黑暗中的飞行：MIT 新技术赋予无人机室内自定位能力
想象一下，未来，无人机可以在大型仓库之间运送货物。它们可以在昏暗的、相当于几个足球场大小的建筑物中穿梭，在数百条相同的通道中快速移动，最终精准地停靠在需要卸货的位置。
然而，现有的无人机大多难以完成这项任务。因为它们通常依赖 GPS 进行户外导航，而 GPS 在室内环境中无法正常工作。一些无人机采用计算机视觉或激光雷达进行室内导航，但这些技术在黑暗环境或墙壁单调或重复的房间中不可靠。
麻省理工学院的研究人员提出了一种新方法，使无人机能够在室内黑暗或低能见度环境中进行自定位，这是自主导航的关键步骤。
他们开发了一种名为 MiFly 的系统，该系统利用单个标签反射的射频 (RF) 波，使无人机能够自主地进行自定位。
MiFly 只需要一个小型标签，可以像贴纸一样贴在墙上，因此比需要多个标签的系统更便宜、更易于实施。此外，由于 MiFly 标签反射无人机发送的信号，而不是生成自己的信号，因此它可以以极低的功耗运行。
无人机上安装了两个现成的雷达，使它能够相对于标签进行定位。这些测量结果与无人机机载计算机的数据融合，使它能够估计自己的轨迹。
研究人员在室内环境中对真实无人机进行了数百次飞行实验，发现 MiFly 始终将无人机定位在 7 厘米以内。
“随着我们对感知和计算的理解不断提高，我们往往会忘记可见光谱之外的信号。在这里，我们超越了 GPS 和计算机视觉，转向毫米波，并因此为无人机在以前不可能的室内环境中开辟了新的能力，”麻省理工学院电气工程与计算机科学系副教授、MIT 媒体实验室信号动力学小组主任、MiFly 论文的资深作者 Fadel Adib 说。
Adib 的合著者包括主要作者兼研究助理 Maisy Lam 和 Laura Dodds；前博士后、现任密歇根大学助理教授 Aline Eid；以及 Atheraxon, Inc. 的首席技术官兼联合创始人 Jimmy Hester。这项研究将在 IEEE 计算机通信大会上发表。
散射信号
为了使无人机能够在黑暗的室内环境中进行自定位，研究人员决定利用毫米波信号。毫米波在现代雷达和 5G 通信系统中普遍使用，可以在黑暗中工作，并且可以穿透纸板、塑料和内墙等日常材料。
他们着手创建一个仅需一个标签的系统，以便在商业环境中更便宜、更易于实施。为了确保设备保持低功耗，他们设计了一个反向散射标签，它反射无人机机载雷达发送的毫米波信号。无人机利用这些反射来进行自定位。
但是，无人机的雷达会接收到来自环境各处的反射信号，而不仅仅是来自标签的信号。研究人员通过采用一种称为调制的技术克服了这一挑战。他们将标签配置为在它散射回无人机的信号中添加一个小的频率。
“现在，来自周围环境的反射以一个频率返回，而来自标签的反射以不同的频率返回。这使我们能够分离响应，只查看来自标签的响应，”Dodds 说。
MIT 在几个室内环境中测试了配备 MiFly 的无人机，包括他们的实验室、MIT 的飞行空间以及校园下的昏暗隧道。图片来源：MIT
然而，只有一个标签和一个雷达，研究人员只能计算距离测量值。他们需要多个信号来计算无人机的位置。
他们没有使用更多标签，而是为无人机添加了第二个雷达，一个水平安装，一个垂直安装。水平雷达具有水平极化，这意味着它水平发送信号，而垂直雷达具有垂直极化。
他们在标签的天线中加入了极化，以便它能够隔离每个雷达发送的独立信号。
“偏光太阳镜接收特定极化的光线，并阻挡其他极化的光线。我们将同样的概念应用于毫米波，”Lam 解释说。
此外，他们对垂直和水平信号应用了不同的调制频率，进一步减少了干扰。
无人机精准定位估计
这种双极化和双调制架构提供了无人机的空间位置。但无人机也会以一定角度移动和旋转，因此为了使无人机能够导航，它必须估计自己在空间中的位置，相对于六个自由度——轨迹数据包括俯仰、偏航和滚转，以及通常的前进/后退、左右和上下。
“无人机的旋转给毫米波估计带来了很大的模糊性。这是一个大问题，因为无人机在飞行时会旋转很多，”Dodds 说。
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他们通过利用无人机机载惯性测量单元克服了这些挑战，该传感器测量加速度以及高度和姿态的变化。通过将这些信息与标签反射的毫米波测量结果融合，他们使 MiFly 能够在几毫秒内估计无人机的完整六自由度姿态。
他们在几个室内环境中测试了配备 MiFly 的无人机，包括他们的实验室、MIT 的飞行空间以及校园建筑下的昏暗隧道。该系统在所有环境中始终保持高精度，在许多实验中将无人机定位在 7 厘米以内。
此外，该系统在标签被遮挡的情况下也几乎同样准确。他们在距离标签 6 米的地方获得了可靠的定位估计值。
未来，可以通过使用额外的硬件（如高功率放大器）或改进雷达和天线设计来扩展该距离。研究人员还计划通过将 MiFly 整合到自主导航系统中进行进一步研究。这将使无人机能够使用毫米波技术决定飞行位置并执行飞行路径。
“我们为这项工作构建的基础设施和定位算法是坚实的基础，可以继续改进它们，使其更加稳健，以支持各种商业应用，”Lam 说。
编者注：本文转载自 MIT 新闻。
文章首发于 The Robot Report。
