A Study on Autonomous Navigation and Obstacle Avoidance Methods for UAVs Based on Visual-Inertial Fusion
यह शोध पत्र माइक्रो ड्रोन के लिए एक कम लागत वाले, हल्के विजन-इनर्शियल फ्यूजन पद्धति का प्रस्ताव करता है जो उच्च-आवृत्ति वाले पोज़ अनुमान के लिए VINS-Mono को डायनेमिक ट्रैजेक्टरी प्लानिंग के लिए Ego-Planner के साथ जोड़ता है, जिससे GPS-रहित, उच्च-बाधा-घनत्व वाले वातावरण में न्यूनतम 70% सफलता दर और A* की तुलना में बेहतर ट्रैजेक्टरी स्मूथनेस के साथ मजबूत स्वायत्त नेविगेशन और बाधा निवारण प्राप्त होता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि एक छोटा ड्रोन एक अंधेरी, बाधाओं से भरी सुरंग में अपना रास्ता खोजने की कोशिश कर रहा है। यह उन सैटेलाइट संकेतों पर भरोसा नहीं कर सकता जो हमारे फोन या कारों को निर्देशित करते हैं, क्योंकि ऊपर मौजूद चट्टान और मिट्टी उन संकेतों को रोक देती हैं। यह भारी, महंगे लेजर स्कैनर भी नहीं ले जा सकता, क्योंकि ड्रोन इतना छोटा है कि वह उन्हें उठा नहीं सकता। इस कठिन स्थिति में, ड्रोन को टकराने से बचने के लिए अपनी आँखों और संतुलन की समझ पर निर्भर रहना होगा। यह वह चुनौती है जिसका सामना शोधकर्ता तब करते हैं जब वे छोटे उड़ने वाले यंत्रों को भूमिगत खानों, आपदा क्षेत्रों या घने जंगलों जैसी जगहों में सुरक्षित रूप से संचालित करने की कोशिश करते हैं। लंबे समय से, ये मशीनें ऐसे तंग, सिग्नल-रहित स्थानों में सुचारू रूप से या सटीक रूप से चलने के लिए संघर्ष करती रही हैं, जिससे अक्सर दुर्घटनाएं या मिशन विफल हो जाते हैं।
ताइयुआन यूनिवर्सिटी के इंजीनियरों और चीन की एक क्रेन निर्माण कंपनी की एक टीम ने इन छोटे ड्रोनों के नेविगेशन के लिए एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो इस बात को जोड़ता है कि ड्रोन क्या देखता है और वह अपनी गति को कैसे महसूस करता है। ड्रोन आगे देखने के लिए एक एकल कैमरे का उपयोग करता है और एक छोटे सेंसर का उपयोग करता है जो त्वरण (acceleration) और घूर्णन (rotation) को मापता है, ठीक वैसा ही जैसा स्मार्टफोन के अंदर होता है। इन दोनों सूचना धाराओं को मिलाकर, ड्रोन यह पता लगा सकता है कि वह वास्तव में कहाँ है और कैसे चल रहा है, भले ही वह तेजी से घूम रहा हो या रोशनी कम हो। इस सिस्टम को दुनिया के किसी पूर्व मानचित्र की आवश्यकता नहीं है; इसके बजाय, यह उड़ते समय अपने आस-पास के परिवेश की एक तस्वीर बनाता है, और बाधाओं के बीच सुरक्षित रास्तों की तलाश करता है।
शोधकर्ताओं ने इस विचार का परीक्षण करने के लिए 230 मिलीमीटर व्हीलबेस वाला एक छोटा क्वाडकॉप्टर बनाया। उन्होंने इसे एक ऐसे कैमरे से लैस किया जो प्रति सेकंड 30 तस्वीरें लेता है और मोशन सेंसर से भी। ड्रोन के मस्तिष्क के रूप में एक कॉम्पैक्ट कंप्यूटर था जो डेटा को तेजी से प्रोसेस करने में सक्षम था। यह देखने के लिए कि क्या यह सिस्टम काम करता है, टीम ने एक चुनौतीपूर्ण परीक्षण वातावरण तैयार किया। उन्होंने 4 मीटर गुणा 4 मीटर का स्थान बनाया और इसमें 10 से 12 बड़ी बाधाएं रखीं, जिनमें से प्रत्येक 1.5 मीटर ऊंची थी। रोशनी को बहुत कम रखा गया था, लगभग 6 लक्स, जो एक सामान्य लिविंग रूम की तुलना में बहुत अधिक अंधेरा है, और उन्होंने सभी सैटेलाइट संकेतों को पूरी तरह से ब्लॉक कर दिया था। इस कठिन सेटिंग में, ड्रोन को एक शुरुआती बिंदु से 5.7 मीटर दूर स्थित लक्ष्य तक खुद ही बाधाओं से बचते हुए पहुंचना था।
परिणामों ने दिखाया कि नया तरीका पुराने तरीकों की तुलना में काफी अधिक विश्वसनीय था। इन परीक्षणों में, ड्रोन ने बाधाओं की विशिष्ट व्यवस्था के आधार पर 70% से 80% बार सफलतापूर्वक अपना मिशन पूरा किया। जब शोधकर्ताओं ने केवल विजुअल डेटा पर निर्भर रहने वाले मानक नेविगेशन तरीके से इसकी तुलना की, जिसमें मोशन सेंसर नहीं था, तो पुराना तरीका बहुत अधिक बार विफल हुआ, जिसकी सफलता दर केवल 40% थी। पुराना तरीका पथ से भटक भी जाता था, और सही स्थान से लगभग आधा मीटर दूर निकल जाता था, जबकि नया सिस्टम सही पथ के 12 सेंटीमीटर के भीतर रहता था। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि तंग जगह में एक छोटी सी त्रुटि भी टक्कर का कारण बन सकती है।
केवल मंजिल तक पहुँचने के अलावा, ड्रोन के चलने का तरीका भी अधिक सुचारू था। नया सिस्टम ऐसे उड़ान पथ बनाता था जो धीरे-धीरे मुड़ते थे, जिससे ड्रोन बिना तीखे मोड़ या अचानक रुकने के बाधाओं के बीच से आसानी से गुजर पाता था। इसके विपरीत, पुराने तरीकों में अक्सर टेढ़े-मेढ़े, रुक-रुक कर चलने वाले पथ बनते थे जो ड्रोन के लिए सुरक्षित रूप से उड़ना कठिन बना देते थे। शोधकर्ताओं ने पाया कि उनके नए सिस्टम द्वारा बनाए गए 87% पथ एक सामान्य प्लानिंग एल्गोरिदम द्वारा बनाए गए पथों की तुलना में अधिक सुचारू थे। यह सुगमता महत्वपूर्ण है क्योंकि यह ऊर्जा बचाती है और तीखे युद्धाभ्यास के दौरान ड्रोन के नियंत्रण खोने के जोखिम को कम करती है। सिस्टम ने यह सब एक छोटे कंप्यूटर पर किया जो 25 डिग्री सेल्सियस के कमरे में 15 मिनट की निरंतर उड़ान के बाद भी गर्म नहीं हुआ।
अध्ययन ने यह भी देखा कि सिस्टम विभिन्न स्थितियों को कैसे संभालता है। जब रोशनी बहुत कम थी, यानी 10 लक्स से नीचे, तो वातावरण की विशेषताओं को देखने की ड्रोन की क्षमता गिर गई और सफलता दर घटकर 55% रह गई। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि इतनी अत्यधिक अंधेरे में, विजुअल सेंसर ठीक से काम करने के लिए पर्याप्त विवरण खोजने में संघर्ष करते हैं। उन्होंने सुझाव दिया कि एक साधारण इन्फ्रारेड लाइट जोड़ने से इस समस्या को हल किया जा सकता है, जो प्रभावी रूप से ड्रोन को "नाइट विजन" देकर उसकी नेविगेशन क्षमता को बहाल कर सकता है। इसी तरह, जब बाधाएं बहुत करीब रखी गई थीं, तो ड्रोन को रास्ता खोजने के लिए अधिक मेहनत करनी पड़ी, लेकिन फिर भी वह 70% बार सफल रहा। शोधकर्ताओं ने स्वीकार किया कि हालांकि उनका सिस्टम इन नियंत्रित परीक्षणों में अच्छा काम करता है, लेकिन वास्तविक दुनिया की आपदा स्थलें और भी जटिल चुनौतियां पेश कर सकती हैं, जैसे कि तेज हवा के झोंके या पूरी तरह से अंधेरे वाले वातावरण जहाँ कोई प्रकाश उपलब्ध न हो।
यह कार्य प्रदर्शित करता है कि भारी उपकरणों की आवश्यकता के बिना छोटे ड्रोनों को कठिन, जीपीएस-रहित वातावरण में स्वायत्त रूप से उड़ाया जा सकता है। विजुअल डेटा को मोशन सेंसिंग के साथ सावधानीपूर्वक जोड़कर और सॉफ्टवेयर को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए अनुकूलित करके, टीम ने एक हल्का समाधान बनाया है जो सटीक और सुचारू दोनों है। हालांकि यह सिस्टम अभी भी हर संभव परिदृश्य के लिए पूर्ण नहीं है, विशेष रूप से पूर्ण अंधकार या बहुत लंबी दूरी के मामले में, फिर भी यह एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। शोधकर्ता अन्य प्रकार के सेंसरों को जोड़कर और बड़े, अधिक जटिल वातावरण में सिस्टम का परीक्षण करके इस तकनीक को बेहतर बनाने की योजना बना रहे हैं, जिसका लक्ष्य इस क्षमता को प्रयोगशाला से वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों तक लाना है जहाँ यह खोज और बचाव या बुनियादी ढांचे के निरीक्षण में मदद कर सके।
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