無人機(jī)即將邁向新的紀(jì)元，越來越多的科技巨頭都希望以不同的方式利用無人機(jī)。亞馬遜希望利用無人機(jī)攻下最后一里路，一向硬件基因并不突出的Google，甚至推出了Google Project Wing(飛翼計劃)。
早在2015年的時候，時任飛翼計劃的負(fù)責(zé)人大衛(wèi)?沃斯甚至公開說：“我們的目標(biāo)是在2017年啟動和運(yùn)作(以無人機(jī)派遞的)商業(yè)化任務(wù)。雖然計劃夭折，但沒有磨損Google問鼎蒼穹的決心。
除了自家推出飛翼計劃之外，Google資助NASA的噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(Jet Propulsion Laboratory，JPL)。過去幾年，他們一直研究小型無人機(jī)的自主權(quán)，結(jié)合攝像頭和Google的3D環(huán)境偵測技術(shù)Tango，最近JPL打造了3架由AI操控的無人機(jī)，取名Batman、Joker與Nightwing(中文名譯為蝙蝠俠、小丑和夜鶯)，并開發(fā)了一種復(fù)雜的算法，使得無人機(jī)在高速飛行的同時能夠避開障礙物。
這三架無人機(jī)的飛行主板是高通的Snapdragon，用于實(shí)時飛行控制，并且都裝有一個三維地圖，配備兩個寬視野相機(jī)，一個指向前方，另一個指向下方，產(chǎn)生一個250度的視場角。兩臺攝像機(jī)根據(jù)運(yùn)動立體聲生成深度圖，在飛行中，攝像機(jī)加上一個IMU定位到地圖，并執(zhí)行視覺慣性測距法進(jìn)行運(yùn)動跟蹤。
為了驗(yàn)證這三架無人機(jī)的實(shí)際效果，今年11月24日，NASA舉行了一場無人機(jī)駕駛比賽，參賽的雙方是谷歌資助的AI無人機(jī)與頂級的無人機(jī)飛行員 Ken Loo。最終，Loo 每圈平均時間為 11.1 秒，AI操縱無人機(jī)的平均時間13.9 秒，人類贏了。
JPL項(xiàng)目的經(jīng)理Rob Reid分析了人類與AI操縱的不同：“將我們的算法與人類的操作對比，人類在飛行過程中會更多地依賴感覺。AI無人機(jī)在飛行過程中會更平穩(wěn)，而人類飛行員則傾向于積極地加速，飛行路線也更加激進(jìn)。”在整場比賽過程中，AI無人機(jī)飛行比較謹(jǐn)慎，但路徑選擇始終如一。
雖然人類贏了，但是技術(shù)本身仍有擁有長足的進(jìn)步和想象空間。因?yàn)闊o人駕駛飛機(jī)通常依靠GPS來導(dǎo)航，但這并不適合室內(nèi)空間，因此倉庫或者密集的城市區(qū)域意味著現(xiàn)行的無人機(jī)無法應(yīng)用。AI操控的無人機(jī)則能夠突破這一限制，同時AI驅(qū)動的無人機(jī)也是完全自主的無人機(jī)，這意味著無人機(jī)是沒有外部定位和外部電腦控制。
此外，JPL為航天器提供了基于視覺的導(dǎo)航技術(shù)，這種技術(shù)未來可以廣泛應(yīng)用在室內(nèi)環(huán)境中，甚至參與救災(zāi)工作(協(xié)助搜索救災(zāi)人口 )，以及運(yùn)用到太空站里的機(jī)器人。
為了更好地理解這項(xiàng)技術(shù)，我們翻譯了2017年12月6日IEEE Spectrum采訪JPL項(xiàng)目的經(jīng)理是Rob Reid的對話。以下為翻譯的內(nèi)容：
IEEE Spectrum：您能描述JPL參與的無人機(jī)自主研究嗎?
Rob Reid：JPL數(shù)十年來一直在研究航天器和微型飛行器(無人機(jī))的基于相機(jī)的導(dǎo)航技術(shù)。自2013年以來，它已經(jīng)與谷歌在Tango項(xiàng)目上進(jìn)行了合作，在過去的兩年里，它已經(jīng)把Tango整合到無人機(jī)中來演示新穎的導(dǎo)航算法。JPL已經(jīng)探索了各種軌跡優(yōu)化技術(shù)，解釋了空氣動力學(xué)和相機(jī)運(yùn)動模糊等影響。
IEEE Spectrum：為什么選擇無人機(jī)比賽這個領(lǐng)域作為展示技術(shù)的方式?
Rob Reid：我們的目標(biāo)是展示高性能的自主飛行障礙 ，而且室內(nèi)無人駕駛比賽提供了一個充滿障礙的復(fù)雜的軌道，以及通過它們快速飛行是一個可以令人信服的理由。
IEEE Spectrum：你是否期望人類飛行員會贏?
Rob Reid：我對結(jié)果并不感到驚訝，我們相信我們的無人機(jī)系統(tǒng)將會具有競爭力。然而，我們并不確定誰將以最快的速度學(xué)習(xí)最佳軌跡(即賽車線)!只有一個下午的飛行時間，Ken(人類飛行員)可以用比我們的算法快得多的時間減少他的圈速時間。在此之后的幾個星期里，我們也加快了AI無人機(jī)優(yōu)化的步伐。
IEEE Spectrum：無人機(jī)用于導(dǎo)航的硬件有哪些局限性，以及它們在比賽中的表現(xiàn)如何?
Rob Reid：快速室內(nèi)飛行的最大性能限制來自于機(jī)載攝像機(jī)的快門速度。這些相機(jī)用來跟蹤無人機(jī)的運(yùn)動——飛行速度太快, 而離地面太近, 或者滾動或俯仰太快會導(dǎo)致圖像模糊, 甚至?xí)斐蔁o人機(jī)會丟失。 我們用兩種方式來解決這個問題: 第一, 使用兩個廣角攝像機(jī)ーー通過指向一個前方和另一個向下, 在大于250度的視野內(nèi)允許無人機(jī)看到地平線。 其次, 我們調(diào)整了軌道, 以限制自轉(zhuǎn)速率和速度與高度的比率。
IEEE Spectrum：像AI操控的無人機(jī)在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中與人類專家進(jìn)行競爭，需要做什么準(zhǔn)備工作?
Rob Reid：這是一個典型的無人機(jī)比賽，硬件方面已經(jīng)足以打敗人類高手。這次出戰(zhàn)的無人機(jī)是專門為比賽準(zhǔn)備的，加速度最大可以達(dá)到1個g。當(dāng)然我們暫時不能在夜間比賽中飛行或者在有很多視覺重復(fù)的賽道上飛行。
IEEE Spectrum：你會繼續(xù)這個項(xiàng)目嗎?
工作正在進(jìn)行中，但我不能說下一步是什么!但是，您可以期待無人駕駛飛機(jī)能夠感知障礙并在線更新自己的軌跡。
結(jié)語，目前，機(jī)器人領(lǐng)域正在飛速發(fā)展。像事件攝像機(jī)目前可以在某種程度上解決動態(tài)模糊的問題，并能夠?qū)崿F(xiàn)更加動態(tài)的自主演習(xí)。目前，機(jī)器人面臨更多的是軟件上挑戰(zhàn)，而不是來自于硬件挑戰(zhàn)。倘若軟件層上有所突破，未來的無人機(jī)將可以適用于很廣泛的領(lǐng)域。
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