비디오는 Drones의 함대가 검색 및 구조 작업을 가속화 할 수 있음을 보여줍니다

숙련 된 레인저, 자원 봉사자 군대, 특별 훈련을받은 개 및 헬리콥터의 노력을 조정하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 수색과 구조 작업은 자원 집약적 인 작업이기는하지만 분명히 필요합니다.

다행히도 이러한 작업은 훨씬 더 효율적입니다. 최신 자료에 따르면 국립 공원 관리청 (National Park Service)은 2004 년에서 2014 년 사이 24 시간 이내에 검색 및 구조 호출의 93 %를 성공적으로 발견했습니다. 보스턴 글로브 보고서. 이제 NASA의 Langley Research Center 및 MIT의 새로운 연구는 세계에서 가장 쉽게 잊혀지지 않는 숲 중 하나 인 숲에 초점을 맞춤으로써 프로세스 속도를 더욱 높일 수있는 잠재력이 있습니다.

대학원생 Yulun Tian이 이끄는이 그룹은 지난 목요일에 지역을 검색하고지도를 높은 효율과 속도로 컴파일하도록 설계된 자율 주행 무인기 시스템을 선보이는 비디오를 지난 목요일에 발표했습니다. 지상국에서지도를 보는 레인저는 구조 자체에 집중할 자유를 부여 받게됩니다. 이 그룹은 다음주에 열리는 실험적 로보틱스 국제 심포지엄에서 연구 결과를 발표 할 예정이다.

드론이 더러운 일을하도록합시다.

검색 및 구조 작업은 간단하지 않지만, 숲은 특히 어려운 일이 될 수 있습니다. 헬리콥터는 조밀 한 캐노피를 통해 볼 수 없으며 GPS 신호가 약하면 무인 항공기를 사용할 수 없게됩니다.

그러나 티안의 연구팀은 지선 사이를 움직이거나 엮을 수있는 능력이 탐색 임무를 수행하는 데 필요한 눈의 수를 크게 줄이는 잠재력을 가진 GPS 보톰 드론을 포기하고 싶지 않았습니다. GPS 문제를 해결하기 위해이 그룹은 LIDAR를 사용하여 자치 차량 (Waymo)에서 잎을 가져 왔습니다.

라이다 (LIDAR, Light Detection and Ranging)는 레이저 펄스를 사용하여 대상으로부터의 거리를 측정합니다. 드론이 개별 나무를 차별화하는 것은 어렵지만, LIDAR를 사용하면 무인 항공기가 나무 덩어리를 볼 수 있습니다. 그들 사이의 거리를 측정함으로써, 무인 비행기는 그 위치의 서명을 만들고지도를 그릴 수 있습니다. 시스템이 서로 다른 무인 비행기의 서명을 인식하면 동일한 위치를 방문했음을 의미합니다.이 정보는지도를 함께 짜는 데 사용할 수 있습니다.

가장 빠른 코스 계산

그룹의 연구는 인간의 힘을 사용하는 것에서뿐만 아니라 이전의 무인 항공기 응용 프로그램에서도 단계적으로 향상되었습니다.효율성을 극대화하기 위해 이전 검색 및 구조 로봇은 가장 가까운 지역으로 이동하여 다음 검색 위치를 선택합니다. 합리적 이군, 그렇지? 그러나 "가장 가까운"경로를 찾는 것은 재배치의 대가를 치러야 할 수도 있습니다.

"이것은 무인 항공기의 움직임을 존중하지 않습니다."라고 Tian은 성명서에서 말합니다. "멈추고 돌아서야하기 때문에 시간과 에너지면에서 비효율적이며 속도를 끌어 올릴 수 없다는 것을 의미합니다."

티안 시스템에서 드론은 현재 방향을 고려하면서 가장 가까운 경로를 계산합니다. 이로 인해 무인 항공기는 운동량을 유지하고 에너지와 시간을 절약 할 수 있습니다. 그리고 수색과 구조에서 매초마다 중요합니다.

이 그룹은 시뮬레이션에서 무인 항공기를 테스트하고 실제 숲에서 2 개를 테스트하여 2-5 분 내에 20 평방 미터의 영역을 성공적으로 매핑했습니다. 완전한 적용을 위해, 무인 비행기는 인간의 형상을 식별하고 그들의 위치에 핀을 떨어 뜨릴 수있는 물체 탐지 시스템을 장착하여 구조 임무를 시작합니다.

인간과 무인 항공기의 비효율을 우회하는 MIT의 4 중주단은 2004 년과 2014 년 사이에 국립 공원 관리청에 의해 수색과 구조에 쓰인 5,140 만 달러의 손실을 낳을 수 있습니다. 그러나 더 중요한 것은 새 시스템이 93 %를 차지할 수 있습니다.