English village to be invaded in spybot competition 영어 마을의 침략에 경쟁을 spybot
By Ceri Perkins | A village in south-west England will shortly be swarming with robots competing to show off their surveillance skills. ceri하여 퍼킨스 | - 웨스트 잉글랜드 남부 한 마을에서 중공군이 로봇은 경쟁은 잠시 후에 그들의 감시 능력을 과시합니다. The event is the UK Ministry of Defence’s (MoD) answer to the US 이 행사는 영국 국방부의 (mod)은 미국에 대한 답을 DARPA Grand Challenge that set robotic cars darpa 그랜드 도전하는 로봇 자동차 세트 against one another to encourage advances in autonomous vehicles. 차량 자치 발전에 대해 서로를 격려합니다.
The MoD Grand Challenge is instead designed to boost development of teams of small robots able to scout out hidden dangers in hostile urban areas. 대신에 모드 그랜드 도전은 팀 개발을하도록 설계의 작은 로봇을 높일 수 스카우트 적대적인 도시 지역 밖에서 숨겨진 위험합니다.
Over 10 days in August, 11 teams of robots will compete to locate and identify four different threats hidden around a mock East German village used for urban warfare training, at Copehill Down, Wiltshire (see image, top right). 8 월 10 일 이상, 11 팀의 로봇은 4 개의 다른 위협을 식별 숨겨진 경쟁을 찾아서 동독 마을 주변에 사용하는 도시의 전쟁 모의 훈련, copehill에서 다운, 윌트셔 (이미지, 상단 오른쪽).
The robots must find snipers, armed vehicles, armed foot soldiers, and improvised explosive devices hidden around the village, and relay a real-time picture of what is happening back to a command post. 로봇 저격수를 발견해야한다, 무장 차량, 무장 보병, 그리고 폭발 장치를 즉석 숨겨진 마을 주변에, 그리고 진정한 - 타임 사진을 릴레이로 돌아 무슨 일이 일어나고 명령을 게시합니다.
Urban hazards 도시의 위험
The robots will need to negotiate the complexity of an urban environment to find the threats. 로봇이 필요 도시 환경의 복잡성을를 협상을 찾는다는 위협을합니다. Hazards include unfamiliar terrain and buildings, trees, near-invisible overhead wires and other urban clutter. 위험에는 익숙하지 않은 지형과 건물, 나무, 전선 및 기타 도시의 오버헤드가 부근 - 보이지 않는 잡음합니다.
Teams will earn points based on how many threats they locate in one hour, and how autonomous they are. 적립 포인트에 따라 팀이 한 시간 안에 얼마나 많은 위협을 발견하는 장소, 그리고 그들은 어떻게 자치합니다. For example, a team will lose points if they use remote control to direct their vehicles at any stage of the trial. 예를 들어, 팀은 리모트 컨트롤을 잃게 포인트를 사용하는 경우 어떤 단계에서 직접적으로 그들의 차량의 재판을합니다.
The teams that score highest will be rewarded with the potential of a lucrative contract with the MoD, which hopes to see the best ideas rapidly developed to the point they can be deployed by UK forces in places such as Afghanistan and southern Iraq. 이 점수가 높은 팀의 잠재력을 받게됩니다에 모드와 계약을 유리한를 희망하고 최고의 아이디어를 참조하십시오 요점을 신속하게 개발하여 그들이 영국을 배포할 수있습니다 니스탄과 이라크 남부 군과 같은 장소합니다.
“We are in no doubt that this is a difficult challenge,” says Grand Challenge programme leader, Andy Wallace. "우리는이 의심할 여지없이 이것은 어려운 과제"라고 말합니다 그랜드 챌린지 프로그램 지도자, 앤디 월러스합니다.
Software control 소프트웨어 제어
Of the 23 initial entries from teams made up of private companies and universities, 11 were selected to take part in the final, with six thought promising enough to receive MoD funding. 이 이루어진 팀은 23 초기 항목을 민간 기업과 대학, 11이 선택에 참여를 최종적으로 6 개 기금 mod받을 정도로 생각 유망합니다.
One funded team, the 한 자금 팀은, Stellar Consortium 스텔라 컨소시엄 , uses two aerial robots and one ground-based one. , 사용 로봇과 2 개의 공중 하나 지상 - 기반 한합니다.
A 3m wing-span unmanned air vehicle (UAV) will fly 65 metres above the village and use cameras to gather wide-area surveillance used by software to direct a smaller, 1m UAV flying at 20 metres, and an unmanned ground vehicle (UGV), (see image, middle right). a 3m 윙 - 스팬 무인 항공 차량 (협약)을 비행하고 사용하는 65 미터 위에있는 마을 와이드 - 지역 감시 카메라를 수집하는 소프트웨어를 사용하는 직접적인 작은, 1m 협약 비행는 20 미터, 그리고 무인 지상 차량 (ugv) , (참조 이미지, 중앙 오른쪽).
Those two vehicles use thermal, visual, and radar sensors to make more detailed observations that can be reported back to the base station. 두 사람은 자동차를 사용 온도, 시각, 그리고 레이더 감지기를 더 많이 만들 수있는 상세한 관측보고 위로베이스 스테이션을합니다.
“Physically, the vehicles all have to be launched by someone,” explains Julia Richardson, Director of Stellar Research, “but after that, the mission-planning software hosted at the ground station takes full control.” "육체적으로, 차량의 모든 발사한해야한다"줄리아 리처드슨을 설명, 감독의 스텔라 연구, "그러나 그 후,이 임무를 지상 역에서 호스팅 - 기획 소프트웨어는 전체 제어합니다."
Owl swarm 올빼미 무리
A team called 라는 팀을 구성 Swarm Systems 떼를 시스템 uses more robots. 더 많은 로봇을 사용합니다. “We need to gather as much sensory information as possible,” says team leader Stephen Crampton, “so we’re using eight vehicles. "우리만큼 감각 정보를 수집할 필요가 가능하다"고 말한다 팀 리더 스티븐 crampton, "그래서 우리는 8 개의 차량을 사용합니다. And we’re going by air because it gives you more viewing angles.” 그리고 우리가 비행기를 얻을 수 있으므로 더 많은 시야각합니다. "
Dubbed “Owls”, their battery-powered, Frisbee-sized vehicles weigh under a kilogram and have four small propellers (see image, right). 더빙 "올빼미", 그들의 전지 - 파워, 프리즈비 - 크기의 차량 무게는 킬로그램하고 아래에 4 개의 작은 프로펠러 (이미지, 오른쪽). Able to hover and dart like birds, they are GPS-guided and communicate with one another, and the base station, using Wi-Fi. 다트 수 하버와 새와 같은, 그들은 서로 통신할 gps - 인도하고, 그리고베이스 스테이션을 사용 wi - 나는합니다. Each Owl carries a trio of 5 megapixel cameras. 각각의 올빼미 트리오의 5 메가픽셀 카메라를 운반합니다.
“Without giving too much away, the processing power on board each of these vehicles is pretty impressive,” adds Crampton. "않고 너무 많이 떨어져, 이러한 각각의 처리 능력이 없으면 차량이 인상적,"추가 crampton합니다. “They could run full-blown Windows Vista.” "그들은 완전한 - 불어 windows 비스타 실행할 수있습니다."
User-friendly tech 사용자 - 우호 기술
A third team, 제 3 팀, Silicon Valley 실리콘 밸리의 , has opted to rely less heavily on autonomous vehicles. 이 게재 자치 큰 적은 차량을 사용합니다. They have used off-the-shelf technology for the hardware as much as possible, and focused more development onto image recognition and analysis software. 그들은 따로 - - 선반 기술을 이용, 하드웨어을 최대한, 그리고 더 많은 개발을 중심 이미지를 인식 및 분석 소프트웨어합니다.
“If you can automate that part, then you have a useful tool,” explains team leader, Norman Gregory. "자동화할 수있다면 그 부분은, 그렇다면이 유용한 도구,"설명이 팀 리더, 노먼 그레고리합니다. “What we intend to do is deploy various platforms, depending on what the scenario is.” "우리가 배포하는 방법은 다양한 플랫폼 의도에 따라 시나리오는 대체합니다."
The team will use a mixture of ground and air-based vehicles, although the team is not yet releasing the exact details. 연구팀은 지상과 공기의 혼합물을 사용 - 기반 차량, 비록 팀의 방출의 정확한 세부 사항은 아직 완전하지 않습니다. The main ground vehicle is the size of a ride-on lawnmower (see image, bottom right) and can be GPS-guided or remotely directed by a human. 의 주요 지상 차량이 -에서 잔디 깎는 사람의 크기를 타고 (상세 이미지를, 아래쪽 오른쪽)와 감독은 인간의 gps - 자동 또는 원격으로합니다.
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