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穿梭狭窄通道执行任务 微型无人机侦测瓦斯外泄

穿梭狭窄通道执行任务 微型无人机侦测瓦斯外泄

由巴塞隆纳大学(University of Barcelona)、哈佛大学(Harvard University)、荷兰台夫特理工大学(TU Delft)研究人员组成的国际团队,运用微型无人机群并开发生物演算法Sniffy Bug进行导航,提供更安全的方式由无人机群自主运作进入建筑物内侦测瓦斯外泄。

根据Design News报导,研究团队采用的是改良版、半径5英寸、重0.08磅的CrazyFlie无人机,微型无人机群侦测瓦斯外泄与飞行导航的能力则取决于生物演算法Sniffy Bug。

台夫特理工大学微型空中载具实验室(Micro Air Vehicle Laboratory)教授Guido de Croon指出,采用较一般无人机更小的微型无人机与生物演算法导航,让微型无人机群能在有限空间或狭窄通道飞行与执行任务、不会危及建筑物内的生命与财产、更快速与准确侦测三度空间内瓦斯外泄来源,因此无需由人员携带传感器进入危险现场进行作业。

研究团队表示微型无人机群具有处理极复杂作业的潜力,希望能启发其他机器人研究者反思自主飞行所需要的人工智能(AI)类型,不过也承认所开发的生物演算法还有许多地方需要改进才能达到最佳化,包括引导微型无人机在一定高度进行三度空间移动以找到瓦斯外泄源头,此外微型无人机的整体导航功能也要加强才能部署到实际的紧急场景。

通常控制无人机群无缝协作如单一无人机的难度非常高,研究团队向大自然生物寻求灵感,特别是果蝇侦测到腐败水果气味时会呼朋引伴采取的单纯行为组合,包括成群逆风或垂直飞行环绕目标。虽然研究团队采用的微型无人机群因无气流传感器而无法完全复制果蝇的飞行模式,但开发的生物演算法仍能训练机群进行类似的单纯行为协作。

若微型无人机群全体皆未侦测到瓦斯外泄,则个别无人机飞行时会尽量拉开彼此的距离以避开障碍与防止互相碰撞,而当有无人机侦测到瓦斯时则会通知其他无人机协力尽快找寻外泄来源,此时机群采取的行为会遵循另一个效法鸟类的生物演算法「粒子群最佳化(PSO)」的指示,每一部微型无人机都被视为一个粒子。

PSO是以鸟群的社会化移动与行为为模型,演算法基于瓦斯浓度最高的可能位置、机群的最高位置、机群目前移动方向的惯性这三项参数来指挥个别微型无人机的移动。

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