.png)
מעבר ל-Optical Flow הפשוט: למה היתוך ויזואלי-אינרציאלי מבוסס אופטימיזציה הוא המפתח לאוטונומיה בשטח
הטסת רחפנים ומערכות אוטונומיות בתוך מבנים, מחסנים לוגיסטיים, Urban Canyons או תחת חסימות לוחמה אלקטרונית אקטיביות, הפכה מדרישת נישה לצורך תפעולי חיוני עבור חברות אזרחיות וביטחוניות. מנהלי פיתוח מתמודדים עם האתגר לשמור על State Estimation מדויק של הכלי מבלי להעמיס עליו חומרה צבאית כבדה, יקרה ומוגבלת רגולטורית כמו מערכות CRPA או רכיבי IMU טקטיים. המטרה להשיג אוטונומיה מלאה וחסינה תוך הסתמכות בלעדית על חומרה מסחרית זמינה דוגמת מצלמות וחיישני MEMS IMU פשוטים, מכוונת את תעשיית הרובוטיקה לפתרונות אלגוריתמיים מתקדמים.
צוותי פיתוח שמנסים לפתור את בעיית הניווט בהיעדר אותות לוויינים פונים לרוב לפתרונות אינטואיטיביים כמו אלגוריתמי Optical Flow בסיסיים או היתוך נתונים בתצורת Loosely Coupled באמצעות מסנן EKF. גישות אלו נכשלות מהר ברגע שהן פוגשות את תנאי השטח האמיתיים. אלגוריתמים קלאסיים שמבוססים על מאפיינים דלילים מניחים קיום של נקודות עניין גיאומטריות ברורות במרחב, ולכן המערכת מאבדת עקיבה באופן מיידי בעת טיסה מעל קירות לבנים חלקים, רצפות מבריקות או בתנאי תאורה משתנים. בנוסף, מסנני EKF פשוטים מקרבים מחדש לליניאריות את משוואות המצב בכל צעד זמן סביב הערכת המצב הנוכחית. במערכות לא ליניאריות חריפות, נקודות הלינאריזציה שמשתנות גורמות לפילטר לייצר מידע פיקטיבי ולסבול מחוסר עקביות שמובילה להערכת אי ודאות אופטימית מידי ויוצרת סחיפה בלתי חסומה של עשרות מטרים תוך דקות בודדות. בעיה נוספת נוגעת להבחנה בקנה המידה האמיתי כי מצלמה בודדת מתקשה להבחין בין תנועה קטנה וקרובה לבין תנועה גדולה ורחוקה. מסננים פשוטים מתקשים לחלץ את קנה המידה האמיתי של המרחב ללא עוגן חיצוני ומאבדים יציבות ברגע שרחפן מבצע תנועה סיבובית טהורה.
השגת יציבות Production אמיתית מחייבת מעבר למבנה של Tightly Coupled VIO מבוסס אופטימיזציה שפועל על גבי Sliding Window. מפתחים מנסחים את האלגוריתם כבעיית Non Linear Least Squares מעל Factor Graph במקום לעדכן את המערכת צעד אחר צעד בכל מדידה. הם מגדירים את וקטור המצב על פני חלון הזמן וכוללים בו את המיקום, המהירות, האוריינטציה ואת הטיות חיישני ה-IMU. מהנדסים משלבים טכניקות מתקדמות כמו First Estimates Jacobians שמוודאות כי חישובי היעקוביאן עבור מצבים קבועים מתבצעים תמיד סביב אותה נקודת לינאריזציה ראשונית, וכך הם מונעים את בעיית חוסר העקביות הסטטיסטית.
האלגוריתם ממזער בו זמנית שתי פונקציות עלות, שגיאת הניבוי האינרציאלית ושגיאת ההטלה הוויזואלית. משוואת מזעור האנרגיה בגרף שואפת למינימום של הביטוי
min [ S1 ||r_B(z, x)||²_P + S2 ||r_C(z, x, l)||²_V ]
האלגוריתם מחשב את איבר השגיאה האינרציאלית r_B בצורה אינווריאנטית על תת סעפות של חבורות לי כדי למנוע חישוב מחדש של האינטגרלים בכל איטרציה של פותר האופטימיזציה. איבר השגיאה הוויזואלית r_C תלוי במשתנים הנצפים מהמצלמה, ובסביבות דלות טקסטורה המערכת משלבת אילוצי זרימה ישירים לצד המאפיינים הגיאומטריים כדי לשמור על נעילת המרחב. המערכת מפעילה פותרני אופטימיזציה ייעודיים כמו אלגוריתמי Levenberg Marquardt שמבוססים על מטריצות הסייאניות דלילות, פותרת את אילוץ קנה המידה של המצלמה דרך נתוני התאוצה של ה-IMU ומבצעת כיול עצמי להטיות החיישן בזמן אמת.
עבור חברות שמפתחות מערכות אוטונומיות, שילוב הנדסה אלגוריתמית מתקדמת ב-VIO משנה לחלוטין את ה-ROI ואת היתרון התחרותי של המוצר. המערכת משיגה דיוק סנטימטרי חסום בסביבות חשוכות GPS ומפחיתה את שגיאת הסחיפה לפחות מחצי אחוז מכלל מרחק הטיסה, אפילו בתנאים מאתגרים ויזואלית. רחפן שמצויד ביכולות אלו טס לאורך קילומטר שלם בתוך מחסן או מנהרה ומסיים את המסלול בסטייה של סנטימטרים בודדים בלבד. המערכת מציגה גם חסינות לתמרונים חריפים ושינויי דינמיקה, משום שניהול הלינאריזציה העקבי ורכיב ה-IMU Preintegration שומרים עליה נעולה על המיקום גם במהלך פניות חדות או תחת תנאי תאורה משתנים שמסמאים את המצלמה לרגע. פתרון בעיית הניווט ברמת התוכנה והאלגוריתמיקה מייתר את הצורך בחיישני LiDAR כבדים או במערכות ניווט צבאיות יקרות, פעולה שמוזילה את עלויות הייצור של כל כלי ומאריכה משמעותית את זמן הטיסה של הסוללה.
אנחנו ב-Mathematic.ai פועלים בדיוק במרחב הנדסי זה. כצוות מחקר אלגוריתמי יישומי, אנו לוקחים את חזית התיאוריות הגיאומטריות והסטטיסטיות של ה-VIO וה-SLAM, ומממשים אותן בקוד נייטיב יציב, יעיל ואופטימלי לחומרת הקצה שלכם. אנו עוזרים לכם לדלג על שלב הסימולציות השבירות ולהביא לשטח מערכת אוטונומית קשיחה, שורדת ומוכנה לשוק. אם אתם זקוקים לשותף טכנולוגי עתיר ניסיון שיודע לספק שירותי מחקר ופיתוח Hands-on, מארגוני אנטרפרייז ועד סטארט-אפים, ממשרדי תכנון ועד למפעלי אנרגיה, על מנת להוציא חזון אלגוריתמי שלכם מהכוח אל הפועל? הבה נדבר!
כמובן, אנחנו כתמיד ממשיכים לספק שירותי מחקר אלגוריתמי יישומי ונותנים פתרונות ב-"קימונו פתוח" ומקדמים עצמאות הלקוחות שלנו ואי-תלות בנו.
שלמה יונה,
מייסד ומדען ראשי,
מתמטיקאי מחקר ופיתוח בע"מ
053-7326360
פודקאסט על החברה ועליי, שלמה יונה, ואופן העבודה שלנו ואיתנו:
Comments