Исследователи MIT представили SANDO — планировщик маршрутов для дронов с формальной гарантией отсутствия столкновений

Исследователи из MIT описали планировщик траекторий для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) под названием SANDO — сокращение от Safe AutoNomous trajectory planning for Dynamic unknOwn environments («безопасное автономное планирование траекторий в динамических неизвестных средах»). Как сообщает MIT News, объявившее о работе 7 октября, система прокладывает маршрут через окружение, которое дрон никогда не картографировал, даже когда объекты в нём движутся так, что никто не может этого предсказать, а команда математически доказала, что получаемые траектории исключают столкновения. Статья опубликована в журнале IEEE Transactions on Robotics. Исследователи указывают на такие применения, как поисково-спасательные полёты в обрушившиеся здания, исследование скрытых сетей туннелей в шахтах или доставка посылок в оживлённых районах.

Планировщики такого рода превращают данные камер и датчиков летательного аппарата в путь к цели. По словам MIT, большинство существующих либо исходят из того, что препятствия в неизвестном пространстве остаются неподвижными, либо огибают движущиеся препятствия без какого-либо формального обещания, что столкновения не произойдёт; широко используемые системы, которые всё же дают такие гарантии, как правило, требуют статичной сцены или заранее известных препятствий. Проверка каждого возможного столкновения в меняющейся сцене была бы слишком медленной для практического применения, по словам исследователей. Ведущий автор Кота Кондо формулирует это в объявлении MIT так: «В неизвестной динамической среде у вас не так много допущений, на которые можно опереться».

Сначала SANDO строит коридор безопасности — цепочку связанных 3D-областей, в которых нет препятствий и через которые может пролететь дрон. В отличие от прежних коридоров, этот меняется во времени. Специальный модуль обнаруживает движущиеся препятствия, группирует их и отслеживает, чтобы оценить, куда они направляются. Поскольку их точный будущий путь неизвестен, планировщик берёт максимальную скорость каждого препятствия, вычисляет, как далеко оно может переместиться за заданное время, и заключает его в сферу, охватывающую каждую точку, которой оно может достичь; затем коридор формируется с учётом этих сфер. Планировщик на основе тепловой карты отмечает загруженные «горячие» зоны, чтобы уводить дрон от них. Внутри коридора SANDO ищет самый быстрый маршрут к цели и в ходе полёта постоянно пересматривает как коридор, так и траекторию. Команда упростила лежащую в основе оптимизацию, чтобы бортовой компьютер мог быстро перепланировать маршрут.

В симуляциях, как сообщают исследователи, SANDO добирался до цели быстрее, чем несколько передовых систем, и не допустил столкновений ни в одной из протестированных сред. В 12 испытательных полётах с реальным БПЛА, работая на собственном компьютере и датчиках аппарата, он избежал всех движущихся препятствий. «Самой сложной частью разработки SANDO была математика», — говорит Кондо. Кондо, недавно получивший степень PhD по аэронавтике и астронавтике в MIT, написал статью вместе с Хесусом Тордесильясом, ныне ассистент-профессором Папского университета Комильяс в Мадриде, и тремя аспирантами MIT — Хуаном Рачедом, Лили Сунь и Исюанем Цзя. Старшим автором является Джонатан П. Хау, работающий в Лаборатории информационных систем и систем принятия решений (LIDS) и Лаборатории аэрокосмических систем управления MIT. Работа частично финансировалась Агентством оборонной науки и технологий Сингапура.

Фэй Гао из Чжэцзянского университета в Китае, ассоциированный профессор, не участвовавший в проекте, так сформулировал проблему, на решение которой нацелен планировщик: «путь, безопасный в момент планирования, может стать небезопасным по мере изменения среды». Он ставит в заслугу SANDO то, что изменяющиеся во времени полётные коридоры, оптимизация траекторий с жёсткими ограничениями и аппаратные испытания предлагают практичный подход для сложных динамических условий. В качестве следующих шагов исследователи, по их словам, могли бы сделать SANDO менее требовательным к вычислениям и объединить его с моделями машинного обучения, чтобы пользователи могли давать роботу указания обычным языком. MIT News также приводит рядом со статьёй ссылку на код SANDO.