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無人機(jī)整機(jī)
無人機(jī)配件
無人機(jī)服務(wù)
設(shè)備與工具一架無人機(jī)在機(jī)器人專家手里，利用人工智能記錄、學(xué)習(xí) 40 小時內(nèi)發(fā)生的 11500 次飛行墜毀記錄，這會給無人機(jī)飛行帶來什么提升？
來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的 Dhiraj Gandhi，Lerrel Pinto 和 Abhinav Gupta最近發(fā)表論文，詳細(xì)的介紹了上述實(shí)驗(yàn)。
他們使用一款 AR Drone 2.0 無人機(jī)，在 20 個不同的室內(nèi)環(huán)境中無序飛行 40 多個小時，發(fā)生上萬次隨機(jī)碰撞。撞完以后，無人機(jī)會選擇一個新方向繼續(xù)撞擊。在這個過程中，無人機(jī)前置攝象機(jī)拍攝 30 Hz 幀頻的影像。影像分兩部分，一部分是無人機(jī)安全飛行畫面、一部分是撞擊剛剛發(fā)生前的畫面。
這兩組圖像交由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行判定，得出“直線飛行是否是個好選項”的判斷。經(jīng)過上萬次碰撞測試，系統(tǒng)所產(chǎn)生的算法能夠教會無人機(jī)自主飛行。即使在狹窄的混亂環(huán)境、圍繞移動的障礙物、白色墻壁甚至玻璃門中也是如此。在此過程中，科研團(tuán)隊記錄原始數(shù)據(jù)，包括導(dǎo)致碰撞發(fā)生的物體、飛行路徑，然后制定導(dǎo)航規(guī)則。
綠色箭頭是無人機(jī)可能選擇的三個飛行路徑。
控制無人機(jī)的算法非常簡單：它將 AR Drone 的前置攝像機(jī)的圖像分解成左圖像和右圖像，任意一個圖像中的障礙物看起來比直走時更少，則無人機(jī)將朝那個方向轉(zhuǎn)動。否則，它繼續(xù)前進(jìn)。
測試完成的怎么樣了？按照 Dhiraj Gandhi 等人的說法，在相對復(fù)雜的環(huán)境、比如狹窄走廊、布滿椅子的走道里，自動駕駛無人機(jī)飛的比人類好。在空曠地帶，人和機(jī)器暫時沒有分出高低。
利用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練無人機(jī)自主飛行，不是一件新鮮事，這里有創(chuàng)意的是三個研究院讓飛機(jī)主動去撞，搜集數(shù)據(jù)。
早先，科學(xué)家訓(xùn)練無人機(jī)躲避障礙物的方法，是使用人類專家手里的小型數(shù)據(jù)集，然后用高容量學(xué)習(xí)算法進(jìn)行過渡訓(xùn)練。
第二種常見訓(xùn)練手段是使用模擬器，但模擬器和現(xiàn)實(shí)世界之間的差距依然很大。所以 Dhiraj Gandhi 等人才考慮使用無人機(jī)，而且他們選擇的無人機(jī)是在機(jī)翼處有保護(hù)、外殼便宜而且易于維修的 Drone 2.0。
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