蘇黎世大學(xué)（University of Zurich，簡(jiǎn)稱“UZH”）和代爾夫特理工大學(xué)（Delft University of Technology）研究人員使用事件驅(qū)動(dòng)型圖像傳感器，幫助一架多旋翼無(wú)人機(jī)在一個(gè)電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)繼續(xù)飛行。

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，瑞士和荷蘭的研究人員使用事件驅(qū)動(dòng)型圖像傳感器提升了多旋翼無(wú)人機(jī)的安全性。

通常，多旋翼無(wú)人機(jī)的一個(gè)電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，無(wú)人機(jī)將會(huì)不受控制地旋轉(zhuǎn)，穩(wěn)定性變差，導(dǎo)航失靈。這種情況下，大型無(wú)人機(jī)可以使用全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)（GNSS）衛(wèi)星接收器嘗試重新控制系統(tǒng)，但這對(duì)小型無(wú)人機(jī)來(lái)說(shuō)是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

“當(dāng)其中一個(gè)旋翼失靈時(shí)，無(wú)人機(jī)會(huì)像芭蕾舞演員一樣旋轉(zhuǎn)，這種高速旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)控制器失效，除非無(wú)人機(jī)能夠進(jìn)行非常精確的位置測(cè)量?！盌avide Scaramuzza說(shuō)。他是蘇黎世大學(xué)機(jī)器人及感知小組（Robotics and Perception Group）負(fù)責(zé)人，也是資助該項(xiàng)研究的瑞士國(guó)家機(jī)器人能力中心（NCCR Robotics）救援機(jī)器人大挑戰(zhàn)（Rescue Robotics Grand Challenge）負(fù)責(zé)人。

作為一種替代方案，研究人員開(kāi)發(fā)的技術(shù)將標(biāo)準(zhǔn)相機(jī)數(shù)據(jù)與僅對(duì)圖像變化做出反應(yīng)的事件驅(qū)動(dòng)型圖像傳感器結(jié)合。法國(guó)Prophet和英國(guó)Opteran等公司正在將這些事件驅(qū)動(dòng)型、神經(jīng)形態(tài)或脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spiking Neural Network，簡(jiǎn)稱“SNN”）圖像傳感器商業(yè)化。研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃將該技術(shù)開(kāi)源發(fā)布。

隨著越來(lái)越多的無(wú)人機(jī)被用于運(yùn)送貨物，這些無(wú)人機(jī)在發(fā)生故障時(shí)是否能安全著陸變得越來(lái)越重要。

該研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種算法，結(jié)合兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)CMOS圖像傳感器信息，追蹤四旋翼無(wú)人機(jī)相對(duì)于參照物的位置。這使得無(wú)人機(jī)只要還有三個(gè)旋翼正常工作，無(wú)論是在飛行還是旋轉(zhuǎn)下，都可以通過(guò)機(jī)載計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行控制。

研究人員發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)CMOS圖像傳感器在正常光照條件下都表現(xiàn)良好?！叭欢?，當(dāng)光照減弱時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)CMOS圖像傳感器開(kāi)始出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊，導(dǎo)致無(wú)人機(jī)迷失方向，最終墜落，而基于事件驅(qū)動(dòng)的圖像傳感器在非常弱的光照下也能很好地工作?！盨caramuzza實(shí)驗(yàn)室研究人員Sihao Sun說(shuō)。

“最先進(jìn)的飛行控制器可以穩(wěn)定和控制四旋翼無(wú)人機(jī)，即使在它失去一個(gè)完整旋翼的情況下。然而，這些措施依賴于外部傳感器，如全球定位系統(tǒng)（GPS）或運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)等，以進(jìn)行狀態(tài)預(yù)判。據(jù)我們所知，機(jī)載傳感器還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。”他表示。

該問(wèn)題的主要挑戰(zhàn)來(lái)自于不可避免的高速偏航旋轉(zhuǎn)（超過(guò)20弧度/秒），該高速偏航旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致相機(jī)運(yùn)動(dòng)模糊，這是視覺(jué)慣性里程計(jì)（Visual Inertial Odometry，簡(jiǎn)稱“VIO”）的難題。而基于事件驅(qū)動(dòng)的圖像傳感器具備高動(dòng)態(tài)范圍（High Dynamic Range，簡(jiǎn)稱“HDR”）和高時(shí)間分辨率。

“實(shí)驗(yàn)表明，我們的方法能夠在一個(gè)電機(jī)故障情況下準(zhǔn)確控制四旋翼無(wú)人機(jī)位置。我們相信，該方法將提高四旋翼無(wú)人機(jī)在GPS失靈或信號(hào)較差情況下的安全性?！盨un表示。

該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃將控制器和視覺(jué)慣性里程計(jì)算法開(kāi)源發(fā)布。

原文標(biāo)題：事件驅(qū)動(dòng)型圖像傳感器，提升極端情況下無(wú)人機(jī)的安全性

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