Zadanie jest proste. Trzeba przejść kilkanaście metrów w dwupiętrowym pomieszczeniu, omijając statyczne i ruchome przeszkody. Na drodze mogą się pojawić ślepe zaułki, ostre zakręty, schody lub wąskie przejścia. W budynku należy zlokalizować wcześniej określone obiekty i wskazać ich miejsce na tworzonej w czasie rzeczywistym geometrycznej mapie. Dane muszą zostać przesłane do stacji kontrolnej. Wszystko ma zająć nie więcej niż 45-60 minut. To jeden ze scenariuszy Eurathlon 2013, zawodów zainspirowanych katastrofą reaktora w Fukushimie w 2011 r. Podczas imprezy 14 robotów rywalizowało o to, który najlepiej wykona określone zadania.
Polskim inżynierom z Instytutu Maszyn Matematycznych (IMM) udało się zająć trzecie miejsce w scenariuszu USAR (Urban Search and Rescue). Wygrał zespół z Niemiec, ale to Polacy, dzięki urządzeniu MSAS II jako jedyni wykonali dokładną mapę 3D.
Wsparcie dla akcji
Pomysł na rozwój systemów wspierających ekipy ratunkowe w kryzysowych sytuacjach to reakcja Komisji Europejskiej na trzęsienia ziemi w Japonii i na Haiti. 17,5 mln euro wsparcia miało pobudzić pracę nad technologiami, które w przyszłości pomogą w akcjach ratunkowych. Tak powstał program ICARUS (Integrated Components for Assisted Rescue and Unmanned Search Operations).
W jego ramach inżynierowie z IMM otrzymali dofinansowanie na projekt „Zintegrowanych komponentów do wspomagania akcji ratunkowych i bezzałogowych poszukiwań”. To jeden z trzech programów realizowanych przez instytut, w których udział bierze robot MSAS II (z ang. Mobile Spatial Assistance System). Wcześniej IMM nie zajmował się robotyką. Prace nad urządzeniem trwają od 2009 r. Instytut podjął się stworzenia oprogramowania robota MSAS II dzięki przejściu do jego zespołu prof. Andrzeja Masłowskiego z Politechniki Warszawskiej.
Punkty i wektory
Przy konstrukcji robota zespół wykorzystywał dostępne na rynku rozwiązania.
— To najtrudniejszy element w przygotowaniach robota. Tak naprawdę dopiero teraz, po pięciu latach, wiemy, jakie części i od kogo kupować. Początkowo decydowaliśmy się na — jak nam się wydawało — najlepsze, ale jednocześnie bardzo drogie elementy. Szybko się okazało, że to błędne podejście, bo nie dawało zamierzonych rezultatów — wspomina dr inż. Janusz Będkowski, lider zespołu, w którym znaleźli się także mgr inż. Paweł Musialik, mgr inż. Karol Majek, inż. Michał Pełka i mgr Igor Ostrowski (pracujący przy projekcie TIRAMISU).
Najważniejsze dla IMM było stworzenie szybkich i dokładnych algorytmów i oprogramowania pozwalających za pomocą laserowego systemu pomiarowego 3D konstruować jak najwierniejsze mapy semantyczne otoczenia. Semantyczne, czyli nie tylko przedstawiające geometryczną strukturę obiektów, ale także pozwalające odróżnić konkretne przedmioty na mapie, np. budynki, samochody, a nawet rośliny i ludzi.
Mapa powstaje w kilku etapach. Najpierw robot sterowany przez komputer przejeżdża przez wyznaczony obiekt. Kierujący może mu wyznaczyć przystanki, między którymi będzie się poruszał samodzielnie. Urządzenie zbiera dane z otoczenia, wyznaczając punkty w przestrzeni 3D. Te są przesyłane do komputera w dwóch pakietach (na początku są to współrzędne punktów, a potem współrzędne wektorów, co pozwala łączyć punkty w figury), gdzie powstaje trójwymiarowa mapa. Na końcu na mapę nakłada się model semantyczny, czyli rozpoznający wcześniej wyznaczone obiekty.
Przetworzenie mapy trwa od kilku sekund do kilkunastu minut w zależności od obszaru działania. Oprogramowanie pozwala dostrzegać także zmiany w otoczeniu, czyli nowe obiekty. W odczycie mapy 3D nie przeszkadzają np. przechodzący obok ludzie, system skutecznie usuwa szumy z mapy.
Technologia nie zawsze może
— Kilka lat temu procesory umożliwiające przetworzenie takiej liczby danych zajmowały tyle miejsca co niewielka szafka. Dopiero od dwóch lat dostępne są układy, które mają nie tylko odpowiednią moc, ale są też na tyle małe i energooszczędne, że można je umieścić w robotach czy dronach. Dlatego tworzenie map otoczenia w czasie rzeczywistym bardzo posunęło się do przodu — tłumaczy Janusz Będkowski.
Co ciekawe, znacznie łatwiej urządzenie odczytuje mapy środowiska, którego otoczenie ma nieregularne kształty. Przykładowo: tworząc mapę wnętrza piętrowego budynku potrzebuje odpowiedniego algorytmu, który wskaże mu przerwę między piętrami, której nie widzi kamera. Dlatego znacznie łatwiej robot odczytuje dane z miejsc takich jak jaskinie. To rozwiązanie może być zastosowane nie tylko przy wsparciu akcji ratunkowych, ale także przy sprawdzaniu nieznanych terenów, np. tropikalnych lasów, jaskiń, jak również w geodezji i budownictwie.
— To bardzo dobry sposób chociażby na sprawdzanie prawidłowego wykonywania inwestycji. Wystarczy, że robot przejedzie się po budowie i już widać, czy budynek powstaje zgodnie z założeniami konstrukcyjnymi — tłumaczy Janusz Będkowski. Pod wrażeniem efektów pracy inżynierów z IMM była firma Nvidia, producent m.in. kart graficznych. Zespół Instytutu jest jednym z czterech z Polski, z którymi spółka współpracuje przy badaniach nad wykorzystaniem technologii 3D w ramach tzw. CUDA Research Center.
Mapa pomoże w treningu
Robot MSAS II jest już gotowy do pracy. Inżynierowie chcą jeszcze tylko stworzyć obudowę i usprawnić niektóre elementy, np. zasięg kamery, który wynosi kilkanaście metrów. IMM ma dwie możliwości: może sprzedawać roboty, ale także licencje na oprogramowanie do tworzenia map 3D. IMM planuje sprzedać około 200 licencji w roku.
Janusz Będkowski wraz z zespołem pracuje też nad innymi rozwiązaniami. Jednym z nich jest możliwość tworzenia trójwymiarowych map z wykorzystaniem dodatkowej informacji w postaci zdjęć otoczenia.
IMM bierze także udział w TIRAMISU, czyli inicjatywie mającej na celu stworzenie narzędzi do humanitarnego rozminowywania. W tym przypadku Polacy przygotowują m.in. edukacyjną grę wideo uczącą dzieci z zagrożonych terenów zasad bezpieczeństwa i trenażery komputerowe, czyli oprogramowanie do treningu operatorów urządzeń do humanitarnego rozminowywania.