自动驾驶汽车:机器人提供先进的指挥和控制

美国军方越来越多地使用无人驾驶车辆来探索建筑物、拆除炸弹等。美国宇航局使用机器人移动飞行器采集土壤样本,并将火星和太阳系其他地方的照片发送给我们。它们需要在动力、性能、重量和尺寸上保持谨慎的平衡;指挥和控制这些机器人取决于....(见五张照片及相关链接)

通过S. Boskovich,自动驾驶汽车公司(AVC) 2008年10月23日

在鸡尾酒会上提到“机器人”,大多数人会想到《杰森一家》中的罗西,《星球大战》中古怪的机器人R2-D2和C-3PO,阿诺德·施瓦辛格的《终结者》,或者皮克斯最近的电影《机器人总动员》。但是,在一个满是军事科学家的房间里提到“机器人”,你会得到一套截然不同的思考。[有关自动引导车辆的更多信息,请参阅保罗·格雷森的《瞄准自动驾驶车辆》博客。另请阅读:蜂群机器人:

自然地调试了1.2亿年

)

虽然我们离拥有一个Rosie来洗碗的日子越来越近了,但现实是,今天的大多数机器人都在执行不那么迷人但同样重要的任务。例如,美国军方越来越多地使用无人驾驶车辆来探索建筑物、拆除炸弹等。此外,美国宇航局使用机器人移动飞行器,如“Soujourner”、“Freedom”和“Spirit”,采集土壤样本,并将火星和太阳系其他地方的照片发送给我们。
技术进步使机器人开发人员能够提高处理能力,同时减少占地面积和功耗。随着这种情况的发生,趋势正在转向开发移动自动驾驶车辆的能力——能够独立运行或只需少量输入的机器人。开发这样的机器人需要在功率、性能、重量和尺寸上保持谨慎的平衡;指挥和控制这些机器人的关键在于找到一个满足这些要求的计算解决方案。

AVC的观察者I使用量子3D铝热剂TL进行指挥和控制。来源:AVC

复杂的设计
移动机器人有很多种形式。虽然有可能使用单个简单的微控制器来实现一个移动自主机器人,但结果将过于简单而没有用处。为了实现当今坚固的军事应用或太空探索所要求的自治级别,实现了更分层的架构。
这种层次结构的一个例子是来自自动驾驶汽车公司(AVC)的观察者I机器人的架构。该架构实现了一种低级处理解决方案,使用专用的8位和32位微控制器以及FPGA来执行电机速度控制、传感器数据采集(包括声纳、红外和激光雷达)以及来自相机的图像处理。
所获取的数据被接口到传感器融合处理器或进程,其输出被提供给行为处理器。行为处理器需要与用户交互,并建立基本规则和实现任务目标所需的自主权。
机器人的行为由Quantum3D Thermite战术视觉计算机家族的“行为处理器”控制。不像台式电脑,甚至是坚固耐用的笔记本电脑,这些电脑需要在准备好执行的同时,也要做好被滥用的准备。

AVC的观察者II使用量子3D铝热剂1300进行指挥和控制。

这个级别的软件通常用C/ c++编写,并且经常使用嵌入式实时操作系统(RTOS)。该处理器负责采用许多自治决策,并采用许多决策范式,如贝叶斯链或模糊逻辑。行为处理器的一个非常常见的任务是使用任意数量的传感器(包括视觉、激光雷达和里程计)执行同步定位和映射(SLAM)。

量子3D公司的Thermite 1300战术视觉计算机。

为了建立对机器人的控制,用户使用地面站通过机器人的处理架构连接到行为处理器。在观察者I和观察者II的情况下,AVC再次求助于Quantum3D,它制作了一个名为IData的人机界面(HMI)工具集,用于创建机器人和地面站之间的用户界面。
命令和控制接口需要的一个关键特征是存在内置通信能力,允许用户快速和毫不费力地建立地面站和机器人之间的通信链路。为了有效,机器人的用户界面必须包括机器人传感器的数据,如声纳数据、速度和航向——从而建立机器人车辆的配置。作为额外的好处,将机器人的三维模型集成到界面中,用户可以以特定的方式操纵车辆。

量子3d的Thermite TL战术视觉计算机,最薄最轻的行为处理器,仍然提供必要的性能。

超越单一机器人
设计一个单机器人系统和相应的用户界面是一项可以实现的任务。然而,下一步是开发新的控制结构,使单个用户能够从同一个用户界面控制大量机器人。实现这一功能需要仔细考虑车辆的硬件和软件架构,包括位于行为处理器中的自动驾驶软件。此外,多车分布式系统将要求用户界面允许比目前可用的更大的数据表示。

AVC的机器人用户界面(使用Quantum3D的IData开发)。

大型多机器人系统的发展需要创新技术的发展。随着系统中的机器人变得更加多样化,这种系统的任务可能性将会扩大。专门的机器人将能够更有效地完成特定的任务,而不是要求系统中的所有机器人都符合“一刀切”的模型。在特定任务中表现良好的机器人可以得到优化,来自多个制造商的机器人将能够加入机器人系统集群。部署这样一个系统将减少特派团的总体部署费用,同时取得更高程度的成功。

如今,军队越来越多地使用无人地面和空中机器人车辆。为了使这些车辆发挥作用,它们必须结合先进的指挥和控制系统。随着我们向前发展,我们需要超越单一机器人的模式,转向同时指挥和控制多个机器人的概念。这包括能够在一个由专门机器人组成的集成系统中处理越来越复杂数据的机器人车辆,这些机器人能够共同完成任务。

美国Boskovich他是自动驾驶汽车公司(Autonomous Vehicle Corp., AVC)的总裁。

-编辑:C.G.马西,资深编辑
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