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无人驾驶飞行器可在受限空间和未映射中自主运行

编辑:大魔王 2019-01-17

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  麻省理工学院计算机科学与人工智能组织Robust Robotics Group主任尼克罗伊说:“当人们想到无人机时,他们很大程度上会想到天空飞得很高的大型军事资产,而这些资产并没有太大的东西可以击中。” 实验室。“但是,对于需要更多自主权的小规模无人机,需要更多的自主权,例如农业监测,包裹递送和对第一响应者的态势,有很多应用。”

  这种“尾部保姆”设计是对旧想法的修订,尚未证明在商业上可行。罗伊说:“在整个航空历史中,已经探索过混合动力汽车,如尾部保持器,倾斜转子,倾斜道具或带有两个推进系统的车辆。” “但是有足够的东西改变了,让它们值得再次尝试。我们制造小型车辆并将计算和现代控制系统放在船上的能力意味着曾经的事情现在相对容易。“

  

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  这些近似算法在Roy最近的实验中得到了应用,在这些实验中,携带激光测距仪的固定翼型飞行器在停车场的严格约束中以高速飞行。“如果你试图将激光测距仪纳入到车辆12度的全状态估计中,那么计算就会变得难以处理,”罗伊说。“但是,如果你将问题分解为激光探测器在任何时候都可以看到的位,你仍然可以得到正确的答案,但比你要求激光器”推理“整个系统的效率要高得多“。

  “这不仅仅是关于避开障碍,而是关于理解以及什么是安全和不安全的,”罗伊说。“无人机需要了解自己在可靠性和性能方面的行为,并了解人们希望他们如何做事。”

  Roy说,与此同时,没有一种传感器技术是正确的答案。“GPS在城市中存在问题,相机尤其在夜间会出现问题,”他说。“我的团队最近的研究很多都集中在精确测距上,无论是激光测距仪还是三维摄像机。这些传感器很重,不适用于每个领域。正确的答案可能在于传感器的融合。“

  例如,罗伊的一名学生正试图提高无人机对城市中风力模式的理解。然后,无人机可以利用这些知识来避免湍流或选择最小的能量线。

  教授无人机识别物体和处理传感器数据以做出实时决策将有助于避免即使在包括办公室在内的复杂中发生碰撞。然而,当无人机与人们紧密合作时,需要额外的自主权和智能。除了确保人类的安全之外,算法还需要足够复杂,以使无人机能够接收人们的指令或与他们合作完成任务。

  他说,罗伊更少关注物体识别,而不是帮助机器人“理解物体如何分布以及如何与物体进行交互”。“一旦你有对象检测或场景理解,你就可以进入下一步:向机器人展示如何使用这种理解来做出决定。”

  

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  “我们需要机器人如何与人们互相合作,与人们互动,”罗伊说。“他们需要像语图这样的东西来帮助他们以与人们相同的方式思考世界。他们还需要了解人们想要什么以及他们的行为方式。我们正在研究自然语言界面,以及将人类语音与机器人看到的东西联系起来。“

  流行的术语“无人机”,让人想起遥控飞行僵尸的图像,对最新的无人驾驶飞行器(UAV)的描述越来越少。新的应用需要无人机更多的自主权和智能。

  尽管许多原理和算法都很相似,但Roy最近更多地关注无人机而不是地面机器人。无人机将需要更多的自主权来避免碰撞和碰撞,以及了解周围发生的事情。如果FAA要在美国完全允许商业应用,那么某种程度的可靠自主操作将是必不可少的。

  2012年,Roy接受了Google X的休假职位,以帮助启动Project Wing,该项目旨在展示使用无人机交付产品的可行性。在Roy和他的团队于2014年8月完成原型后,Google确信是时候进入产品阶段了。罗伊去年回到麻省理工学院,但继续咨询该项目,而麻省理工学院校友戴夫沃斯博士96帮助将项目翼提升到一个新的水平。

  麻省理工学院和其他地方的研究人员一直致力于为机器人提供物体识别,但这仅仅是个开始。更大的挑战是弥合人与机器人思维根本不同的方式之间的差距。

  像Project Wing或亚马逊原型的交付无人机比用于农作物或拍摄商业广告的典型无人机需要更多的自主权和智能。如果预计无人机将在城市中下降并拾取包裹,则尤其如此。

  Roy说,与四旋翼飞行器相比,传统的固定翼飞行器具有明显的局限性,包括需要跑道和最低速度保持空中飞行的要求。然而,“固定翼飞行器在飞行中效率更高,可以保持更长时间,”他补充道。同时,新的混合动力设计有望结合两种技术的优点。

  “机器人面临的挑战不仅仅是如何知道它需要提出一个问题,而是如何以一种可以回复有用答案的方式提出问题,”罗伊说。“如果机器人说我不明白,人类可能会生气并放弃机器人。在我们真正准备让机器人成为我们日常生活的一部分之前,这项技术必须大大成熟。

  Robust Robotics Group在教授机器人方面取得了一些进展,以了解方向和说明。现在,该小组正致力于对话管理:教授机器人和人类如何交谈。

  “机器人以极低的几何形状来思考世界,”罗伊说。“他们不认为墙壁是墙壁,而是像他们无法穿过的像素。为了与人合作,机器人必须了解事物的用途。要求机器人收集箱子或装载卡车,需要对这些物体的含义进行语义理解。“

  虽然Roy更注重软件而非硬件,但他必须跟上所有最后的技术,尤其是传感器,这些技术有助于塑造无人机的思维方式。例如,由于需要减轻重量和功耗,一些无人机研究人员的目标是使用轻型,低成本的摄像头进行,而不是需要LIDAR设备或3D摄像头。

  教无人机和其他机器人自己思考是Robust Robotics Group的核心。“我们希望无人机能够在城市中运行,完成有用的事情,并与人们互动,”罗伊说,他也是航空航天学副教授。“我们希望他们变得像他们手头的任务一样聪明。”

  “无人机需要足够聪明才能证明其自身的性能和即将发生的故障,”罗伊说。“自治是集成在空域中面临的最大挑战。车辆需要自主权以便从故障中恢复,并且看到其他飞机而不是击中它们。他们需要自主权来与空中交通管制进行互动,并在国家空域中发挥良好的作用。“

  Project Wing是一种混合型飞机,而不是典型的四旋翼飞机设计,主导学术研究和消费者无人机市场。虽然它确实使用了四个转子,但转子通常像飞机螺旋桨一样。当飞行器到达其目标以丢弃包裹时,它向上倾斜,因此它可以像四旋翼一样盘旋。

  尽管计算机小型化不断发展,但无人机的重量和功率将继续挑战其快速处理信息以及时做出决策的能力。快速融合和整合来自多个传感器的数据会带来“超出无人机等实时系统范围的计算挑战”,Roy说。“我的很多研究都涉及找到有用的近似值,其中包括以一点精度和精度为代价获得非常好的答案。”

  “无源摄像头让你了解我认为将来很重要的场景,”罗伊说。“基于纯视觉的尚未可靠地运行,但该领域取得了很大进展。我对如何使用无源摄像头帮助无人机自行感到很兴奋。“