Avanzamenti nelle tecniche di tracciamento dei bersagli per i robot

Tracciare un obiettivo in movimento con un robot ha molte applicazioni importanti nella vita quotidiana e nelle operazioni militari. Tuttavia, ci sono diversi problemi che possono rendere difficile il tracciamento. Questi includono la vista limitata del robot, ostacoli che possono bloccare la linea di vista verso l'obiettivo e l'incertezza sui movimenti del robot e dell'obiettivo. La maggior parte dei metodi esistenti non affronta efficacemente queste sfide contemporaneamente.

Per risolvere questi problemi, abbiamo ideato una nuova idea chiamata probabilità di rilevamento nello spazio di credenze (BPOD). Questo concetto aiuta a misurare quanto bene il robot possa vedere l'obiettivo in base a condizioni incerte. Abbiamo anche creato una nuova versione del Filtro di Kalman Esteso (EKF) che include BPOD per prevedere meglio dove potrebbe trovarsi l'obiettivo con visibilità incerta.

Inoltre, abbiamo progettato un algoritmo efficiente per calcolare rapidamente BPOD e il rischio di collisione con gli ostacoli utilizzando un metodo basato su Funzioni di Distanza Firmate lineari (SDF). Inoltre, abbiamo creato un approccio a due fasi per calcolare SDF per rendere i calcoli più rapidi per la programmazione convessa sequenziale. Utilizzando queste tecniche, abbiamo costruito un pianificatore in tempo reale che consente al robot di tracciare l'obiettivo in modo sicuro mentre gestisce l'incertezza nel suo ambiente. Il nostro approccio è stato testato ed è stato dimostrato efficace sia attraverso simulazioni al computer che esperimenti nel mondo reale.

#Tracciamento dell'Obiettivo Consapevole della Visibilità

Il compito di tenere traccia di un obiettivo in movimento mentre si assicura che rimanga in vista è conosciuto come tracciamento dell'obiettivo consapevole della visibilità. Questo è essenziale in vari campi, come il monitoraggio dei veicoli, la ripresa di scene e le operazioni subacquee. Più recentemente, i ricercatori si sono concentrati sulla creazione di metodi che consentano ai robot di generare percorsi che evitano gli ostacoli mantenendo l'obiettivo in vista.

Per raggiungere questo, si usa spesso l'ottimizzazione delle traiettorie. Qui, l'obiettivo è regolare i movimenti del robot per mantenere l'obiettivo visibile evitando eventuali collisioni con gli ostacoli. Diverse tecniche di ottimizzazione, come la Programmazione Quadratica Sequenziale (SQP), aiutano in questo. Nonostante i progressi, l'uso dei metodi di tracciamento consapevoli della visibilità in ambienti con molti ostacoli rimane una sfida.

#Sfide nel Tracciamento

Una delle principali sfide è il campo visivo (FOV) limitato. Un FOV ristretto limita ciò che il robot può vedere, rendendo più facile perdere di vista l'obiettivo se questo si sposta fuori portata. Un approccio per affrontare questo problema è utilizzare forme geometriche, come coni o sfere, per rappresentare il FOV e calcolare i costi in base alla distanza e all'angolo rispetto all'obiettivo. Tuttavia, questo metodo può diventare complesso quando si trattano diversi tipi di sensori.

L'occlusione degli ostacoli complica anche il tracciamento dell'obiettivo. Quando un ostacolo blocca la linea di vista tra il robot e l'obiettivo, il tracciamento diventa più difficile. I metodi precedenti spesso modellavano gli ostacoli come sfere e utilizzavano costi geometrici per evitare collisioni. Tuttavia, questo approccio è troppo conservativo quando si cerca di evitare occlusioni in ambienti con forme complesse. Per migliorare l'accuratezza, molti ricercatori hanno iniziato a utilizzare i Campi di Distanza Firmata Euclidea (ESDF) per rappresentare le forme degli ostacoli, ma questo richiede calcoli complessi che possono rallentare il processo.

Un altro problema è l'incertezza nel sistema causata da fattori come modelli imperfetti e rumore nelle misurazioni. Questa incertezza può influire negativamente su quanto bene il robot può tracciare l'obiettivo. Un approccio per gestire queste incertezze è la pianificazione nello spazio di credenze, che tratta il problema come uno di ottimizzazione di un processo stocastico per creare percorsi che mantengano la visibilità dell'obiettivo.

Tuttavia, prevedere la visibilità in modo accurato è difficile. Un modo per farlo è calcolare la probabilità di rilevamento (POD) per l'obiettivo in base alla sua posizione prevista. Tipicamente, ciò comporta integrazioni complicate che possono essere computazionalmente intensive. Semplificare questo processo mantenendo l'accuratezza rimane una sfida.

#Il Nostro Approccio

Per affrontare queste varie sfide, abbiamo sviluppato un pianificatore basato su controllo predittivo modellato (MPC) per tracciare obiettivi in movimento in ambienti disordinati. Il nostro metodo tiene conto del FOV limitato, dell'occlusione degli ostacoli e delle incertezze intrinseche nel sistema, che sono state meno esplorate nella ricerca precedente.

#Probabilità di Rilevamento nello Spazio di Credenze (BPOD)

L'innovazione principale del nostro approccio è il concetto di BPOD, che dipende dagli stati di credenza sia del robot che dell'obiettivo. Questo offre una misura più precisa di quanto sia visibile l'obiettivo in condizioni incerte. Abbiamo ulteriormente sviluppato una variante dell'EKF che integra BPOD nelle previsioni dello stato dell'obiettivo per fornire un quadro più accurato per gestire la visibilità stocastica.

#Rappresentazione Unificata per BPOD e Rischio di Collisione

Presentiamo una formula unificata che cattura sia BPOD che il rischio di collisione esprimendoli come probabilità di soddisfare i vincoli delle funzioni di distanza firmate. Questo ci consente di calcolare in modo efficiente sia la visibilità che il rischio di collisioni con ostacoli contemporaneamente.

#Pianificatore di Traiettorie in Tempo Reale

Introduciamo anche un pianificatore di traiettorie in tempo reale che utilizza la programmazione convessa sequenziale per creare percorsi per tracciare l'obiettivo. Il nostro metodo prevede una strategia a due fasi per calcolare le funzioni di distanza firmate per accelerare il calcolo e consentire al pianificatore di lavorare in tempo reale.

#Dettagli di Implementazione

Per spiegare come funziona il nostro approccio, diamo un'occhiata più da vicino ai vari componenti.

#Modelli di Robot e Obiettivo

Supponiamo che il robot si muova utilizzando un semplice modello di unicycle che descrive la sua posizione, orientamento e velocità nel tempo. Supponiamo anche che il robot possa controllare il suo movimento attraverso la velocità angolare e l'accelerazione. Il movimento dell'obiettivo è catturato da un modello che descrive il suo stato e gli input di controllo.

#Modellazione dei Sensori

Il sensore del robot è modellato per rappresentare il suo FOV come un settore anulare. Questo cattura gli angoli e le distanze a cui può rilevare efficacemente l'obiettivo. Tuttavia, a causa della visibilità limitata e delle potenziali occlusioni, ci si aspetta che il robot perda la vista dell'obiettivo in modo intermittente.

#Filtro di Kalman Esteso

Utilizziamo un EKF modificato che elabora misurazioni intermittenti dal sensore e include l'aspetto unico di BPOD quando si stima lo stato dell'obiettivo. I passaggi di filtraggio in questo processo consentono al robot di affinare le sue previsioni sulla base delle misurazioni ricevute e della sua credenza riguardo allo stato dell'obiettivo.

#Pianificazione del Movimento con MPC

Il cuore della pianificazione delle traiettorie avviene attraverso MPC, che ottimizza gli input di controllo del robot su un orizzonte di pianificazione. Questo include la previsione dello stato di credenza dell'obiettivo, l'aggiornamento durante il tracciamento e l'assicurarsi che il robot rimanga consapevole di eventuali ostacoli.

#Predizione Probabilistica dello Stato

All'interno del framework MPC, utilizziamo BPOD e aggiornamenti di covarianza per fare previsioni più accurate sulla visibilità dell'obiettivo. Questo comporta il calcolo di valori attesi basati sugli stati del robot e dell'obiettivo, permettendoci di adattare il percorso in base alla probabilità di rilevare l'obiettivo.

#Risultati dalle Simulazioni

Abbiamo validato il nostro approccio utilizzando simulazioni progettate in MATLAB. Sono stati creati diversi scenari con vari ostacoli e comportamenti dell'obiettivo. Durante queste simulazioni, abbiamo monitorato metriche chiave delle prestazioni come il tempo di calcolo, la percentuale di tempo in cui l'obiettivo era visibile e l'accuratezza della posizione stimata dell'obiettivo.

#Casi di Studio

1. Modello di Movimento Lineare: Per un obiettivo in movimento in linea retta, il nostro pianificatore ha mantenuto con successo la visibilità in ogni momento senza perdere di vista l'obiettivo. Il robot avrebbe regolato intelligentemente la sua traiettoria, aggirando gli ostacoli e garantendo che l'obiettivo rimanesse nel FOV.

2. Modello di Movimento Non Lineare: In un setup più complesso, dove l'obiettivo ha preso curve inaspettate, il pianificatore è comunque riuscito a tenere traccia. Nonostante la sfida maggiore dovuta ai modelli di movimento imprevedibili, il nostro metodo ha mantenuto alti tassi di visibilità e successo nel tracciamento.

#Sperimentazione nel Mondo Reale

Oltre alle simulazioni, abbiamo testato il nostro approccio utilizzando un robot mobile equipaggiato con una telecamera per seguire un obiettivo in movimento contrassegnato con etichette identificabili. Il processore a bordo del robot lavorava per calcolare la distanza e l'angolo rispetto all'obiettivo, che inviava a un computer per pianificare la traiettoria.

Nelle prove reali, il robot ha mostrato capacità di tracciamento robuste in un ambiente disordinato, adattando dinamicamente i suoi movimenti in base alla posizione in cambiamento dell'obiettivo e agli ostacoli circostanti.

#Conclusioni

Abbiamo introdotto un nuovo approccio al tracciamento degli obiettivi che affronta efficacemente le sfide della visibilità limitata, delle occlusioni e dell'incertezza nei movimenti. Integrando concetti chiave come BPOD nel framework EKF e sfruttando le funzioni di distanza firmate per la pianificazione delle traiettorie in tempo reale, il nostro metodo mostra promesse sia per le simulazioni che per le applicazioni nel mondo reale.

I futuri sviluppi esploreranno l'estensione di questo framework per affrontare ambienti ancora più complessi che potrebbero includere ostacoli dinamici, oltre a indagare il ruolo di BPOD in scenari con distribuzioni non gaussiane.

Attraverso questi sforzi in corso, miriamo a perfezionare le capacità di tracciamento dei robot, rendendoli più efficaci in una varietà di condizioni impegnative.