Инспекция топливных резервуаров с помощью дронов обещает эффективность, но отказ датчика оптического потока привел к прямому столкновению с внутренними стенками. Проблема: отражения от полированного металла обманули систему, нарушив стабильность полета. В 3D-конвейере использовались ROS Gazebo для моделирования среды и CloudCompare для анализа облака точек удара.
3D-конвейер: симуляция в Gazebo и постколлизионный анализ 🤖
Симуляция в ROS Gazebo воспроизвела резервуар с отражающими поверхностями, но модель не учла оптическое искажение изогнутого металла. Дрон потерял визуальную привязку, спутав отражение собственного света с реальным полом. CloudCompare позволил выровнять данные LiDAR до и после удара, выявив ошибку в 12 см при оценке высоты. Предложенное решение: комбинировать ультразвуковые датчики, чтобы не полагаться только на оптическую камеру в зеркальных средах.
Дрон влюбился в собственное отражение (и разбился) 💥
Датчик оптического потока увидел свой свет, отраженный от металла, и подумал: это, должно быть, пол. Спойлер: это было не так. Дрон, словно современный Нарцисс, ринулся приветствовать свое отражение и в итоге поцеловал лист металла. По крайней мере, теперь мы знаем, что дроны тоже попадаются в ловушку селфи. CloudCompare подтвердил: точка удара совпадает с самой яркой зоной резервуара. Ирония металла.