Há»i chá»i trâu Äá» SÆ¡n sẽ hạn chế ngÆ°á»i xem
Mục lục:
Phối hợp các nỗ lực của các kiểm lâm viên giàu kinh nghiệm, quân đội của các tình nguyện viên, những con chó được huấn luyện đặc biệt và máy bay trực thăng điếc không phải là nhiệm vụ dễ dàng. Tuy nhiên, mặc dù tìm kiếm và cứu hộ nổi tiếng là tốn nhiều tài nguyên, nhưng rõ ràng nó cũng hoàn toàn cần thiết.
May mắn là các hoạt động đang nhận được hiệu quả hơn rất nhiều. Theo dữ liệu mới nhất, Dịch vụ Công viên Quốc gia đã xác định thành công 93% các cuộc gọi tìm kiếm và cứu hộ trong vòng 24 giờ từ 2004 đến 2014, mỗi lần Quả cầu Boston bài báo cáo. Giờ đây, nghiên cứu mới từ Trung tâm nghiên cứu NASA Lang Langley và MIT có khả năng tăng tốc quá trình hơn nữa bằng cách tập trung vào một trong những nơi dễ bị lạc nhất trên thế giới: rừng.
Được dẫn dắt bởi sinh viên tốt nghiệp Yulun Tian, nhóm đã phát hành một video vào thứ Năm tuần trước, ra mắt một hệ thống máy bay không người lái tứ phương được thiết kế để tìm kiếm một khu vực và biên soạn bản đồ với hiệu quả và tốc độ cao. Các kiểm lâm viên xem bản đồ từ một trạm mặt đất sẽ được tự do tập trung vào cuộc giải cứu. Nhóm sẽ trình bày nghiên cứu của họ tại Hội nghị chuyên đề quốc tế về thí nghiệm Robotics vào tuần tới.
Hãy để Drone làm công việc bẩn thỉu
Mặc dù không có hoạt động tìm kiếm và cứu hộ nào là đơn giản, nhưng rừng có thể chứng minh sự thách thức đặc biệt. Máy bay trực thăng không thể nhìn xuyên qua những tán cây dày đặc, và một tín hiệu GPS yếu có thể khiến máy bay không người lái sử dụng không thực tế.
Tuy nhiên, đội Tian Tian đã không muốn từ bỏ máy bay không người lái GPS, có khả năng lắc và dệt giữa các nhánh có khả năng giảm đáng kể số lượng mắt cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ tìm kiếm. Để giải quyết vấn đề GPS, nhóm đã lấy một chiếc lá từ những chiếc xe tự trị (nghĩ Waymo) bằng cách sử dụng LIDAR để điều hướng.
LIDAR (Phát hiện ánh sáng và Phạm vi) sử dụng các xung laser để đo khoảng cách từ một vật thể. Nó khó khăn cho máy bay không người lái để phân biệt các cây riêng lẻ, nhưng với LIDAR, máy bay không người lái thay vào đó có thể nhìn vào các cụm cây. Bằng cách đo khoảng cách giữa chúng, máy bay không người lái có thể tạo chữ ký về vị trí của nó và vẽ bản đồ. Khi hệ thống nhận ra chữ ký từ các máy bay không người lái khác nhau, điều đó có nghĩa là họ đã truy cập cùng một vị trí, thông tin mà sau đó họ có thể sử dụng để đan các bản đồ lại với nhau.
Tính toán khóa học nhanh nhất
Nghiên cứu của nhóm này là một bước tiến không chỉ từ việc sử dụng sức người, mà còn từ các ứng dụng máy bay không người lái trước đây.Trong nỗ lực tối đa hóa hiệu quả, các máy bay không người lái tìm kiếm và cứu hộ trước đó sẽ chọn vị trí tìm kiếm tiếp theo của chúng bằng cách đi đến khu vực gần nhất. Nghe có vẻ hợp lý đúng không? Nhưng việc tìm ra con đường gần nhất của người Viking có thể đi kèm với giá của định hướng lại.
Đây không phải là tôn trọng động lực học của drone phong trào, mà Tian Tian nói trong một tuyên bố. Nó phải dừng lại và quay đầu, vì vậy điều đó có nghĩa là nó rất kém hiệu quả về thời gian và năng lượng, và bạn có thể thực sự tăng tốc.
Trong hệ thống Tian, máy bay không người lái tính toán đường đi gần nhất trong khi tính đến định hướng hiện tại, điều này dẫn đến một đường xoắn ốc cho phép máy bay không người lái duy trì động lượng, bảo toàn năng lượng và thời gian. Và trong tìm kiếm và cứu hộ, mỗi giây đều có giá trị.
Nhóm đã thử nghiệm máy bay không người lái trong các mô phỏng và thử nghiệm hai chiếc trong một khu rừng thực sự, lập bản đồ thành công các khu vực rộng 20 mét vuông trong 2-5 phút. Đối với ứng dụng đầy đủ, máy bay không người lái sẽ được trang bị hệ thống phát hiện vật thể có thể xác định hình dạng con người và thả một chiếc ghim tại vị trí của chúng, khởi động một nhiệm vụ giải cứu.
Vượt qua sự thiếu hiệu quả của cả con người và máy bay không người lái, đội ngũ tứ giác của MIT có thể kiếm được 51,4 triệu đô la chi trả cho việc tìm kiếm và cứu hộ của Dịch vụ Công viên Quốc gia trong giai đoạn 2004-2014.