GAAS: на пути к полностью автономным летающим автомобилям L5 — надёжная структура расширяет GAAS лидарами!

GAAS — это программа с открытым исходным кодом, предназначенная для полностью автономных летательных аппаратов вертикального взлёта и посадки (VTOL) и дронов. GAAS расшифровывается как Generalized Autonomy Aviation System. Мы надеемся ускорить использование человеком воздушного пространства за счёт полной автономности летающих транспортных средств. Этот проект начался в 2016 году как хобби двух студентов. В 2019 году мы открыли исходный код проекта и надеемся в долгосрочной перспективе развивать GAAS на постоянной основе.

GAAS предоставляет полностью автономную платформу полёта, основанную на лидаре, релокализации с использованием HD-карты, планировании траектории и других модулях для воздушных судов. В отличие от технологии автопилота, ранее доступной только для потребительских дронов, GAAS стремится к надёжной полной автономности полёта для перевозки людей и может быть легко объединена с национальным управлением воздушным движением. В GAAS вы можете увидеть многие технологии автомобильного уровня (AG), которые ранее были доступны только в беспилотных автомобилях. Вся структура слабо связана, поэтому вы можете настраивать собственные модули и легко добавлять их в GAAS.

Превью:

Изображение не представлено.

Изображение не представлено.

Изображение не представлено.

Изображение не представлено.

Видео было загружено, чтобы показать весь конвейер. Возможно, вам потребуется загрузить это видео.

Различия между устаревшим GAAS и новым GAAS:

Мы используем лидары в качестве основного датчика вместо алгоритмов компьютерного зрения.

Устаревший GAAS основан на компьютерном зрении (CV), но полностью основанная на алгоритмах компьютерного зрения структура недостаточно надёжна для автономного полёта.

Для летающих автомобилей и больших грузовых дронов алгоритмы, основанные на компьютерном зрении, страдают от следующих проблем:

1. Недостаточная надёжность, особенно ночью или при переэкспонированных условиях. Когда воздушные транспортные средства летят с высокой скоростью, локализация становится недостаточно стабильной, что может привести к серьёзным авариям (что важно для крупных воздушных транспортных средств).

2. Компьютерное зрение требует значительных вычислительных ресурсов и не всегда работает в реальном времени на мобильных устройствах.

3. Подход, основанный на нейронных сетях, подвержен авариям в экстремальных сценариях, а сбои нелегко воспроизвести.

Эти проблемы недопустимы в сценариях пилотируемого полёта.

Поэтому введение лидара кажется необходимым в настоящее время. Вот почему мы создаём новый GAAS с нуля и переработали все модули на C++.

Сборка:

Протестировано на ОС: Ubuntu 18.04; PX4 (только для симуляции) 1.8.0.

Шаг 1: Проверьте состояние вашей сети

wget www.google.com

Шаг 2: Инструменты

(необязательно) Установите cuda 10.2 для всех алгоритмов на основе GPU, таких как icp_lidar_localization и версия GPU ndt_localization.

Вам может потребоваться обновить cmake как минимум до версии 3.13 для создания пакета icp_lidar_localization.

sudo apt install vim bwm-ng htop tmux git net-tools cmake-gui iotop curl

Шаг 3: Docker (только для моделирования)

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

sudo usermod -aG docker [ваше имя пользователя]

docker pull gaas/mavros-gazebo7-px4

Шаг 4: ros_melodic

./install_ros_melodic.sh

Шаг 5: opencv 3.4.5

sudo apt install cmake-qt-gui **Установка OpenCV 3.4.5**

1. Скачайте OpenCV 3.4.5 и разархивируйте:

   • cd opencv-3.4.5/
   • mkdir build&&cd build&&cmake-gui ..

2. Настройте параметры OpenCV в cmake-gui.

3. Выполните команды:

   • make -j4&&sudo make install

Шаг 6. Glog

1. Клонируйте репозиторий Google Glog:

   • git clone https://github.com/google/glog.git

2. Перейдите в каталог glog и создайте ветку v0.4.0:

   • cd glog
   • git checkout -b v0.4.0

3. Создайте каталог build и перейдите в него:

   • mkdir build
   • cd build

4. Сконфигурируйте проект с помощью cmake:

   • cmake ..

5. Соберите проект:

   • make

6. Установите проект:

   • sudo make install

Шаг 7. PCL 1.8.0

1. Загрузите и разархивируйте PCL 1.8.0:

   • cd pcl-1.8.0
   • mkdir build&&cd build&&cmake-gui ..

2. Настройте параметры PCL в cmake-gui.

3. Соберите и установите проект:

   • make -j4
   • sudo make install

Шаг 8 (опционально). Обновление Gazebo для симуляции

Перейдите в каталог GAAS/simulation и выполните скрипт upgrade_gazebo.sh.

Запуск проекта

Чтобы собрать проект, настроить все зависимости и запустить его, выполните команду:

• ./build_all.sh

Для запуска алгоритмов GAAS_contrib выполните команду:

• cd algorithms
• ./run_gaas_contrib_algorithms.sh

Запустите симуляцию (или воспроизведите rosbag):

• cd simulation&&./scripts/prepare_simulation.sh
• rosbag play --clock [path_to_your_rosbag]

И посмотрите демонстрацию летающего автомобиля в среде симуляции!

Лицензия

GAAS распространяется под лицензией BSD 3-Clause License.

Особенности

Проект предоставляет среду симуляции с 32-строчным лидаром и стереокамерами. Он включает в себя следующие функции:

1. Среда симуляции с вращающимся лидаром для картографирования и локализацией на основе NDT.

Более подробную информацию о настройке среды симуляции можно найти в файле simulation/README.md.

Дорожная карта

В настоящее время ведётся работа над следующими задачами:

1. Создание среды симуляции Gazebo, включая вращающиеся лидары, не повторяющиеся лидары и стереокамеры.

(1) Livox Horizon + передняя стереокамера — выполнено. (2) Velodyne HDL-32 + передняя стереокамера — выполнено.

2. Ускорение компиляции и развёртывания GAAS.

3. Реализация некоторых алгоритмов на основе лидара и реализация одного ключевого старта в среде симуляции.

Чеклист

На данный момент реализованы следующие задачи:

1. Проекция точек лидара на изображение — выполнено.
2. Извлечение евклидовых кластеров — выполнено.
3. Построение глобальной координатной HD-карты — выполнено.
4. Локализация лидара NDT (CPU/Cuda) — выполнено.
5. Модуль понижающей дискретизации — выполнено.
6. Планировщик пути A* — выполнено.
7. Рефакторинг px4 Offboard Commander — выполнено.
8. Генерация динамических препятствий и перепланировка — выполнено.
9. Адаптация Jetson AGX Xavier — выполнено.
10. Интерактивный графический интерфейс выбора цели в HD-картах — выполнено.
11. Множественное переключение субкарт — в разработке.
12. IMU-преинтеграция и высокочастотная локализация — выполнено.
13. Переключение режима VTOL — в разработке.
14. Децентрализованная надёжная наземная станция управления — в разработке.
15. Обобщённое управление состоянием контроллера полёта — выполнено.
16. PX4 State Reporter — выполнено.
17. Модуль HUD — выполнено.
18. Cuda-основанная множественная локализация ICP — выполнено.
19. Предварительная обработка удаления точек земли — выполнено.
20. Служба наблюдения за состоянием системы — выполнено.
21. HTTP-сервер на наземной станции управления — в разработке.
22. Поддержка нескольких вращающихся лидаров — выполнено.
23. Поддержка симуляционной среды Airsim — выполнено.