そこ私たちのグループには多くの学生があり、私たちは無人航空機/無人車両や障害物回避の経路計画を開始する方法である必要があり、質問をするマイクロラボあむフォーラムを信じています。無人システムの発展に伴い、無人システムの研究の経路計画もますます熱いです。誰も住んでいる機械システムも無人車両、ロボット導かれたショッピングモールに、無人機から、より多く出現されていません。新興のロボット産業は増加傾向にあります。
システムソフトウェアおよびハードウェアのフレームワーク
典型的なコンピュータ・アーキテクチャUASは次のとおりです。
図UAVコンピュータシステム
代表としてPX4 / Ardupilotこのような小型無人システムのコンピュータシステムアーキテクチャ図、メイン2がある：知覚とミッションコンピュータと飛行制御コンピュータ、実際には、無人車両と同様（車両のシャーシシステム及び認識システムを駆動します）。ここでは、飛行制御コンピュータは、研究と知覚とタスク内のホットスポットの適用成熟し、改善を続けて
コンピュータ上に。
二 研究方向
知覚とタスク管理用コンピュータの開発Ardpuliot / PX4では、タスク管理コンピュータと異なる大型無人偵察機の開発は、タスク管理コンピュータUAVは、自動ターゲットオブジェクト認識を追跡し、環境意識、自動障害物回避経路計画に焦点を当てました検索、クラスタ制御戦略およびその他の分野。限られた宇宙飛行特性の小型化、低空域、とのラインで。
開発の焦点
1環境知覚：レーザレーダ、視覚センサ及び他のハードウェアベースのレーザSLAM / SLAMビジュアル開発方向は、GPSの補足または代替として、デバイス自体の目的のための位置、速度及び姿勢を取得します。
2経路計画：自動的にUAV自動ディスパッチシステムの経路計画への経路計画を検索するための制御を計画するクラスタベースのパスを計画自動障害物回避のパス。複雑なタスクを実行するために、空間及び時間におけるデバイス自体（通常は所望の速度及び所望の位置）の移動現在の最適経路を求めます。
3視覚的な認識：認識対象物、センシング、追跡、指導。ターゲット・オブジェクトを得るために相対位置。
多くのUAVアプリケーションの開発目標は、実際の状況認識と経路計画、視認三つのブロックの両方を含んでいます。例えば、それは彼らが効率的なルート計画を完了するために速度を推定することができます前に、正しく身を置き、良い経路計画は環境意識に基づいていることができ、ルート計画は、それ以外の場合は失敗します。
一般的な屋外環境を意識したGPSは、閉塞複雑なシーン、環境知覚とコンピュータによって行わ知覚タスクを完了することができます。
地図上：
三つの開発五感方向とミッションコンピュータ、および方法の開発プロセス。
三つの無人システム開発ツールと方法
1対応のコンピュータのタスクおよびハードウェア開発支援
過去の工業グレードのPowerPCで、FPGAのハードウェアキャリアの代表として、そして腕と同じくらいインテルと今、消費者や準工業用アーキテクチャ。コンピュータTX2オンボード大家族MiaosuanのUAVは、NVIDIAとIntelを持っているように新疆です。
タスクと認識されるコンピュータは、通常、強いコンピューティングパワーを必要とするため、通常のシングルチップ・アーキテクチャを修飾することはできません。飛行制御コンピュータとモジュラーミッションコンピュータは、別個のモジュラーであります。飛行制御コンピュータとコンピュータのタスクとの認識にラズベリーパイながら、選手によって産業、この設計は、ラズベリーパイ・コンピューティング・パワー、飛行制御コンピュータおよびコンピュータソフトウェアのタスクが同じハードウェア上で動作しているかはもちろんのこと、非常に無理がありますで、ソフトウェアとハードウェア設計から大きな欠陥を持っています。専門は、これらのボードの統合が理由を開発していないされていることを、やってないことをお勧めします。飛行制御コンピュータリアルタイム要件、コンピュータは複雑なタスクを計算タスクは、システム全体の崩壊につながった複雑なコンピュータソフトウェアの問題であれば、飛行制御コンピュータはクラッシュし、誰もシステムがない限り、飛行制御コンピュータなど、コンピュータがクラッシュしたタスクならば、手に負えなくなっていません全体無人システムの崩壊はまだ安全に着陸することができます。我々はまた、このようなカードを持っていた、我々は停止し、開発していません。ハードウェア設計における私たちはモジュール、独立したアプローチを分割することです。同様に、ソフトウェア設計は、結合を低減するために、そのような設計、別のモジュールに準拠します。
次のように我々は現在のハードウェアを使用しています。
NVIDIAナノ
NVIDIA TX2
会社STOREが販売されている、あなたが集中することができ
https://shop142114972.taobao.com/?spm=a230r.7195193.1997079397.2.3efb3d8dLWaZOjを
2開発プロセス
、例えば、障害物回避、を有します。
ハードウェア開発プラットフォーム
https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c.w4004-18433176671.6.13def907NjLqL4&id=591693894635
開発ツール
完全な開発プロセスによると、
1つの数学モデル
2アルゴリズム開発
3エミュレーション
4実機テスト
例えば、レーザレーダ障害物回避を完了するには：
1つの数理モデル
障害物回避アルゴリズムの産業、論文、オープンソースコードがたくさんあります。VFHような単純かつ効率的なアルゴリズムを使用することができ、数学的モデルは、比較的単純で構築することが容易です。
2アルゴリズム開発
複雑な数式は、MATLABを開発するために使用することができ含む、数学的モデルに基づいてコードを書く、VFHを完成させることができるものを、最適化を行うに比較的単純な、オープンソースのコード、または書くことも比較的容易に直接使用するMathWorks社のMATLABです。
3エミュレーション
好ましくは3次元視覚環境を構築するために、仮想環境の、シーンや障害物回避ロジックに属する、仮想環境シミュレーション、シミュレーションツールは、仮想シミュレーション環境で書かれたアルゴリズムを実行し、FlightGearに、ガゼボ、AirSimなどを使用し、参照障害物回避の方法効果を見て。結論は、シミュレーションに問題があることで、実際の試験問題がなければなりません。
4実機テスト
シミュレーション、試験及び実機特定の機能によってテストした後、大部分の上にセンサデータ値のシミュレーションでは、シミュレーションコードは、時々 、実際の環境に完全に適用することはできません。もちろん、時のノイズデータがシミュレーションシステムと高度に還元実際の物理的なシーンのシミュレーションモデルで添加することができるので、我々は適応エミュレーションコードを向上させることができます。
以上の4つのステップは、シミュレーション不可欠の特定の特定の側面では、開発効率を向上し、開発コストを削減することができます。我々の注意と私たちのGitHubのWikiへようこそ完全なシミュレーション環境とコードのフレームワークを提供し、当社のオンボードコンピューターの機能パッケージ。
より詳細なリファレンスドキュメントWikiと私たちのgithubの。
オンボードコンピュータは、テンセントのリンクを紹介しました
https://v.qq.com/x/page/f3014rj41ib.html
学習コースの詳細については、「あむコミュニティ」懸念の詳細情報UAVの開発評価のためのマイクロチャネル社会的関心ない「あむの実験室」、。
コミュニティフォーラム住所：bbs.amovauto.com議論に参加しています。