Программа DARPA LAGR - DARPA LAGR Program - Wikipedia

В Программа обучения наземным транспортным средствам (LAGR), которая проводилась с 2004 по 2008 год, была направлена на ускорение прогресса в автономной, основанной на восприятии, внедорожной навигации в роботизированной беспилотные наземные машины (UGV). LAGR был профинансирован DARPA, исследовательское агентство Министерство обороны США.

История и предыстория

Пока мобильные роботы существует с 1960-х годов, (например Shakey ), прогресс в создании роботов, которые могли бы передвигаться самостоятельно, на открытом воздухе, по бездорожью, на неровных участках и с многочисленными препятствиями. местность был медленным. Фактически не существовало четких показателей для измерения прогресса.^[1] Базовое понимание внедорожных способностей стало появляться с программой DARPA PerceptOR. ^[2] в котором независимые исследовательские группы выставили роботизированные транспортные средства на необучаемые правительственные испытания, в ходе которых измерялась средняя скорость и количество необходимых вмешательств оператора на фиксированном курсе на больших расстояниях путевые точки. Эти испытания выявили экстремальные проблемы навигации по бездорожью. В то время как автомобили PerceptOR были оснащены датчики и алгоритмы это были уровень развития для начала 21 века ограниченный ассортимент их восприятие технологии заставили их попасть в ловушку естественного тупики. Кроме того, их зависимость от заранее заданного поведения не позволяла им адаптироваться к неожиданным обстоятельствам. Общий результат заключался в том, что за исключением практически открытой местности с минимальным количеством препятствий или грунтовых дорог, автомобили PerceptOR не могли перемещаться без многократного вмешательства оператора.

Программа LAGR была разработана на основе методология начал в PerceptOR, пытаясь преодолеть технические проблемы, выявленные тестами PerceptOR.

Цели LAGR

Основная цель LAGR состояла в том, чтобы ускорить продвижение беспилотных автомобилей вне навигации. Дополнительные синергетические цели включали (1) создание методологии сравнительного анализа для измерения прогресса автономных роботов, работающих в неструктурированной среде, (2) развитие машинного зрения и, таким образом, обеспечение восприятия на большие расстояния, и (3) увеличение числа учреждений и отдельных лиц, которые могли внести свой вклад в передовые исследования UGV.

Структура и обоснование программы LAGR

Программа LAGR была разработана ^[3] сосредоточиться на развитии новой науки о восприятии и управлении роботами, а не на новых аппаратное обеспечение. Таким образом, было решено создать парк идентичных, относительно простых роботов, которые будут предоставлены исследователям LAGR, которые были членами конкурирующих команд, что позволит им сосредоточиться на разработке алгоритмов. Каждой команде было выдано по два робота стандартной конструкции. Они разработали новые программного обеспечения на этих роботов, а затем отправил код правительственной группе тестирования, которая затем проверила этот код на государственных роботах на различных тестовых курсах. Эти курсы были расположены по всему нас и ранее не были известны командам. Таким образом, код всех команд может быть протестирован практически в идентичных условиях. После начального периода запуска цикл разработки / тестирования кода повторялся примерно раз в месяц.

Стандартный робот был разработан и построен Национальным центром робототехники Университета Карнеги-Меллона (CMU NREC). Официальный веб-сайт. В компьютеры транспортных средств была предварительно загружена модульная система восприятия и навигации «Базовая линия», которая, по сути, была той же системой, которую CMU NREC создал для программы PerceptOR, и считалась представительной на момент создания LAGR. Модульная природа базовой системы позволила исследователям заменять части кода базовой линии своими собственными модулями и при этом иметь полную рабочую систему без необходимости создавать всю систему навигации с нуля. Так, например, они смогли сравнить производительность своего собственного модуля обнаружения препятствий с производительностью базового кода, при этом все остальное оставалось неизменным. Базовый код также служил фиксированной ссылкой - в любой среде и в любое время в программе код команды можно было сравнить с базовым кодом. Этот быстрый цикл обеспечил быструю обратную связь между правительственной группой и группами исполнителей и позволил правительственной группе разработать тестовые курсы, которые бросали вызов исполнителям в решении конкретных задач восприятия и чья сложность могла бросить вызов, но не подавлять текущие возможности исполнителей. Команды не должны были отправлять новый код для каждого теста, но обычно это делали. Несмотря на эту свободу действий, некоторые команды обнаружили, что цикл быстрых тестов отвлекает от их долгосрочного прогресса, и предпочли бы более длительные интервалы между тестами.

Чтобы перейти к этапу II, каждая команда должна была изменить базовый код таким образом, чтобы в последних трех тестах фазы I правительственных тестов роботы, выполняющие код команды, в среднем работали как минимум на 10% быстрее, чем транспортное средство с исходным базовым кодом. Этот довольно скромный показатель «годен / не годен» был выбран, чтобы позволить командам выбирать рискованные, но многообещающие подходы, которые, возможно, не будут полностью разработаны в первые 18 месяцев программы. Все 8 команд достигли этого показателя, при этом некоторые из них в более поздних тестах набрали в два раза больше скорости, чем базовый уровень, что было целью на этапе II. Обратите внимание на то, что метрика «Идет / не годен» на этапе I такова, что команды не завершают друг друга в течение ограниченного количества слотов на этапе II: любое количество команд, от восьми до нуля, могло получить оценку. Эта стратегия DARPA была разработана для поощрения сотрудничества и даже совместного использования кода между командами.

Команды LAGR

Восемь команд были выбраны в качестве исполнителей на этапе I, первые 18 месяцев LAGR. Команды были из Applied Perception (главный исследователь [PI] Марк Оллис), Технологический институт Джорджии (П. И. Такер Балч), Лаборатория реактивного движения (ИП Ларри Мэттис), Net-Scale Technologies (ИП Урс Мюллер), NIST (ЧИСЛО ПИ Джеймс Альбус ), Стэндфордский Университет (ЧИСЛО ПИ Себастьян Трун ), SRI International (П. И. Роберт Боллс) и Пенсильванский университет (ИП Дэниэл Ли).

Команда Стэнфордского университета ушла в отставку в конце этапа I, чтобы сосредоточить свои усилия на DARPA Grand Challenge; его заменила команда из Колорадский университет, Боулдер (ИП Грег Грудик). Также на этапе II команда NIST приостановила свое участие в конкурсе и вместо этого сконцентрировалась на объединении лучших программных элементов каждой команды в единую систему. Роджер Бостельман стал руководителем этой работы.

Автомобиль LAGR

Автомобиль LAGR. Произведено около 30 штук. Они были высотой около метра и весили около 100 кг.

Автомобиль LAGR, размером с тележку для покупок в супермаркете, был разработан таким образом, чтобы им было легко управлять. (Сопутствующая программа DARPA, Learning Locomotion,^[4] адресовано сложное управление двигателем.) Он питался от батареи и имел два независимо приводимых мотора для инвалидных колясок спереди и два поворотных колеса сзади. Когда передние колеса вращались в одном направлении, робот двигался вперед или назад. Когда эти колеса вращались в противоположных направлениях, робот поворачивался.

Стоимость автомобиля LAGR ~ 30 000 долларов означала, что можно было построить парк и распределить его между несколькими командами, расширяющими поле деятельности исследователей, которые традиционно участвовали в программах DARPA по робототехнике. Максимальная скорость транспортного средства около 3 миль / час и относительно скромный вес ~ 100 кг означают, что он представляет гораздо меньшую угрозу безопасности по сравнению с транспортными средствами, использовавшимися в предыдущих программах в беспилотных наземных транспортных средствах, и, таким образом, еще больше сокращает бюджет, необходимый каждой команде для управления. его робот.

Тем не менее, автомобили LAGR были сложными машинами. Их набор сенсоров включал 2 пары стереокамеры, акселерометр, датчик бампера, энкодеры колес и GPS. В машине также было три компьютера, которые можно было программировать.

Научные результаты

Краеугольным камнем программы было внедрение в роботов выученного поведения. Кроме того, программа использовала пассивные оптические системы для выполнения анализа сцены на большом расстоянии.

Сложность тестирования UGV-навигации в неструктурированной внедорожной среде сделала точное и объективное измерение прогресса сложной задачей. Хотя в LAGR не было определено абсолютное измерение производительности, относительное сравнение кода команды с кодом базового уровня на данном курсе показало, был ли достигнут прогресс в этой среде. По завершении программы тестирование показало, что многие исполнители достигли скачка в исполнении. В частности, средняя автономная скорость увеличилась в 3 раза, а полезное зрительное восприятие было расширено до диапазонов до 100 метров.^[5]

Хотя LAGR действительно удалось расширить полезный диапазон визуального восприятия, в основном это было сделано с помощью анализа цвета или текстуры на основе пикселей или патчей. Распознавание объектов напрямую не рассматривалось.

Хотя автомобиль LAGR имел WAAS GPS, его положение никогда не определялось вплоть до ширины транспортного средства, поэтому системам было трудно повторно использовать карты препятствий в районах, которые ранее пересекались роботами, поскольку GPS постоянно дрейфовал. Особенно сильным занос был, если был полог леса. Несколько команд разработали визуальная одометрия алгоритмы, которые существенно устранили этот дрейф.

LAGR также преследовал цель расширить число исполнителей и устранить необходимость в большой системной интеграции, чтобы ценные технологические самородки, созданные небольшими командами, могли быть признаны и затем приняты более широким сообществом.

Некоторые команды разработали быстрые методы обучения с учителем-человеком: человек мог Радиоуправление (RC) управляют роботом и подают сигналы с указанием «безопасных» и «небезопасных» зон, и робот может быстро адаптироваться и перемещаться по той же политике. Это было продемонстрировано, когда робота учили агрессивно ездить по мертвым сорнякам, избегая кустов, или, в качестве альтернативы, учили быть робким и ездить только по скошенным дорожкам.

Управление LAGR осуществлялось в тандеме с беспилотной наземной боевой машиной DARPA - программой интеграции PerceptOR (UPI). КМУ НРЭЦ УПИ Сайт. UPI объединил передовое восприятие с автомобилем чрезвычайной мобильности. Лучшие стереоалгоритмы и визуальная одометрия из LAGR были перенесены в UPI. Кроме того, взаимодействие между PI LAGR и командой UPI привело к включению адаптивной технологии в кодовую базу UPI, что привело к повышению производительности Роботы УПИ "Дробилка".

Программный менеджмент

LAGR находился в ведении Управления информационных технологий DARPA. Ларри Джекель задумал программу и был ее менеджером с 2004 по 2007 год. Эрик Кротков, Майкл Першбахер и Джеймс Пиппин внесли свой вклад в концепцию и управление LAGR. Чарльз Салливан сыграл важную роль в тестировании LAGR. Том Вагнер был менеджером программы с середины 2007 года до завершения программы в начале 2008 года.