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NASA利用AI操作操作无人机,无人机即将迈向新纪元?

发布时间:2021-03-03    来源:365bet体育29382

本文摘要:无人机进入新时代,许多科技巨头希望以不同的方式利用无人机。

无人机进入新时代,许多科技巨头希望以不同的方式利用无人机。亚马逊希望利用无人机克服最后的道路,发售一直没有引人注目的谷歌,谷歌Project的Wing(飞翼计划)。2015年,飞翼计划负责人大卫·沃斯公开发表说:我们的目标是在2017年开始和运营(无人机送达)的商业化任务。

虽然计划早但没有磨损谷歌问苍穹的决心。除了自己发售飞翼计划外,谷歌还支持NASA的喷气进入实验室。

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近年来,他们仍在研究小型无人机的自主权,融合照相机和谷歌的3D环境检测技术Tango,最近JPL制作了3架由AI操作的无人机,命名Batman、Joker和Nightwing(中文名称为蝙蝠侠、小丑和夜莺),开发了无人机在高速飞行中同时避免障碍物的简单算法。这三架无人机飞行中的主板是高吞吐量的Snapdragon,用于动态飞行中的控制,设置了三维地图,配置了两台长视野照相机,一台指向前方,另一台指向下方,产生了250度视野角。两台照相机根据运动单声道分解深度图,在飞行中,照相机将另一个IMU定位在地图上,继续实行视觉惯性测距法展开运动跟踪。

为了检验这三架无人机的实际效果,NASA于今年11月24日举办了无人机司机比赛,参加比赛的双方都是谷歌资助的AI无人机和顶级无人机飞行员KenLoo。最后,Loo每圈均值时间为每次11.1秒,AI操作无人机的平均值时间为13.9秒,人类输了。

JPL项目的经理RobReid分析了人类和AI操作的不同。比较我们的算法和人类的操作者,人类在飞行中更依赖感觉。

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AI无人机在飞行过程中更加稳定,但人类飞行员大力加速,飞行中的路线也更加保守。在整个比赛过程中,人工智能无人机飞行更加谨慎,但路径的自由选择始终如一。虽然人类输了,但技术本身还有一个突飞猛进的变革和想象空间。

无人驾驶飞机一般依S导航系统,但不适合室内空间,仓库和密集的城市地区意味着现行的无人机不能应用。AI操作的无人机人驾驶飞行器需要突破这一允许。同时,人工智能驱动的无人驾驶飞行器味着无人机没有外部定位和外部计算机的控制。另外,JPL为宇宙飞行器获得了基于视觉的导航系统技术,该技术将来可以广泛应用于室内环境,也可以参加救灾工作(帮助搜索救灾人口)和应用于宇宙站的机器人。

为了更好地解读该技术,新智造翻译成2017年12月6日IEEESpectrum采访JPL项目的经理是Robreid的对话。新智造翻译的内容如下:IEEETESpectrum:JPL参加的无人机自律研究可以说明吗?RobReid:JPL几十年来仍在研究宇宙飞行器和微型飞行器(无人机)基于相机的导航系统技术。

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2013年以来,与谷歌在Tango项目合作,过去两年将Tango整合到无人机中,展示了精致的导航系统算法。JPL已经探索了各种轨迹优化技术,说明了空气动力学和相机运动模糊等影响。IEEESpectrum:为什么自由选择无人机比赛作为展示技术的方式?RobReid:我们的目标是展示高性能的自律飞行障碍。

而且,室内无人驾驶比赛获得了充满障碍的简单轨道,通过缓慢的飞行是令人信服的理由。IEEESpectrum:你希望人类飞行员不要输吗?RobReid:我不惊讶结果。我相信我们的无人机系统没有竞争力。

但是,我们不确认谁以最慢的速度自学最好的轨迹!只有下午的飞行时间,Ken(人类飞行员)才能在比我们算法更快的时间增加他的速度。之后几周,我们也放慢了AI无人机优化的步伐。IEEESpectrum:无人机作为导航系统的硬件有什么限制,比赛中的表现如何?RobReid:慢的室内飞行仅次于性能,允许机载照相机的快门速度。

这些照相机用于追踪无人机的运动——飞行速度过快,离地面太近,滑动或旋转过快,图像模糊,无人机。我们用两种方法解决问题。第一,用于两台广角相机,用于一台前面和另一台上面,用于250度以下的视野内容。

其次,调整轨道,允许角速度和速度与高度的比率。IEEESpectrum:AI操作的无人机在结构环境中与人类专家竞争,必须做什么?RobReid:这是典型的无人机比赛,硬件方面已经不足以打败人类名人。这次比赛的无人机是为了比赛而计划的,加速度只能超过1个g。

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当然,我们不能继续在夜间比赛中飞行,也不能在视觉重复的路线上飞行。IEEESpectrum:以后不是这个项目吗?工作正在开展中,但不能说下一步是什么!但是,无人机需要感觉障碍,可以期待在线改版自己的轨迹。结语,目前机器人领域发展迅速。

像事件照相机一样,现在有必要解决问题动态模糊的问题,构筑更动态的自律军事演习。迄今为止,新的智造还报道了事件照相机的最近情况,可以参考(公共编号:)新的智造文章配备事件照相机的无人机,首次构筑顺利自律飞行,机器人面临着更好的软件挑战,而不是硬件挑战。如果软件层突破,未来的无人机将限于普遍领域。

原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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