历史学院院友王伟无人船成果被美利坚合众国巴黎综合理工高校新闻电视发表,你见过机器船吗

近期,美国麻省理工学院官方网站MIT
news报道了工学院院友王伟最新的科研成果——无人驾驶水面舰艇。(新闻链接:

阿姆斯特丹运河是这座城市的重要标志,运河游船也是探索这座城市的最佳方式之一。现在,阿姆斯特丹设想了这样一种未来场景:运河河道上漂浮着大量自动船只,它们可以运载货物和人、收集垃圾,或者自组装成桥梁。为此,MIT
研究者给他们正在进行的机器船项目赋予了新能力:以彼此为目标并连接在一起,如果失败了则继续尝试直到成功。

新闻内容如下:

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高机动性无人船 旨在减轻水路众多的城市交通负担

MIT 研究者开发了一种新型锁闭系统(latching
system),机器船可以克服水流干扰,高效安全地组装在一起。

 

被誉为「北方威尼斯」的阿姆斯特丹拥有 165
条运河道,它们环绕着繁忙的城市街道。几年前,MIT
和荷兰先进都市解决方案协会开始合作「Roboat」项目,旨在构建自动机器船以提供水上智能交通,从而缓解城市街道的交通拥堵。这些机器船的船体是矩形的,配备有传感器、推进器、微处理器、GPS
模块、摄像头等硬件。

在阿姆斯特丹、曼谷和威尼斯等富含水路的城市,未来的交通运输手段可能会是自动驾驶船,它可以用于运送货物和人员,帮助清理道路拥堵。

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美高梅4858mgm ,麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)以及城市研究与规划部门(DUSP)的实验室研究人员通过设计一系列具有高机动性和精确控制的自动驾驶船,朝着预想中的未来迈出了一步。使用低成本打印机可以快速3D打印船,使批量生产可行。

如图所示,该机器船船体为矩形(长宽比为 2:1,整个船体平台的维度为
1000mm×500mm×
150mm),每条边的中间分别有一个推进器(f1、f2、f3、f4)。船顶部是负责感知和定位的
VLP-16 激光雷达。该机器船还配备有 Intel Realsense
摄像头,用于检测标记,以及惯性测量单元装置,用于测量倾斜角和速率。

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Roboat
项目的目标之一就是提供新的水上交通解决方案。另一个目标是用机器船自动组建桥梁、表演舞台甚至菜场等临时场地。这些由机器船组建的场地可以在固定时间后自动「解散」,再为某些具体活动而自动组合。此外,机器船还可以用作探测器,收集阿姆的基础设施、空气和水质等数据,为城市和市民健康提供重要信息。

无人船原型

2016 年,MIT 研究者测试了 roboat
原型,它可以在阿姆斯特丹的运河道里游弋,能够沿着预编程的路径前后移动。去年,研究者设计了低成本的
3D 打印机器船,大小仅为之前版本的
1/4,更加高效和灵活,它还配备了先进的轨迹追踪算法。

这些船只可以用来在周围运送货物和人,缓解街道交通拥堵。在未来,研究人员还设想自动驾驶船也能在夜间执行城市服务,而不是在繁忙的白天进行,进一步缓解道路和运河的拥堵状况。

最近,该研究的相关论文发表在了 ICRA
大会上,研究者介绍了目前这些机器船可以识别「停靠点」(docking
station)并与之连接。控制算法指引机器船向目标行进,它们可以自动连接至定制化锁闭装置(latching
mechanism),且精度可达毫米级。此外,当机器船注意到自己没有与停靠点成功连接时,会重新开始尝试。

“想象一下,通常在白天进行的一些基础设施服务,如货运、垃圾管理、废物管理,改为半夜在水上使用一队自动化的船舶完成。”作为论文的共同作者,CSAIL主任、安德鲁和维纳比电气工程和计算机科学教授Daniela
Rus在本周举行的IEEE机器人与自动化国际会议上如此描述该技术。

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此外,船只配备传感器、微控制器、GPS模块和其他硬件,可以对长4米、宽2米的矩形船体进行编程,使它自组装成浮桥、音乐会舞台、食品市场平台等结构并保持几个小时。“通常在陆地上发生的一些会对城市的交通造成干扰的活动,可以暂时在水上进行。”Rus说。

机器船连接时所用的算法,精度可达毫米级。

船上还可以配备环境传感器,以监测城市的水域并观测城市和人类的健康状况。

研究者在 MIT
的游泳池和水流稍微汹涌一些的查尔斯河里对这一锁闭技术进行了测试。在两个场景中,机器船通常能够在大约
10 秒内成功连接(从约 1
米外的位置开始尝试),或者会在几次失败后取得成功。

更好的设计和控制

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这一技术是“Roboat”项目的一部分,该项目是MIT Senseable City
Lab和阿姆斯特丹高级城市解决方案研究所(AMS)的合作项目。在2016年,作为该项目的一部分,研究人员测试了一艘在城市运河上巡航的原型船,沿着预先设计的路径向前、向后和侧向前进。

室内游泳池实验图示。

为了制造这艘船,研究人员用商用打印机3D打印了一个矩形船体,生产了16个拼接在一起的独立部分。打印花了大约60个小时。然后通过粘合几层玻璃纤维将完成的船体密封,把电源、Wi-Fi天线、GPS以及小型计算机和微控制器集成到船体上。为了精确定位,研究人员还加入了室内超声波信标系统和户外实时动态GPS模块(允许厘米级定位)以及监测船的偏航和角速度的惯性测量单元(IMU)模块其他指标。

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该船形状为矩形而不是传统的皮划艇或双体船形状,这样在组装其他结构时允许船只横向移动并将其自身附接到其他船只。另一种简单而有效的设计元素是推进器放置。四个推进器位于每侧的中心,而不是四个角落,产生前后力。研究人员说,这使得这艘船更加灵活和高效。

室外查尔斯河实验图示。

该团队还开发了一种方法,使船能够更快、更准确地跟踪其位置和方向。为此,他们开发了非线性模型预测控制(NMPC)算法的高效版本,这一算法通常用于在各种约束条件下控制和导航机器人。

在阿姆,该系统对夜晚垃圾收集尤为有用。机器船可以在运河道中到处游走,定位并连接至有垃圾桶的平台,然后把它们拖回垃圾收集设施。

NMPC和类似的算法已被用于控制自主艇。但通常这些算法仅在模拟中进行测试,或者不考虑船的动态。研究人员在算法中加入了简化的非线性数学模型,这些模型考虑了一些已知参数,例如船的阻力、离心力和科里奥利力以及水中加速或减速引起的质量增加。研究人员还使用了一种识别算法,该算法可以识别船只在路径上受到训练时的任何未知参数。

论文一作 Luis Mateos
表示:「阿姆以前主要的交通渠道是运河,现在则是道路。运河道附近的道路非常拥挤,还有很多噪声和污染,因此阿姆斯特丹试图将更多功能重新赋予运河。而自动驾驶技术可以节省时间、成本和能源,以及推动这座城市向前。」Luis
Mateos 毕业于 MIT 城市研究与规划系,现在是 MIT Senseable City Lab
的研究员。

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