В следующем выпуске журнала полевой робототехники исследователи Массачусетского технологического института опишут новый алгоритм измерения вращения объектов в условиях невесомости, используя только визуальную информацию. А на Международной конференции по интеллектуальным роботам и системам в этом месяце они представят результаты серии экспериментов, в которых они тестировали алгоритм на борту Международной космической станции.
По всем параметрам, кроме одного, их алгоритм был очень точным, даже когда он работал в реальном времени на микропроцессоре одного экспериментального спутника размером с волейбольный мяч. Что касается оставшейся меры, которая указывает на распределение массы объекта, алгоритм работал не так хорошо при работе в режиме реального времени — хотя его оценка все еще может быть адекватной для многих целей.
Но он был намного точнее, когда на более мощном компьютере ему требовалось немного больше времени.
Космический мусор
«Есть спутники, которые в основном мертвы, которые находятся на« геостационарном кладбище », в нескольких сотнях километров от нормальной геостационарной орбиты», — говорит Альвар Саенс-Отеро, главный научный сотрудник отдела аэронавтики и астронавтики Массачусетского технологического института. "Сейчас в космосе работает более 6000 спутников, поэтому люди думают об утилизации.
Можем ли мы добраться до этого спутника, понаблюдать, как он вращается, и изучить его динамическое поведение, чтобы мы могли пристыковаться к нему??"
Более того, «в наши дни очень много космического мусора», — добавляет Саенс-Отеро. "В космосе тысячи осколков сломанных спутников. Если бы вы отправили туда сверхмассивный космический корабль, да, вы могли бы собрать их все, но это будет стоить больших денег. Но если вы отправите небольшой космический корабль и попытаетесь пристыковаться к небольшому, кувыркающемуся предмету, вы тоже начнете кувыркаться.
Поэтому вам нужно наблюдать за тем, о чем вы ничего не знаете, чтобы вы могли схватить его и контролировать."
К Саенз-Отеро в работе присоединились ведущий автор Брент Тведдл, который был аспирантом Массачусетского технологического института по аэронавтике и космонавтике, когда работа была сделана, и сейчас находится в Лаборатории реактивного движения НАСА; его сокурсник Тим Сеттерфилд; Профессор АэроАстро Дэвид Миллер; и Джон Леонард, профессор машиностроения и океанической инженерии.
Исследователи протестировали свой алгоритм, используя два небольших спутника, развернутых на космической станции в рамках проекта MIT SPHERES, который предусматривает, что стада скоординированных спутников размером с волейбольный мяч будут помогать человеческим экипажам в будущих космических миссиях. Один спутник SPHERES вращался на месте, а другой фотографировал его стереокамерой.
Телега и лошадь
Один из подходов к определению динамических характеристик вращающегося объекта, как объясняет Тведдл, состоит в том, чтобы сначала построить его визуальную модель, а затем основывать оценки его положения, ориентации, линейной и угловой скорости и инерционных свойств на основе анализа модели. Но алгоритм исследователей Массачусетского технологического института вместо этого начинает оценивать все эти характеристики одновременно.
«Если вы просто строите карту, она оптимизирует вещи на основе того, что вы видите, и не накладывает никаких ограничений на то, как вы двигаетесь», — объясняет Твиддл. "Ваша траектория, вероятно, будет очень неустойчивой, когда вы закончите оптимизацию.
Скорость вращения будет скачкообразной, а угловая скорость не будет плавной или постоянной. Когда вы добавляете динамику, это фактически заставляет движение следовать красивой, плавной, плавной траектории."
Чтобы построить все оценки одновременно, алгоритм должен использовать вероятностный подход. Его первое предположение, скажем, об угловой скорости не будет совершенно точным, но отношение к правильному измерению может быть охарактеризовано вероятностным распределением.
Стандартный способ моделирования вероятностей — это распределение Гаусса — колоколообразная кривая, известная, например, по графику диапазона высот в популяции.
«Гауссовские распределения имеют большую вероятность в середине и очень небольшую вероятность на хвосте, и они идут от положительной бесконечности к отрицательной бесконечности», — говорит Тведдл. "Это не очень хорошо согласуется с оценкой чего-то вроде массы объекта, потому что существует нулевая вероятность того, что масса объекта будет отрицательной.«То же самое верно и в отношении инерционных свойств, — говорит Тведдл, — которые математически более сложны, но в некоторых отношениях аналогичным образом ограничены положительными значениями.
Рациональное решение
Тведдл обнаружил — «методом проб и ошибок», — говорит он, — что натуральный логарифм отношения между моментами инерции вокруг различных осей вращения объекта может быть фактически смоделирован распределением Гаусса.
Вот что оценивает алгоритм MIT.
«Это новый подход к моделированию, который делает этот тип фреймворка намного лучше», — говорит Твиддл. "Теперь, когда я смотрю на это, я думаю: ‘Почему я вообще не подумал об этом?’"
«Обоснование этого состоит в том, что нам, возможно, потребуется или мы захотим подняться в воздух и обслуживать спутники, которые находятся там долгое время, для которых эти свойства [такие как центр масс и инерция] малоизвестны», — говорит Ларри. Мэттис, руководитель группы компьютерного зрения в Лаборатории реактивного движения, «либо потому, что исходные проектные данные трудно достать нам, либо они недоступны, либо — это может быть менее правдоподобно — цифры на орбите изменились с оригинальный дизайн, или, может быть, это на самом деле чей-то еще спутник, который мы хотим поднять и повозиться."
Более того, по словам Мэттиса, даже в тех случаях, когда доступны проектные данные, спутники могут иметь мобильные придатки, положение которых существенно влияет на их моменты инерции. «Возможно, на спутнике есть сочленения, и нужно учитывать, как на эти свойства влияют различные штанги и другие предметы», — говорит он. "Если в этой геометрии есть некоторая неопределенность, вам снова понадобится такая информация."
Работа финансировалась как НАСА, так и США.S. Агентство перспективных оборонных исследований (DARPA).
Видео: http: // www.YouTube.com / watch?v = OWqCL2i05aY