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卡耐基梅隆大學(xué)的機器人專家Dhiraj Gandhi、Lerrel Pinto和Abhinav Gupta近期發(fā)表了一篇名為《通過事故來學(xué)會飛行》的論文。論文摘要很好地介紹了研究內(nèi)容：
模擬環(huán)境和現(xiàn)實世界之間差異巨大，特別是在感知問題上。大部分研究避免大規(guī)模使用真實數(shù)據(jù)是因為擔(dān)心發(fā)生事故！在這篇論文中，我們認為應(yīng)當(dāng)接受事故，并收集關(guān)于事故的數(shù)據(jù)！我們開發(fā)了一臺無人機，其唯一目的就是與對象進行碰撞。我們利用負面的飛行數(shù)據(jù)，以及來自同樣路線的正面數(shù)據(jù)去了解無人機的飛行策略。
場面，大概是這樣：
對飛行、駕駛或行走等運動操作來說，不斷地避免事故就是成功。
從這種角度來說，最有效的飛行學(xué)習(xí)方式是獲得大量的事故經(jīng)驗，從而知道如何避免這些事故。如果可以可靠地避免事故，那么就意味著學(xué)會了飛行。這很簡單，但我們通常并不是通過這種方式在學(xué)習(xí)，因為事故往往會給機器人和人類造成嚴重后果。
卡耐基梅隆大學(xué)的機器人專家希望看看，人為制造事故的策略是否能帶來幫助。因此，他們讓AR Drone 2.0無人機在20種不同的室內(nèi)環(huán)境中去飛行，在40小時的飛行時間里發(fā)生了1.15萬次事故。
研究人員指出：“由于這種無人機的外殼成本很低，易于更換，因此災(zāi)難性事故帶來的成本可以忽略不計?！?
每次碰撞都是隨機的，無人機從空間中的隨機位置起飛，隨后緩慢前進，直到撞上障礙物。然后，無人機回到起點，選擇另一個前進方向。
在訓(xùn)練過程中，無人機前方的攝像頭以30Hz的頻率拍攝照片。碰撞發(fā)生時，飛行軌跡照片被分成兩部分：飛機正常飛行的部分，以及事故發(fā)生前的部分，然后分別輸入到一個用ImageNet數(shù)據(jù)集預(yù)先訓(xùn)練過的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將學(xué)習(xí)什么樣的照片意味著繼續(xù)前進的決策是否正確。
在1.15萬次碰撞之后，他們最終得到的算法可以幫助無人機自動飛行，即使是在狹窄的空間里也能躲避移動的障礙物。這樣的無人機甚至還能躲避沒有任何特征的白墻和透明玻璃。
算法對無人機的控制邏輯很簡單：將攝像頭拍攝的照片分成兩部分：左側(cè)部分和右側(cè)部分。如果其中一張照片看起來碰撞的可能性要小于繼續(xù)直行，那么無人機就會轉(zhuǎn)向。否則就繼續(xù)前進。
目前這一算法仍然不如人工操作，尤其是在相對復(fù)雜的環(huán)境中，例如狹窄的走廊，或是擺滿椅子的走廊。
不過與最基本的方法，即單純感知景深相比，這一策略的效果更好，在不同環(huán)境下性能提升大約為2倍到10倍（以飛行時間和飛行距離來計算）。性能最明顯的提升是在面對白墻和透明玻璃時。景深感知方法在這兩種環(huán)境下的效果尤其不佳。
最關(guān)鍵的問題是，這種方法是否比另一種方法，即確保無人機在無碰撞情況下飛行，取得的效果更好，目前還無法做出判斷。
但可以看到，如果允許無人機發(fā)生事故，那么將可以實現(xiàn)無監(jiān)督學(xué)習(xí)：只要將無人機放在室內(nèi)環(huán)境中，算法就能自動學(xué)習(xí)。除了需要人類來給無人機更換電池之外，所有的數(shù)據(jù)收集和學(xué)習(xí)都是自動的。
如果你希望無人機在飛行時不發(fā)生事故，那么就需要為無人機尋找合適的路線。你可以選擇由人工介入，在環(huán)境中部署運動捕捉系統(tǒng)，或是繪制障礙物的三維地圖。然而，這樣做將帶來更高的復(fù)雜度。如果允許無人機發(fā)生事故，那么一切都變得簡單。
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