पहले उत्तरदाताओं की सहायता के लिए इन्फ्रारेड कैमरा के साथ स्वायत्त ड्रोन: 7 कदम

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:20

विश्व स्वास्थ्य संगठन की एक रिपोर्ट के अनुसार, हर साल प्राकृतिक आपदाएं लगभग 90,000 लोगों की जान लेती हैं और दुनिया भर में लगभग 160 मिलियन लोगों को प्रभावित करती हैं। प्राकृतिक आपदाओं में भूकंप, सुनामी, ज्वालामुखी विस्फोट, भूस्खलन, तूफान, बाढ़, जंगल की आग, गर्मी की लहरें और सूखा शामिल हैं। समय सार का है क्योंकि हर मिनट बीतने के साथ बचने की संभावना कम होने लगती है। पहले उत्तरदाताओं को क्षतिग्रस्त घरों में जीवित बचे लोगों का पता लगाने में परेशानी हो सकती है और उनकी तलाश करते समय अपनी जान जोखिम में डाल सकते हैं। एक ऐसी प्रणाली होने से जो दूर से लोगों का पता लगा सकती है, उस गति को बहुत बढ़ा देगी जिस पर पहले उत्तरदाता उन्हें इमारतों से निकालने में सक्षम होते हैं। अन्य प्रणालियों पर शोध करने के बाद, मैंने पाया कि कुछ कंपनियों ने ऐसे रोबोट बनाए हैं जो भूमि आधारित हैं या ऐसे ड्रोन बनाए हैं जो लोगों को ट्रैक कर सकते हैं लेकिन केवल इमारतों के बाहर काम करते हैं। एक विशेष इन्फ्रारेड कैमरों के साथ गहराई वाले कैमरों का संयोजन इनडोर क्षेत्र की सटीक ट्रैकिंग और आग, लोगों और जानवरों का प्रतिनिधित्व करने वाले तापमान परिवर्तनों का पता लगाने की अनुमति दे सकता है। एक मानव रहित हवाई वाहन (यूएवी) पर एक कस्टम एल्गोरिथ्म के साथ सेंसर को लागू करने से, घरों का स्वायत्त रूप से निरीक्षण करना और लोगों और जानवरों के स्थान की पहचान करना संभव होगा ताकि उन्हें जल्द से जल्द बचाया जा सके।

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चरण 1: डिजाइन आवश्यकताएँ

उपलब्ध तकनीकों पर शोध करने के बाद, मैंने मशीन विजन विशेषज्ञों के साथ संभावित समाधानों पर चर्चा की और खतरनाक क्षेत्रों में बचे लोगों का पता लगाने के लिए सबसे अच्छी विधि खोजने के लिए पहले प्रतिक्रियाकर्ता के साथ चर्चा की। नीचे दी गई जानकारी सिस्टम के लिए आवश्यक सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं और डिजाइन तत्वों को सूचीबद्ध करती है।

• विजन प्रोसेसिंग - सिस्टम को सेंसर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रतिक्रिया के बीच सूचनाओं के आदान-प्रदान के लिए तेज प्रसंस्करण गति प्रदान करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, सिस्टम को दीवारों और बाधाओं का पता लगाने में सक्षम होना चाहिए ताकि वे खतरे में लोगों को ढूंढते हुए उनसे बच सकें।
• स्वायत्त - सिस्टम को उपयोगकर्ता या ऑपरेटर से इनपुट के बिना कार्य करने में सक्षम होना चाहिए। यूएवी तकनीक के साथ न्यूनतम अनुभव वाले कर्मियों को एक या कुछ बटन दबाने में सक्षम होना चाहिए ताकि सिस्टम अपने आप स्कैन करना शुरू कर दे।
• रेंज - रेंज सिस्टम और निकटता में अन्य सभी वस्तुओं के बीच की दूरी है। सिस्टम कम से कम 5 मीटर दूर से हॉलवे और प्रवेश द्वार का पता लगाने में सक्षम होना चाहिए। आदर्श न्यूनतम परास 0.25 मीटर है ताकि निकट की वस्तुओं का पता लगाया जा सके। पता लगाने की सीमा जितनी अधिक होगी, बचे लोगों के लिए पता लगाने का समय उतना ही कम होगा।
• नेविगेशन और डिटेक्शन एक्यूरेसी - सिस्टम को सभी प्रवेश द्वारों को सटीक रूप से खोजने में सक्षम होना चाहिए और वस्तुओं की अचानक उपस्थिति का पता लगाते हुए किसी भी वस्तु को हिट नहीं करना चाहिए। सिस्टम को विभिन्न सेंसरों के माध्यम से लोगों और निर्जीव वस्तुओं के बीच अंतर खोजने में सक्षम होना चाहिए।
• संचालन की अवधि - सिस्टम को स्कैन करने के लिए कितने कमरों की आवश्यकता के आधार पर 10 मिनट या उससे अधिक समय तक चलने में सक्षम होना चाहिए।
• गति - यह 10 मिनट से भी कम समय में पूरी इमारत को स्कैन करने में सक्षम होना चाहिए।

चरण 2: उपकरण चयन: गतिशीलता की विधि

क्वाडकॉप्टर को रिमोट कंट्रोल कार पर चुना गया था क्योंकि हालांकि क्वाडकॉप्टर नाजुक है, बाधाओं से बचने के लिए इसे नियंत्रित करना और ऊंचाई में बदलाव करना आसान है। क्वाडकॉप्टर सभी सेंसरों को पकड़ सकता है और उन्हें स्थिर कर सकता है ताकि विभिन्न कमरों में घूमते समय वे अधिक सटीक हों। प्रोपेलर कार्बन फाइबर से बने होते हैं जो गर्मी प्रतिरोधी होते हैं। दुर्घटनाओं को रोकने के लिए सेंसर दीवारों से सीधे दूर होते हैं।

• रिमोट कंट्रोल भूमि वाहन

  • पेशेवरों - बिना गिरे तेजी से आगे बढ़ सकते हैं और तापमान से प्रभावित नहीं होते हैं
  • विपक्ष - वाहन एक बार में कम क्षेत्र को कवर करते हुए सेंसर को जमीन पर नीचे रखेगा और बाधाओं से अवरुद्ध किया जा सकता है

• quadcopter

  • पेशेवरों - परिवेश का 360 दृश्य प्राप्त करने के लिए सेंसर को हवा में उठाता है
  • विपक्ष - अगर यह दीवार से टकराता है, तो गिर सकता है और ठीक नहीं हो सकता

चरण 3: उपकरण चयन: माइक्रोकंट्रोलर

माइक्रोकंट्रोलर के लिए मुख्य दो आवश्यकताएं हैं क्वाडकॉप्टर पर पेलोड को कम करने के लिए छोटे आकार और सूचना इनपुट को तेजी से संसाधित करने की गति। रॉक 64 और डीजेआई नाज़ा का संयोजन माइक्रोकंट्रोलर का सही संयोजन है क्योंकि रॉक 64 में लोगों को जल्दी से पहचानने और क्वाडकॉप्टर को दीवारों और बाधाओं में चलने से रोकने के लिए पर्याप्त प्रसंस्करण शक्ति है। DJI Naza सभी स्थिरीकरण और मोटर नियंत्रण को अच्छी तरह से करके इसकी प्रशंसा करता है जो कि Rock64 नहीं कर सकता है। माइक्रोकंट्रोलर एक सीरियल पोर्ट के माध्यम से संचार करते हैं और यदि आवश्यक हो तो उपयोगकर्ता नियंत्रण की अनुमति देते हैं। रास्पबेरी पाई एक अच्छा विकल्प होता, लेकिन चूंकि रॉक64 में एक बेहतर प्रोसेसर था और अगली तालिका में सूचीबद्ध सेंसर से बेहतर कनेक्टिविटी थी, इसलिए पाई का चयन नहीं किया गया था। समर्थन और कनेक्टिविटी की कमी के कारण इंटेल एडिसन और पिक्सहॉक का चयन नहीं किया गया था।

• रास्पबेरी पाई

  • पेशेवरों - दीवारों और स्थिर वस्तुओं का पता लगा सकते हैं
  • विपक्ष - सभी सेंसर से डेटा को बनाए रखने के लिए संघर्ष करता है ताकि प्रवेश द्वार जल्दी से न देख सकें। मोटर सिग्नल आउटपुट नहीं कर सकते हैं और क्वाडकॉप्टर के लिए कोई स्थिर सेंसर नहीं है

• रॉक64

  • पेशेवरों - थोड़ी विलंबता के साथ दीवारों और प्रवेश द्वारों का पता लगाने में सक्षम।
  • विपक्ष - सभी सेंसरों का उपयोग किए बिना पूरे घर में सिस्टम का मार्गदर्शन करने में सक्षम। मोटर गति को नियंत्रित करने के लिए पर्याप्त सिग्नल भेजने में असमर्थ और क्वाडकॉप्टर के लिए कोई स्थिर सेंसर नहीं है

• इंटेल एडिसन

  • पेशेवरों - कुछ अंतराल के साथ दीवारों और प्रवेश द्वारों का पता लगाने में सक्षम
  • विपक्ष - पुरानी तकनीक, कई सेंसरों को नए पुस्तकालयों की आवश्यकता होगी जो बनाने में बहुत समय लगता है

• डीजेआई नाज़ा

  • पेशेवरों - मोटर गति में सूक्ष्म समायोजन के साथ क्वाडकॉप्टर को हवा में स्थिर होने की अनुमति देने के लिए, गायरोस्कोप, एक्सेलेरोमीटर और मैग्नेटोमीटर को एकीकृत किया गया है
  • विपक्ष - किसी भी प्रकार की दृष्टि प्रसंस्करण करने में असमर्थ

• पिक्सहॉक

  • पेशेवरों - सामान्य प्रयोजन इनपुट आउटपुट (GPIO) का उपयोग करके प्रोजेक्ट में उपयोग किए गए सेंसर के साथ कॉम्पैक्ट और संगत
  • विपक्ष - किसी भी प्रकार की दृष्टि प्रसंस्करण करने में असमर्थ

चरण 4: उपकरण चयन: सेंसर

खतरनाक क्षेत्रों में लोगों को खोजने के लिए आवश्यक सभी जानकारी प्राप्त करने के लिए कई सेंसर के संयोजन का उपयोग किया जाता है। चुने गए दो मुख्य सेंसर में साउंड नेविगेशन एंड रेंजिंग (सोनार) के साथ स्टीरियो इंफ्रारेड कैमरा शामिल है। कुछ परीक्षण के बाद, मैंने Realsense D435 कैमरे का उपयोग करने का निर्णय लिया है क्योंकि यह छोटा है और 20 मीटर दूर तक की दूरी को सटीक रूप से ट्रैक करने में सक्षम है। यह 90 फ्रेम प्रति सेकेंड पर चलता है जो यह निर्णय लेने से पहले कई माप लेने की अनुमति देता है कि वस्तुएं कहां हैं और क्वाडकोप्टर को किस दिशा में इंगित करना है। सोनार सेंसर को सिस्टम के ऊपर और नीचे रखा जाता है ताकि क्वाडकॉप्टर को यह पता चल सके कि किसी सतह से संपर्क करने से पहले उसे कितना ऊंचा या नीचा जाने दिया जाता है। सिस्टम को कांच जैसी वस्तुओं का पता लगाने की अनुमति देने के लिए एक आगे की ओर रखा गया है जिसे स्टीरियो इंफ्रारेड कैमरा सेंसर नहीं पहचान सकता है। गति और वस्तु पहचान एल्गोरिदम का उपयोग करके लोगों और जानवरों का पता लगाया जाता है। FLIR कैमरा स्टीरियो इंफ्रारेड कैमरा ट्रैक करने में मदद करने के लिए लागू किया जाएगा कि प्रतिकूल परिस्थितियों में स्कैनिंग की दक्षता बढ़ाने के लिए क्या जीवित है और क्या नहीं।

• किनेक्ट V1

  • पेशेवरों - ६ मीटर दूर तक ३डी वस्तुओं को आसानी से ट्रैक कर सकते हैं
  • विपक्ष -केवल 1 इन्फ्रारेड सेंसर है और क्वाडकॉप्टर के लिए बहुत भारी है

• रीयलसेंस डी४३५

  • पेशेवरों - २५ मीटर दूर तक उच्च परिशुद्धता ३डी ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए २ इन्फ्रारेड कैमरे और एक लाल, हरा, नीला, गहराई (आरजीबी-डी) कैमरा है। यह क्वाडकॉप्टर में आसानी से फिट होने के लिए 6 सेमी चौड़ा है
  • विपक्ष - गर्म हो सकता है और शीतलन प्रशंसक की आवश्यकता हो सकती है

• राडार

  • पेशेवरों - बीम जो अपनी दृष्टि की रेखा में 40 मीटर दूर तक के स्थानों को ट्रैक कर सकता है
  • विपक्ष - पर्यावरण में गर्मी माप सटीकता को प्रभावित कर सकती है

• सोनार

  • पेशेवरों - बीम जो 15 मीटर दूर ट्रैक कर सकता है लेकिन कांच और एक्रिलिक जैसी पारदर्शी वस्तुओं का पता लगाने में सक्षम है
  • विपक्ष - दृष्टि की एक पंक्ति में केवल बिंदु लेकिन क्वाडकॉप्टर द्वारा क्षेत्र को स्कैन करने के लिए स्थानांतरित किया जा सकता है

• अल्ट्रासोनिक

  • पेशेवरों - इसकी सीमा 3 मीटर तक है और यह बहुत सस्ती है
  • विपक्ष - दृष्टि की एक पंक्ति में केवल बिंदु और बहुत आसानी से दूरी संवेदन की सीमा से बाहर हो सकते हैं

• FLIR कैमरा

  • पेशेवरों - बिना किसी हस्तक्षेप के धुएं के माध्यम से गहराई से तस्वीरें लेने में सक्षम और गर्मी हस्ताक्षर के माध्यम से जीवित लोगों का पता लगा सकते हैं
  • विपक्ष - अगर कुछ भी सेंसर के साथ हस्तक्षेप करता है, तो दूरी की गणना गलत तरीके से की जा सकती है

• पीर सेंसर

  • पेशेवरों - तापमान में परिवर्तन का पता लगाने में सक्षम
  • विपक्ष - यह इंगित करने में असमर्थ है कि तापमान अंतर कहाँ है

चरण 5: उपकरण चयन: सॉफ्टवेयर

मैंने माइक्रोकंट्रोलर के साथ सभी सेंसरों के बीच एक सहज एकीकरण बनाने के लिए रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (आरओएस) के साथ रियलसेंस एसडीके का उपयोग किया। एसडीके ने बिंदु क्लाउड डेटा की एक स्थिर धारा प्रदान की जो क्वाडकॉप्टर की सभी वस्तुओं और सीमाओं को ट्रैक करने के लिए आदर्श थी। ROS ने मेरे द्वारा बनाए गए प्रोग्राम में सभी सेंसर डेटा भेजने में मेरी मदद की जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करता है। एआई में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एल्गोरिदम और मोशन डिटेक्शन एल्गोरिदम शामिल हैं जो क्वाडकॉप्टर को अपने वातावरण में गति खोजने की अनुमति देते हैं। क्वाडकॉप्टर की स्थिति को नियंत्रित करने के लिए नियंत्रक पल्स चौड़ाई मॉड्यूलेशन (PWM) का उपयोग करता है।

• फ़्रीनेक्ट

  • पेशेवरों - सब कुछ नियंत्रित करने के लिए निम्न स्तर की पहुंच है
  • विपक्ष - केवल Kinect V1. का समर्थन करता है

• रीयलसेंस एसडीके

  • पेशेवरों - Realsense कैमरा से सूचना स्ट्रीम से आसानी से पॉइंट क्लाउड डेटा बना सकते हैं
  • विपक्ष - केवल Realsense D435 कैमरा का समर्थन करता है

• FLIR लिनक्स ड्राइवर

  • पेशेवरों - FLIR कैमरे से डेटा स्ट्रीम प्राप्त कर सकते हैं
  • विपक्ष - दस्तावेज़ीकरण बहुत सीमित है

• रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (आरओएस)

  • पेशेवरों - कैमरा कार्यों के प्रोग्रामिंग के लिए आदर्श ऑपरेटिंग सिस्टम
  • विपक्ष - कुशल डेटा संग्रह के लिए तेज़ एसडी कार्ड पर स्थापित करने की आवश्यकता है

चरण 6: सिस्टम विकास

डिवाइस की "आंखें" Realsense D435 स्टीरियो इंफ्रारेड सेंसर है जो एक ऑफ-द-शेल्फ सेंसर है जिसका उपयोग मुख्य रूप से 3D मैपिंग (चित्र 1) जैसे रोबोट अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है। जब यह सेंसर क्वाडकॉप्टर पर स्थापित होता है, तो इन्फ्रारेड कैमरा क्वाडकॉप्टर को स्वायत्त रूप से चलने के लिए मार्गदर्शन और अनुमति दे सकता है। कैमरे द्वारा उत्पन्न डेटा को एक बिंदु बादल कहा जाता है जिसमें एक अंतरिक्ष में बिंदुओं की एक श्रृंखला होती है जिसमें कैमरे की दृष्टि में एक निश्चित वस्तु की स्थिति के बारे में जानकारी होती है। इस बिंदु बादल को एक गहराई के नक्शे में परिवर्तित किया जा सकता है जो रंगों को अलग-अलग गहराई के रूप में दिखाता है (चित्र 2)। लाल और दूर है, जबकि नीला करीब मीटर है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह प्रणाली निर्बाध है, आरओएस नामक एक ओपन-सोर्स ऑपरेटिंग सिस्टम का उपयोग किया गया था, जो आमतौर पर रोबोट पर उपयोग किया जाता है। यह निम्न-स्तरीय डिवाइस नियंत्रण करने की अनुमति देता है, और सभी सेंसर तक पहुंचने और अन्य कार्यक्रमों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा को संकलित करने की अनुमति देता है। ROS Realsense SDK के साथ संचार करेगा जो विभिन्न कैमरों को चालू और बंद करने की अनुमति देता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि ऑब्जेक्ट सिस्टम से कितनी दूर हैं। दोनों के बीच की कड़ी मुझे कैमरे से डेटा स्ट्रीम तक पहुंचने की अनुमति देती है जो एक बिंदु बादल बनाता है। पॉइंट क्लाउड जानकारी यह निर्धारित कर सकती है कि सीमाएँ और वस्तुएँ 30 मीटर के भीतर कहाँ हैं और 2cm की सटीकता है। अन्य सेंसर जैसे सोनार सेंसर और डीजेआई नाज़ा नियंत्रक में एम्बेडेड सेंसर क्वाडकॉप्टर की अधिक सटीक स्थिति की अनुमति देते हैं। मेरा सॉफ्टवेयर पॉइंट क्लाउड तक पहुंचने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करता है और स्थानीयकरण के माध्यम से डिवाइस के आसपास के पूरे स्थान का नक्शा बनाता है। एक बार जब सिस्टम लॉन्च हो जाता है और स्कैनिंग शुरू हो जाता है, तो यह हॉलवे के माध्यम से यात्रा करेगा और अन्य कमरों में प्रवेश द्वार ढूंढेगा जहां यह विशेष रूप से लोगों की तलाश में कमरे की स्वीप कर सकता है। सिस्टम इस प्रक्रिया को तब तक दोहराता है जब तक कि सभी कमरों को स्कैन नहीं कर लिया जाता। वर्तमान में, क्वाडकॉप्टर लगभग 10 मिनट तक उड़ सकता है जो एक पूर्ण स्वीप करने के लिए पर्याप्त है लेकिन विभिन्न बैटरी व्यवस्थाओं के साथ इसे बेहतर बनाया जा सकता है। जब लोगों को देखा जाएगा तो पहले उत्तरदाताओं को सूचनाएं मिलेंगी ताकि वे अपने प्रयासों को चुनिंदा इमारतों पर केंद्रित कर सकें।

चरण 7: चर्चा और निष्कर्ष

कई परीक्षणों के बाद, मैंने एक कार्यशील प्रोटोटाइप बनाया था जो तालिका 1 में सूचीबद्ध आवश्यकताओं को पूरा करता था। Realsense SDK के साथ Realsense D435 स्टीरियो इंफ्रारेड कैमरा का उपयोग करके, क्वाडकॉप्टर के सामने का एक उच्च रिज़ॉल्यूशन गहराई वाला नक्शा बनाया गया था। सबसे पहले मुझे इंफ्रारेड कैमरा के साथ कुछ समस्याएँ थीं जो कांच जैसी कुछ वस्तुओं का पता लगाने में सक्षम नहीं थीं। एक सोनार सेंसर जोड़कर, मैं इस समस्या को दूर करने में सक्षम था। रॉक 64 और डीजेआई नाज़ा का संयोजन सफल रहा क्योंकि सिस्टम ओपनसीवी का उपयोग करके कस्टम निर्मित कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम के माध्यम से वस्तुओं और दीवारों का पता लगाने में सक्षम होने के साथ-साथ क्वाडकॉप्टर को स्थिर करने में सक्षम था। यद्यपि वर्तमान प्रणाली कार्यात्मक है और आवश्यकताओं को पूरा करती है, यह भविष्य के कुछ प्रोटोटाइप से लाभान्वित हो सकती है।

लोगों को अधिक सटीक रूप से पहचानने में सक्षम होने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले कैमरों का उपयोग करके इस प्रणाली में सुधार किया जा सकता है। कुछ अधिक महंगे FLIR कैमरों में हीट सिग्नेचर का पता लगाने की क्षमता होती है जो अधिक सटीक पहचान के लिए अनुमति दे सकते हैं। सिस्टम अलग-अलग वातावरण में भी काम करने में सक्षम हो सकता है जैसे कमरे जो धूल भरे और धुएं से भरे हुए हैं। नई तकनीक और अग्निरोधक के साथ, इस प्रणाली को उन घरों में भेजा जा सकता है जो जल रहे हैं और जल्दी से पता लगा सकते हैं कि लोग कहां हैं ताकि पहले प्रतिक्रियाकर्ता बचे लोगों को खतरे से बचा सकें।

पढ़ने के लिए धन्यवाद! प्रकाशिकी प्रतियोगिता में मुझे वोट देना न भूलें!