Vicon标准 2024

工程

伍斯特理工学院机器人工程系助理教授Nitin Sanket希望，有一天你几乎不会注意到一架无人机飞过。

Sanket和他的团队正在推进小型自主机器人的创造。他设想了一个未来，在这个未来中，我们将被执行各种任务的微型无人机包围，包括授粉、在灾难区搜寻幸存者、提供娱乐、递送货物，甚至充当宠物。

借鉴昆虫和蜂鸟等生物的特点，Sanket希望编程无人机能够在杂乱的环境中导航，动态避开移动的障碍物，并安全地穿过狭小的缝隙。为了保持机器人的安全性，并能够在控制回路可能困难的环境中运行，所有这些都需要仅使用机载感知和计算来实现。这意味着不需要GPS、基于云的计算，或者最终，甚至不需要动作捕捉的辅助。

更小、更智能、更快

为了达到他的机器人不需要像动作捕捉这样的系统来导航的程度，Sanket首先需要使用动作捕捉作为他的地面真相源。

"我们最终想要以每秒30或40米的速度飞行，"他解释道。"类似的工作正在无人机竞速中进行，但我们想在完全非结构化的环境中做到这一点。我们的重点是视觉方面——你如何真正地那么快处理数据？"

"那么我们如何测试呢？你不能把它带到森林里，真的以高速公路的速度飞行。你会立即撞到树上。所以我们想先虚拟地做。所以，你有一个空旷的空间，所有的树都是计算机生成的，你有一个完美的状态估计器，那就是动作捕捉。我们想从那里开始旅程，这就是我们实验室的建立方式。"

这个实验室长36英尺，宽15英尺，高约12.5英尺，配备了14台运行Tracker 4的Vicon Vero摄像机。"我们是全国第一批接受Tracker 4培训的人，"Sanket说。"它太棒了。是一个巨大的改进。"

动作捕捉是第一步

"朝着机载计算和自主无人机测试工作的第一步是在动作捕捉空间中进行测试，"Sanket说。"你想快速原型化某些东西，你可以注入任意数量的噪声，看看它如何表现，而不必使真实的机器人承受这些条件并可能撞毁一架价值50万美元的无人机。"

"我把这个过程称为'仿真到现实再到仿真'，因为你从仿真到现实，然后你看看出现了什么问题，你回到仿真并修复你的仿真模型。你循环几次，最后你得到一个非常好的模型。"

Sanket和他的团队开始时只是用手动控制尽可能快地飞行他们的无人机，Tracker的一站式解决方案完美地工作了。

下一步需要对软件进行更深入的探索。"然后我们说，让我们看看我们是否可以自主地做到这一点，"他解释道。"这就是我们开始更多地转向ROS API等东西的地方。"

Sanket还强调了控制堆栈的重要性。"另一方面也是如此，"他说。"如果你真的想那么快地飞行，你必须进行控制。你不能欺骗。你必须做任何你需要做的非线性工作。为此，你在项目开始时就需要一个动作捕捉系统。"

Sanket说，他的Vicon系统还提供了另一个好处。"另一个美妙的事情是，它给我们提供了如果你想做视觉工作所需的免费数据。这给了我们真实的IMU数据和真实的噪声性能数据，这些是你无法从其他地方获得的。这使我们从仿真到现实的转换变得容易得多。"

变得更快

Sanket和他的团队所做的研究已经产生了戏剧性的结果。"当我们开始时，我们可以以大约30赫兹的速度处理我们的运动估计，这在当时是最先进的，"他说。"现在我们可以以100赫兹的速度做到这一点。在过去的一年里，我们已经提高了3.3倍。"

"目标是将这个边界推得更远。现在我们的感知堆栈已经到位，但我们的控制堆栈还远远不够。"

Sanket有宏大的计划，要通过改进的动作捕捉体积来实现这些目标。"我最终想扩大这个空间，"他说。"现在我们可以达到每秒11或12米，这已经非常非常快了。在这个阶段，这可能是最先进的，但对我们来说还不够快。我们想达到每秒30或35米。最终，我们计划租用一个飞机机库，再购买一套Vicon摄像机放在那里，这样我们就可以真正以那样的速度飞行。"

欲了解有关Nitin Sanket及其团队工作的更多信息，请访问：www.wpi.edu/academics/departments/robotics-engineering