研究人员使用事件驱动的图像传感器来提高无人机安全性

苏黎世大学（UZH）和代尔夫特理工大学（DelftUniversity of Technology）的研究人员使用事件驱动的图像传感器来帮助多旋翼无人机在一台电机发生故障时继续飞行。

根据Mamms Consulting的调查，瑞士和荷兰的研究人员已使用事件驱动的图像传感器来提高多旋翼无人机的安全性。

通常，当多旋翼无人机的电动机出现故障时，无人机将无法控制地旋转，从而导致稳定性差和导航失败。

在这种情况下，大型无人机可以使用全球导航卫星系统（GNSS）卫星接收器来尝试重新控制系统，但这对于小型无人机是不可能的。

“当其中一个转子发生故障时，无人机将像芭蕾舞演员一样旋转。

除非无人机可以执行非常精确的位置测量，否则这种高速旋转将导致标准控制器发生故障。

DavideScaramuzza说。

他是苏黎世大学机器人与感知小组（Robotics and Perception Group）的负责人，也是瑞士国家机器人能力中心（NCCR Robotics）资助的救援机器人大挑战（Rescue Robotics Grand Challenge）的负责人。

这项研究。

作为替代方案，研究人员开发的技术将标准相机数据与事件驱动的图像传感器结合在一起，这些传感器仅对图像的变化做出反应。

法国的Prophet和英国的Opteran等公司正在将这些事件驱动的神经形态或Spike神经网络（SNN）图像传感器商业化。

研究小组计划将该技术作为开源发布。

随着越来越多的无人机用于运输货物，一旦发生故障，这些无人机能否安全着陆变得越来越重要。

研究团队开发了一种算法，该算法结合了来自两个标准CMOS图像传感器的信息，以跟踪四旋翼无人机相对于参考物体的位置。

这使得无人驾驶飞机只要三个转子都能正常工作，无论它是飞行中的还是旋转中的，都可以通过机载计算机进行控制。

研究人员发现，这两个标准CMOS图像传感器在正常光线条件下表现良好。

“但是，当光线减弱时，标准CMOS图像传感器开始显示运动模糊，导致无人机迷失方向并最终掉落，而事件驱动的图像传感器也可以在非常弱的光线下正常工作”。

Scaramuzza实验实验室研究员SihaoSun说。

“即使失去完整的旋翼，最先进的飞行控制器也可以稳定并控制四旋翼无人机。

但是，这些措施依赖于外部传感器，例如全球定位系统（GPS）或运动捕捉系统等，以便预先判断状态。

据我们所知，机载传感器尚未实现这一目标。

他说。

此问题的主要挑战来自不可避免的高速偏航旋转（超过20弧度/秒），高速偏航旋转导致相机运动模糊，这是视觉惯性里程表（Visual Inertial Odometry，简称为“ VIO”）问题。

事件驱动的图像传感器具有高动态范围（HighDynamicRange，称为“ HDR”）和高时间分辨率。

实验表明，在电动机故障的情况下，我们的方法可以准确地控制四旋翼无人机的位置。

我们相信，在GPS故障或信号较差的情况下，这种方法将提高四旋翼无人机的安全性。

孙说。

该团队计划开源控制器和视觉惯性里程计算方法。

原始标题：事件驱动的图像传感器可在极端情况下提高无人机的安全性。

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