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経験豊富なレンジャー、ボランティアの軍隊、特別に訓練された犬、そして聴覚障害者のヘリコプターの努力を調整することは容易な仕事ではありません。それでも、捜索救助はリソースを大量に消費することで知られていますが、それも明らかに完全に必要です。
幸い、これらの操作はずっと効率的になっています。最新のデータによると、国立公園局は2004年から2014年までの24時間以内に、捜索救助の電話番号の93パーセントを首尾よく見つけました。 ボストングローブ 報告書。現在、NASAのLangley Research CenterとMITによる新しい研究は、世界で最も迷子になりやすい場所の1つである森林に焦点を合わせることによって、プロセスをさらにスピードアップする可能性を秘めています。
大学院生のYulun Tianが率いるこのグループは先週木曜日に、地域を捜索し、地図を効率的かつ高速に編集するために設計された自律システムのquadrotor dronesを発表した。地上局から地図を見ているレンジャーは、救助そのものに集中する自由を与えられるでしょう。グループは来週の実験的ロボット工学に関する国際シンポジウムで彼らの研究を発表するでしょう。
ドローンに汚れた仕事をさせよう
捜索救助の操作は単純ではありませんが、森林は特に困難を伴うことがあります。ヘリコプターは密集した天蓋を通しては見ることができません、そして弱いGPS信号は無人機の使用を非実用的にすることができます。
しかし、Tianのチームは、支店間を行き来して織り交ぜる能力が検索任務を遂行するのに必要な目の数を劇的に減らす可能性を秘めていた、GPSを持った無人偵察機をあきらめたくなかった。 GPS問題を解決するために、グループはLIDARを使って移動することで自律走行車（Waymoと思う）から葉を取った。
LIDAR（Light Detection and Ranging）はレーザーパルスを使って物体からの距離を測定します。無人偵察機が個々の木を区別することは困難ですが、LIDARを使えば、無人偵察機は代わりに木のクラスタを見ることができます。それらの間の距離を測定することによって、無人偵察機は、その場所の署名を作成し、地図を描くことができます。システムが異なるドローンからのシグネチャを認識した場合、それらは同じ場所を訪れたことを意味します。その後、マップをまとめるために使用できます。
最速コースの計算
このグループの研究は、人力を使うことからだけでなく、以前のドローンアプリケーションからも一歩上がったものです。効率を最大にしようとする試みにおいて、以前の捜索および救助無人機は、最も近い地域に旅行することによってそれらの次の捜索場所を選択するであろう。合理的に聞こえますね。しかし、「最も近い」道を見つけることは、方向転換の代償を伴うかもしれません。
「それは無人機の動きを尊重しない動き」とTianは声明の中で言います。 「停止して方向転換する必要があるため、時間とエネルギーの点で非常に非効率的です。本当にスピードを上げることはできません。」
Tianのシステムでは、無人偵察機は現在の方向を考慮しながら最短経路を計算します。これにより、無人偵察機が勢いを保ちながらエネルギーと時間を節約することができるスパイラルな経路が得られます。そして捜索救助では、毎秒が重要です。
グループはシミュレーションで無人偵察機をテストし、2-5分で20平方メートルのエリアをマッピングすることに成功し、実際の森で2つをテストしました。完全な適用のために、無人偵察機は救助任務を開始して、人間の形を識別してその場所にピンを落とすことができるオブジェクト検出システムを備えているでしょう。
人とドローンの両方の非効率性を回避して、MITのクワッドローターの艦隊は、2004年から2014年の間に国立公園局による捜索救助に費やされた5140万ドルを削減することができました。