапазон - бул системанын жана башка бардык объекттердин ортосундагы аралык. Система кеминде 5 метр аралыктан коридорлорду жана кире бериштерди аныктай алгыдай болушу керек. Идеалдуу минималдуу диапазон 0,25 м, ошондуктан жакын объектилерди табууга болот. Аныктоо диапазону канчалык чоң болсо, аман калгандарды аныктоо убактысы ошончолук кыскарат.
• Багыттоо жана аныктоонун тактыгы - Система бардык кирүүлөрдү так таап, эч нерсеге тийбеши керек, ошол эле учурда объекттердин күтүлбөгөн жерден пайда болушун аныктоо керек. Система ар кандай сенсорлор аркылуу адамдар менен жансыз нерселердин ортосундагы айырманы таба алгыдай болушу керек.
• Иштөө узактыгы - Система канча бөлмөнү сканерлөөгө жараша 10 мүнөткө же андан көпкө созулушу керек.
• Ылдамдык - Бул бүт имаратты 10 мүнөттөн аз сканерлеши керек.

2 -кадам: Жабдууларды тандоо: Мобилдүүлүк ыкмасы

Квадрокоптер алыстан башкарылуучу машинанын ордуна тандалган, анткени квадрокоптер морт болгону менен, тоскоолдуктарды болтурбоо үчүн башкарууну жана бийиктигин өзгөртүү оңой. Квадрокоптер бардык сенсорлорду кармап, стабилдештире алат, ошондо алар ар кандай бөлмөлөргө кирип баратканда такыраак болот. Пропелдер ысыкка чыдамдуу көмүр буласынан жасалган. Сенсорлор кырсыктан сактануу үчүн дубалдардан алыс кетет.

• Жерден алыстан башкаруу

  • Оң жактары - түшпөстөн тез кыймылдай алат жана температурага таасир этпейт
  • Кемчиликтери - Унаа сенсорлорду бир аз жерге камтыйт жана тоскоолдуктар менен тосулушу мүмкүн

• Quadcopter

  • Артыкчылыктары - Сенсорлорду асманга көтөрүп, айлана -чөйрөнүн 360 көз карашын аласыз
  • Кемчиликтери - дубалга кирип кетсе, ал кулап, кайра калыбына келбей калышы мүмкүн

3 -кадам: Жабдууларды тандоо: Микроконтроллерлер

Микроконтроллерлерге негизги эки талап - бул квадрокоптердеги жүктү азайтуу үчүн чакан өлчөм жана маалымат киргизүүнү тез иштетүү ылдамдыгы. Rock64 менен DJI Nazaнын айкалышы микроконтроллерлердин эң сонун айкалышы болуп саналат, анткени Rock64 адамдарды тез эле аныктап, квадрокоптер дубалдарга жана тоскоолдуктарга кирип кетпеши үчүн жетиштүү иштетүүчү күчкө ээ. DJI Naza Rock64 кыла албаган стабилдештирүү жана мотор көзөмөлүнүн баарын жасоо менен аны жакшы мактайт. Микроконтроллерлер сериялык порт аркылуу байланышат жана керек болсо колдонуучуну башкарууга мүмкүнчүлүк берет. Raspberry Pi жакшы альтернатива болмок, бирок Rock64 жакшыраак процессорго жана кийинки столдо көрсөтүлгөн сенсорлорго жакшыраак туташууга ээ болгондуктан, Pi тандалган эмес. Intel Эдисон жана Pixhawk колдоо жана байланыштын жоктугунан тандалган эмес.

• Raspberry Pi

  • Артыкчылыктары - Дубалдарды жана туруктуу объекттерди аныктай алат
  • Кемчиликтери - Бардык сенсорлордун маалыматтарын сактап калуу үчүн күрөшөт, андыктан кириштерди тез көрө албайт. Мотор сигналдарын чыгара албайт жана квадрокоптер үчүн турукташтыруучу сенсорлору жок

• Rock64

  • Артыкчылыктары - дубалдарды жана кире бериштерди аз кечигүү менен аныктоого жөндөмдүү.
  • Кемчиликтери - Ошондой эле бардык сенсорлорду колдонуп, эч нерсеге чуркабай, системаны үйдүн ичинде жетектей алат. Сигналдарды мотор ылдамдыгын башкарууга жетиштүү түрдө жөнөтүү мүмкүн эмес жана квадрокоптер үчүн турукташтыруучу сенсорлору жок

• Intel Эдисон

  • Артыкчылыктары - Дубалдарды жана кире берүүлөрдү бир аз артта калтыруу
  • Кемчиликтери - Эски технологиялар, сенсорлордун көпчүлүгүнө жаңы китепканалар керек болот, аларды түзүү үчүн көп убакыт талап кылынат
• DJI Naza
  • Артыкчылыктары - мотор ылдамдыгына микро жөнгө салуу менен квадрокопттун абада туруктуу болушуна мүмкүнчүлүк берүү үчүн интегралдык гироскоп, акселерометр жана магнитометр бар.
  • Кемчиликтери - кандайдыр бир көрүнүштү иштетүү мүмкүн эмес

• Pixhawk

  • Артыкчылыктары - Компакт жана Жалпы Максаттуу Киргизүү Чыгуусу (GPIO) аркылуу долбоордо колдонулган сенсорлор менен шайкеш.
  • Кемчиликтери - кандайдыр бир көрүнүштү иштетүү мүмкүн эмес

4 -кадам: Жабдууларды тандоо: сенсорлор

Бир нече сенсорлордун айкалышы коркунучтуу аймактардагы адамдарды табуу үчүн зарыл болгон бардык маалыматты алуу үчүн колдонулат. Тандалган эки негизги сенсорго стерео инфракызыл камера менен бирге SOund Navigation And Ranging (SONAR) кирет. Бир аз тестирлөөдөн кийин мен Realsense D435 камерасын колдонууну чечтим, анткени ал кичинекей жана 20 метрге чейинки аралыкты так көзөмөлдөй алат. Ал секундасына 90 кадр менен иштейт, бул объектилердин кайда экендиги жана квадрокоптерду кайсы багытка багыттоо жөнүндө чечим чыгарардан мурун көптөгөн өлчөөлөрдү жүргүзүүгө мүмкүндүк берет. SONAR сенсорлору системанын үстү жана асты жагына жайгаштырылып, квадрокоптерге жер бетине тийүүдөн мурун анын канчалык бийик же төмөн экенин билүүгө мүмкүнчүлүк берет. Стерео инфракызыл камера сенсору таба албаган айнек сыяктуу объекттерди аныктоого системага мүмкүнчүлүк берүү үчүн алдыга караган дагы бирөө бар. Адамдар жана жаныбарлар кыймыл жана объект таануу алгоритмдери аркылуу аныкталат. FLIR Камерасы стерео инфракызыл камерага жагымсыз шарттарда сканерлөөнүн эффективдүүлүгүн жогорулатуу үчүн эмнени жашап жатканын жана эмне экенин байкоого жардам берүү үчүн ишке ашырылат.

• Kinect V1

  • Артыкчылыктары - 3D объектилерди 6 метрге чейин оңой көзөмөлдөй алат
  • Cons -1 гана инфракызыл сенсорго ээ жана квадрокоптер үчүн өтө оор

• Realsense D435

  • Артыкчылыктары - 2 инфракызыл камера жана 25 метр аралыкка чейин 3D так объектилерди аныктоо үчүн Кызыл, Жашыл, Көк, Тереңдик (RGB -D) камерасы бар. Анын туурасы 6 см, квадрокоптерге оңой батат
  • Кемчиликтери - ысытат жана муздатуучу желдеткич керек болушу мүмкүн

• LIDAR

  • Артыкчылыктары - 40 метрге чейинки жайгашкан жерлерди көздүн карегиндей көзөмөлдөй турган Beam
  • Cons - Айланадагы жылуулук өлчөөнүн тактыгына таасир этиши мүмкүн

• SONAR

  • Артыкчылыктары - 15 м аралыкты көздөй ала турган, бирок айнек жана акрил сыяктуу тунук нерселерди аныктоого жөндөмдүү нур
  • Кемчиликтери - Көздүн бир сызыгындагы гана чекиттер, бирок квадрокоптер менен аймакты сканерлөөгө болот

• УЗИ

  • Артыкчылыктары - 3 мге чейин жетет жана абдан арзан
  • Кемчиликтери - бир көздүн бир гана чекитинде жайгашкан жана аралыкты сезүү чегинен өтө оңой эле чыгып кетиши мүмкүн

• FLIR камерасы

  • Артыкчылыктары - Түтүн аркылуу кийлигишүүсүз тереңдикте сүрөт тарта алат жана ысык кол тамгалар аркылуу тирүү адамдарды аныктай алат
  • Cons - Эгерде сенсорлорго бир нерсе тоскоол болсо, аралыкты эсептөө туура эмес эсептелиши мүмкүн

• PIR сенсор

  • Артыкчылыктары - Температуранын өзгөрүшүн аныктай алат
  • Кемчиликтери - температуранын айырмасы кайда экенин тактай албайбыз

5 -кадам: Жабдууларды тандоо: Программалык камсыздоо

Микроконтроллер менен бардык сенсорлордун ортосунда үзгүлтүксүз интеграцияны түзүү үчүн мен Realsense SDKсын робот иштетүү тутуму (ROS) менен бирге колдондум. SDK бардык объектилерди жана квадрокоптердин чек араларын көзөмөлдөө үчүн идеалдуу болгон булуттагы маалыматтардын туруктуу агымын камсыздады. ROS мага сенсордун бардык маалыматтарын Жасалма интеллектти ишке ашырган программага жөнөтүүгө жардам берди. AI объекти аныктоо алгоритмдеринен жана квадрокоптерге анын чөйрөсүндө кыймыл табууга мүмкүндүк берген кыймылды аныктоо алгоритмдеринен турат. Контроллер quadcopterдун абалын көзөмөлдөө үчүн Pulse Width Modulation (PWM) колдонот.

• Freenect

  • Артыкчылыктары - Бардыгын көзөмөлдөө үчүн кирүү деңгээли төмөн
  • Cons - Бир гана Kinect V1 колдойт

• Realsense SDK

  • Артыкчылыктары - Realsense Камерасынан маалымат агымынан булут маалыматтарын оңой түзө алат
  • Cons - Realsense D435 камерасын гана колдойт

• FLIR Linux драйвери

  • Pros - FLIR камерасынан маалымат агымын ала алат
  • Cons - Документтер абдан чектелген

• Робот иштетүү системасы (ROS)

  • Оң жактары - Камера функцияларын программалоо үчүн идеалдуу иштөө тутуму
  • Cons - маалыматтарды натыйжалуу чогултуу үчүн тез SD картага орнотулушу керек

6 -кадам: Системаны өнүктүрүү

Түзмөктүн "көздөрү"-бул Realsense D435 стерео инфракызыл сенсору, ал негизинен 3D картография сыяктуу роботтук колдонмолордо колдонулат (1-сүрөт). Бул сенсор квадрокоптерге орнотулганда, инфракызыл камера квадрокопттун автономдуу түрдө жылышына жол көрсөтө алат. Камера тарабынан түзүлгөн маалымат камеранын көрүнүшүндө белгилүү бир нерсенин орду жөнүндө маалыматка ээ болгон мейкиндиктеги бир катар чекиттерден турган чекит булуту деп аталат. Бул чекит булутту түстөрдү ар кандай тереңдикте көрсөтүүчү тереңдик картасына айландырса болот (2 -сүрөт). Кызыл алысыраак, көк болсо метрге жакын.

Бул системанын үзгүлтүксүз иштешин камсыз кылуу үчүн, адатта, роботтордо колдонулган ROS деп аталган ачык булактуу операциялык система колдонулган. Бул төмөнкү деңгээлдеги түзмөктү башкарууну аткарууга жана бардык сенсорлорго жетүүгө жана башка программалар тарабынан колдонула турган маалыматтарды чогултууга мүмкүндүк берет. ROS объектилердин тутумдан канчалык алыс экенин байкоо үчүн ар кандай камераларды күйгүзүүгө жана өчүрүүгө мүмкүндүк берген Realsense SDK менен байланышат. Экөөнүн ортосундагы байланыш мага булутту түзүүчү камерадан маалымат агымына кирүүгө мүмкүнчүлүк берет. Булут маалыматы чек аралар менен объекттердин 30 метр аралыкта жана 2см тактыгын аныктай алат. SONAR сенсорлору жана DJI Naza контроллериндеги камтылган сенсорлор сыяктуу башка сенсорлор квадрокоптердин тагыраак жайгашуусун камсыздайт. Менин программалык камсыздоом AI алгоритмдерин колдонуп, булут чекитине кирип, локализация аркылуу түзмөктү курчап турган бүт мейкиндиктин картасын түзөт. Система ишке киргизилип, сканерлене баштаганда, ал коридорлор аркылуу өтөт жана башка бөлмөлөрдүн кире бериштерин табат, ал жерден атайын адамдарды издеп бөлмөнү шыпырып кете алат. Система бул процессти бардык бөлмөлөр сканерленгенге чейин кайталайт. Учурда, квадрокоптер 10 мүнөттөй уча алат, бул толук тазалоо үчүн жетиштүү, бирок батареяны ар кандай түзүлүштөр менен жакшыртса болот. Адамдар байкалганда, биринчи жооп берүүчүлөр эскертмелерди алышат, ошондуктан алар күчүн тандалган имараттарга топтой алышат.

7 -кадам: Талкуу жана Жыйынтык

Көптөгөн сыноолордон кийин, мен 1 -таблицада келтирилген талаптарды аткарган жумушчу прототипти түздүм. Realsense SDK менен Realsense D435 стерео инфракызыл камерасын колдонуу менен, квадрокоптердун алдыңкы бөлүгүнүн тереңдик картасы түзүлдү. Башында инфракызыл камера айнек сыяктуу кээ бир объектилерди таба албагандыктан кээ бир көйгөйлөр бар болчу. SONAR сенсорун кошуу менен мен бул көйгөйдү жеңе алдым. Rock64 менен DJI Nazaнын айкалышы ийгиликтүү болду, анткени система квадрокоптерди турукташтыра алган, ал эми объекттерди жана дубалдарды OpenCVди колдонуп түзүлгөн компьютердин көрүү алгоритмдери аркылуу аныктай алган. Учурдагы система функционалдуу жана талаптарга жооп берсе да, келечектеги кээ бир прототиптерден пайда көрүшү мүмкүн.

Бул система адамдарды так аныктоо үчүн жогорку сапаттагы камераларды колдонуу менен жакшыртылышы мүмкүн. Кымбатыраак FLIR камералардын кээ бирлери так аныктоого мүмкүндүк бере турган жылуулук кол тамгаларын аныктоо мүмкүнчүлүгүнө ээ. Система чаң жана түтүнгө толгон бөлмөлөр сыяктуу ар кандай чөйрөдө иштей алат. Жаңы технологиялар жана отко каршы, бул система күйүп жаткан үйлөргө жөнөтүлүшү мүмкүн жана адамдардын кайда экенин тез арада аныктап алса болот, ошондо биринчи жооп берүүчүлөр аман калгандарды коркунучтан чыгарып алышат.

Окуганыңыз үчүн рахмат! Оптика сынагында мага добуш берүүнү унутпаңыз!