211service.com
GPS som aldrig misslyckas
Kör nerför en gata på Manhattan, och din bils navigationssystem blinkar in och ur drift. Det beror på att satellitsignalerna Global Positioning System (GPS) som används av bilnavigeringssystem och andra tekniker blockeras av byggnader. GPS fungerar inte heller bra inomhus, inne i tunnlar och tunnelbanesystem eller i grottor – ett problem för alla från räddningspersonal till soldater.
Men i ett nyligen framsteg som ännu inte har publicerats har forskare vid Sarnoff , i Princeton, NJ, säger att deras prototypteknik – som använder avancerad bearbetning av stereovideobilder för att fylla i GPS-luckor – kan bibehålla platsnoggrannheten inom en meter efter en halv kilometers rörelse genom så kallade GPS-nekade miljöer.
Den typen av upplösning är ett stort framsteg på området, vilket ger GPS-liknande noggrannhet över avstånd som är relevanta för intermittenta serviceluckor som kan uppstå i stadsstrider eller körning i centrum. Det här är ett allmänt forskningsproblem inom datorseende, men ingen har fått den typ av noggrannhet vi får, säger Rakesh Kumar, datavetare vid Sarnoff. Arbetet baserades delvis på tidigare forskning gjord vid Sarnoff av David Nister, en datavetare nu vid University of Kentucky.
Motilal Agrawal , en datavetare vid SRI International, i Menlo Park, CA, som också utvecklar GPS-förnekade platsteknologier, håller med och säger att framsteg i huvudsak representerar ett femfaldigt språng i noggrannhet. Vi har inte sett den rapporterade felfrekvensen tidigare, säger Agrawal. Det är jävligt bra. För oss är en meter fel typiskt över 100 meter – och att komma över 500 meter är anmärkningsvärt och ganska bra.
Tillvägagångssättet använder fyra små kameror, som så småningom kan fästas på en soldats hjälm eller på stötfångaren på en bil. Två kameror är vända framåt och två bakåt. När GPS-signaler tonas ut, beräknar tekniken plats i 3D-rymden genom att göra beräkningar från objekten som passerar genom dess 2D-synfält när kameran rör sig.
Detta är en uppgift i flera steg. Tekniken härleder först tillryggalagd sträcka genom att beräkna hur en serie fasta objekt rör sig i förhållande till kamerabilden. Sedan lägger den ihop dessa små rörelser för att beräkna det totala avståndet. Men eftersom att lägga ihop många små rörelser kan skapa fel med tiden – ett problem som kallas drift – identifierar programvaran landmärken och hittar samma landmärken i efterföljande bildrutor för att korrigera denna drift. Denna del av tekniken kallas visuell odometri. Slutligen urskiljer tekniken vilka objekt som rör sig och filtrerar bort dem för att undvika att slänga ut beräkningarna. Det fungerar även i utmanande, röriga miljöer, säger Kumar.
Den väsentliga metoden är som hur människor navigerar, säger Kumar. När människor blundar när de går, kommer de att svänga åt vänster eller höger. Du använder din syn för att veta om du går rakt eller svänger. Sedan använder du synen för att känna igen landmärken.
Medan den allmänna idén har eftersträvats i flera år, har Sarnoff uppnått milstolpen för en meter noggrannhet bara under de senaste tre månaderna - ett framsteg som kommer att publiceras snart, säger Kumar. Det är ett viktigt framsteg, säger Frank Dellaert, datavetare vid Georgia Tech. Det här är betydelsefullt, säger han. Anledningen är att att lägga till dessa hastigheter över tiden ackumulerar fel, och att få denna typ av noggrannhet över ett sådant avstånd betyder att den 'visuella odometri'-komponenten i deras system är mycket hög kvalitet.
Kumar säger att tekniken också tillåter användare – oavsett om det är soldater, robotar eller, så småningom, förare – att bygga korrekta kartor över var de har varit, och även att kommunicera med varandra för att skapa en gemensam bild av deras relativa platser.
Kurt Konolige, Agrawals forskningspartner vid SRI, där Sarnoff är ett dotterbolag, säger att ett mål är att minska den beräkningskraft som krävs för att göra en så intensiv bearbetning av videobilder – något som Kumars grupp arbetar med. Men om storleken och kostnaden kunde göras tillräckligt låg, säger han, kan man också föreställa sig små enheter som människor kan bära när de rörde sig i en stad, till exempel, eller inne i en stor byggnad, som skulle hålla reda på sin position och vägleda dem till platser.
Tekniken, finansierad av Office of Naval Research (ONR), testas av militära enheter för användning i urbana strider. Dylan Schmorrow, ONR-programledaren, säger att Sarnoffs arbete är unikt och viktigt eftersom deras teknik lägger till en relativt låg kostnadsmetod för att skapa visuella landmärken med vanliga kameror för att låta andra sensorer fungera mer exakt.
Kumar säger att medan den första prioriteringen är att leverera mogna versioner av tekniken till Sarnoffs militära sponsorer, kommer nästa steg att vara att försöka producera en version som kan fungera inom bilindustrin. Han säger att tekniken ännu inte har presenterats för bilföretag, men vi planerar att göra det. Han tillägger att den största kommersiella tillämpningen skulle vara att förbättra bilnavigeringssystem.