У росії запропонували спосіб підвищення продуктивності автономних роботів

0
12

Вчені санкт-петербурзького державного електротехнічного університету «леті» застосували кореляційний фільтр для обробки двомірних лазерних сканів, який дозволить вивільнити обчислювальні ресурси робота для вирішення інших завдань.

Дослідники спбгету «леті» запропонували алгоритм фільтрації лазерних сканів з лідарів, заснований на відповідності сканів один одному. Новий підхід дозволить скоротити середній час обробки інформації і підвищити продуктивність робота за рахунок оптимізації витрат його обчислювальних ресурсів. Дослідники розробили формули, що дозволяють адаптувати фільтр до конкретного робота з відомою швидкістю і характеристиками лідара, а також запропонували при русі в приміщенні використовувати детектор коридорів. Результати дослідження опубліковані у високорейтинговому міжнародному журналі robotics and autonomous systems.

У сучасній робототехніці застосовуються лідари і далекоміри, що працюють на алгоритмах slam (одночасна локалізація і побудова карти) і sfm (структура з руху). Обидві технології мають загальний недолік-вони збирають одночасно занадто мало і занадто багато інформації. З одного боку, даних занадто мало, тому що їх неможливо узагальнити без істотної втрати точності. У той же час для зберігання і обробки даних, які збираються кожні 30 мс, потрібен великий обсяг пам’яті. Наприклад, для робота, який рухається зі швидкістю менше 60 км/год, немає необхідності сканувати простір настільки часто, інакше точність зібраної інформації знижується через надмірну кількість густих хмар точок.

Проаналізувавши існуючі методики зменшення розмірів лазерного скану, завідувач кафедри математичного забезпечення і застосування еом (мо еом) спбгету «леті» кирило володимирович кринкін і асистент цієї ж кафедри антон юрійович філатов прийшли до висновку: щоб прискорити фільтрацію, потрібно зменшити кількість вхідних даних і визначити цінність кожного сканування для подальшої передачі вихідного скана в ядро алгоритму slam.

Для вирішення поставленого завдання дослідники леті запропонували використовувати кореляційний фільтр для двомірних лазерних сканів. Принцип його дії полягає в порівнянні поточного вхідного лазерного скана з попереднім. Якщо скани «інформаційно схожі», то поточний скан не оброблятися.

» щоб уникнути шуму в спостереженнях, краще порівнювати вхідний скан з декількома попередніми сканами. Таким чином, з’являється ковзне вікно сканів, яке грає роль еталона для нових вхідних даних», – пояснює кринкін.

Для розрахунку кореляції сканів було запропоновано створювати для кожного з них гістограми, засновані на поділі по дальності і по кутах, а потім проводити розрахунок кореляції шляхом обчислення коефіцієнта пірсона.

Щоб не втратити корисну інформацію при русі робота по середах без особливостей, наприклад, по коридорах, вчені запропонували виявляти скани таких середовищ до фільтрації і не відкидати їх. Для цього необхідно переглянути кожну точку лазерного сканування і обчислити знак різниці дальностей поточної і наступної точок. Точність визначення залежить від будови коридору і може бути різною в конкретних умовах.

Дослідники протестували запропонований метод на наборах даних mit stata dataset і tum dataset з алгоритмами vinyslam, gmapping і google cartographer.

«експерименти показали, що запропонований алгоритм фільтрації працює значно швидше, ніж наявні алгоритми зіставлення сканів (5,9 ∙ 10-5 с для фільтрації, 12,9 ∙ 10-3 с для суміщення сканів vinyslam). Даний метод дозволяє більш ніж на 40% заощадити час обробки сканів, а також вивільнити обчислювальні ресурси для вирішення інших завдань», – резюмує кирило кринкін.

Дослідження виконано на кошти гранту міністерства науки і вищої освіти російської федерації. Окремі матеріали та обладнання надані компанією jetbrains research.