盡管季節(jié)性變化，人工智能可以幫助無(wú)人機(jī)識(shí)別和導(dǎo)航地形。
研究人員說(shuō)，人工智能可以幫助無(wú)人機(jī)識(shí)別和導(dǎo)航地形，而不管季節(jié)變化如何改變其現(xiàn)象。
空中和太空機(jī)器人可以在沒(méi)有 GPS 或其他外部信號(hào)引導(dǎo)的情況下定位它們所在位置的一種方法是一種稱(chēng)為視覺(jué)地形相關(guān)導(dǎo)航的技術(shù)。這種策略于 1960 年代首次開(kāi)發(fā)，將機(jī)器人看到的某個(gè)區(qū)域與之前收集的高分辨率圖像進(jìn)行比較。但是，當(dāng)該區(qū)域的外觀因植被、照明和積雪的季節(jié)性變化而發(fā)生變化時(shí)，效果不佳。
現(xiàn)在，位于帕薩迪納市的加州理工學(xué)院的科學(xué)家們?cè)噲D通過(guò)一種深度學(xué)習(xí)算法來(lái)改進(jìn)這項(xiàng)技術(shù)，該算法可以消除給定區(qū)域的一組過(guò)去和現(xiàn)在圖像中的表面差異。
在這項(xiàng)新研究中，研究人員在落基山脈和康涅狄格州部分地區(qū)的視覺(jué)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了人工智能軟件。它學(xué)會(huì)了發(fā)現(xiàn)一個(gè)區(qū)域的高度概括的抽象特征，而不是與特定地理位置相關(guān)的地標(biāo)。因此，它可以?xún)H用少量數(shù)據(jù)導(dǎo)航其他區(qū)域。
“計(jì)算機(jī)可以找到我們眼睛看不到的模糊模式，甚至可以捕捉到最小的趨勢(shì)，”該研究的合著者、加州理工學(xué)院的研究生康納李在一份聲明中說(shuō)。
科學(xué)家們?cè)谝患軣o(wú)人機(jī)中測(cè)試了他們的算法，該無(wú)人機(jī)在康涅狄格州西北部的一個(gè)地區(qū)進(jìn)行了模擬飛行。該區(qū)域包含大片不間斷的崎嶇落葉林，其地形比算法在訓(xùn)練期間遇到的地方更陡峭。落葉林會(huì)季節(jié)性地脫落葉子，因此隨著時(shí)間的推移會(huì)顯著改變外觀。地形的陡峭程度對(duì)算法來(lái)說(shuō)也是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)楦鶕?jù)無(wú)人機(jī)的高度、角度和運(yùn)動(dòng)，它看起來(lái)可能會(huì)有很大不同。
當(dāng)無(wú)人機(jī)將其所見(jiàn)與兩年前拍攝的照片進(jìn)行比較時(shí)，該算法消除了不同數(shù)據(jù)集之間幾乎所有的實(shí)質(zhì)性不匹配。這有助于無(wú)人機(jī)成功執(zhí)行視覺(jué)導(dǎo)航。
研究人員表示，他們的算法也可能適用于太空任務(wù)。例如，噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室 Mars 2020 Perseverance 漫游車(chē)任務(wù)中的進(jìn)入、下降和著陸 (EDL) 系統(tǒng)使用視覺(jué)導(dǎo)航降落在紅色星球上的 Jezero 隕石坑，該地點(diǎn)以前被認(rèn)為太危險(xiǎn)而無(wú)法安全進(jìn)入。研究資深作者、航空航天教授Soon-Jo Chung，對(duì)于像Perseverance這樣的漫游車(chē)，“一定程度的自動(dòng)駕駛是必要的，因?yàn)樵诘厍蚝突鹦侵g傳輸可能需要20分鐘的時(shí)間，而火星上沒(méi)有GPS”加州理工學(xué)院的控制和動(dòng)力系統(tǒng)，在一份聲明中說(shuō)。
接下來(lái)，科學(xué)家們將看看他們的系統(tǒng)是否也能解釋天氣變化——霧、雨、雪等。如果成功，他們的工作將有助于改進(jìn)無(wú)人駕駛汽車(chē)的導(dǎo)航系統(tǒng)。
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