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設(shè)備與工具據(jù)IEEE Spectrum報(bào)道，兩年前，蘇黎世大學(xué)Davide Scaramuzza實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人專家，使用安裝在徒步旅行者頭部的攝像機(jī)拍攝的一組照片來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后，它可以使無人機(jī)能夠沿著森林里的路徑飛行，而不撞上任何東西。之所以能夠安全飛行，其原因在于，使用這種技術(shù)可以讓無人機(jī)具有最小的機(jī)載傳感以及完全自主計(jì)算功能。并且，不用專門收集以無人機(jī)為中心的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
近期在IEEE機(jī)器人與自動化通訊出版的一篇新論文中，蘇黎世大學(xué)機(jī)器人與感知組負(fù)責(zé)人Scaramuzza教授和他的一個博士學(xué)生Antonio Loquercio，以及來自西班牙馬德里大學(xué)的合作者Ana I. Maqueda和Carlos R. del-Blanco介紹了一些新的研究進(jìn)展，他們利用汽車和自行車收集的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以使無人機(jī)在城市街道上自由飛行。
大多數(shù)的自主無人機(jī)（和一般的自主機(jī)器人）都不使用預(yù)存的地圖進(jìn)行導(dǎo)航，而是使用某種可以將定位和映射同步的功能，或是如研究人員所說的“地圖定位計(jì)劃”，即創(chuàng)建一個地圖，并在這個地圖上進(jìn)行定位，然后規(guī)劃安全的行走路線。但是這需要比較大且復(fù)雜的計(jì)算機(jī)以及非常昂貴且耗電的傳感器。如果要把無人機(jī)商業(yè)化，這種方法是不可行的。
幸運(yùn)的是，通過數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動來替代所有硬件的方法是可行的。給定一個足夠大的數(shù)據(jù)集，可以對做事的方式進(jìn)行正確的預(yù)測，利用這個功能就可以對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠?qū)θ祟惖暮唵沃噶钭龀龌貞?yīng)。然而，在像城市這樣真實(shí)繁忙的環(huán)境中收集數(shù)據(jù)是不太可能的。但目前，在這一方面已經(jīng)有了大量數(shù)據(jù)，這就要?dú)w功于自動駕駛汽車的發(fā)展。
然而，這些數(shù)據(jù)不適合訓(xùn)練無人機(jī)，雖然它們包括了攝像機(jī)圖像與轉(zhuǎn)向角相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，但是，卻沒有包括攝像機(jī)圖像與碰撞之間相聯(lián)系的概率數(shù)據(jù)。對此，Scaramuzza教授和他的同事通過把GoPro（極限運(yùn)動專用相機(jī)）放在一輛自行車上來收集那些未經(jīng)破解的數(shù)據(jù)。
使用這些汽車數(shù)據(jù)集和自行車數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DroNet，它能夠使無人機(jī)安全的穿越城市街道。
此外，通過輸入單目攝像機(jī)的圖像，DroNet能夠控制任何一架無人機(jī)，使其可以在生活場景中以特定的轉(zhuǎn)向角和速度前進(jìn)。并且，在可能發(fā)生碰撞時，無人機(jī)可以對速度進(jìn)行自動調(diào)節(jié)。此次訓(xùn)練的所有數(shù)據(jù)都來自戶外環(huán)境，但研究人員發(fā)現(xiàn)，即使沒有對室內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，它也可以在這些環(huán)境中做的很好，比如在建筑物和車庫里。
有關(guān)詳細(xì)信息，我們通過電子郵件與蘇黎世大學(xué)機(jī)器人與感知組負(fù)責(zé)人Scaramuzza教授進(jìn)行交談：
IEEE Spectrum：您可以講述一下這項(xiàng)研究對幾年前直升機(jī)的森林導(dǎo)航功能有什么改進(jìn)的地方嗎？
Davide Scaramuzza:在這項(xiàng)工作中，DroNet采取了完全不同的方法。事實(shí)上，之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是能夠識別出一條路徑，然后輸出采取離散行動的指令（中心、左邊、右邊）。相比之下，DroNet可連續(xù)輸出控制指令，這樣就可以使無人機(jī)飛行的更加平穩(wěn)。此外，DroNet也可以識別出危險(xiǎn)情況，如當(dāng)有行人或自行車通過時，可以命令無人機(jī)停止飛行。
IEEE Spectrum：那DroNet都可以應(yīng)用在什么場景之下？你們展示了它在停車場和室內(nèi)的運(yùn)行情況，那在不同的環(huán)境中會有什么挑戰(zhàn)？您的算法是否會遇到麻煩或者出現(xiàn)不能夠使用的情況？
Davide Scaramuzza:這個應(yīng)用范圍已經(jīng)在視頻中被廣泛的展示出來了。甚至有時候我們對于它能夠在實(shí)際中做得那么好都感覺非常驚訝。我們正在試圖解釋這種情況，并且我們還發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)哂小熬€狀”特征的環(huán)境做出特定的反應(yīng)。例如街道、停車場、室內(nèi)走廊以及所有其他具有線條特征的環(huán)境等。
然而，那些帶有線條特征的地方并不能代表它的運(yùn)動方向，或者在某些線條特別密集的地方也會給DroNet帶來挑戰(zhàn)。比如，當(dāng)把無人機(jī)放在沒有一條清晰路線的森林中時，它就不能夠正常工作。
IEEE Spectrum：在新聞稿中，研究小組警告說人們對于這樣輕便、廉價(jià)的無人機(jī)期望值過高。那你們說的對無人機(jī)的期望值是什么？應(yīng)該對這些無人機(jī)有什么期待？
Davide Scaramuzza:目前這些只是初步的研究成果。而且深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也只能輸出一個轉(zhuǎn)向角和一個碰撞概率。因此，無人機(jī)的運(yùn)動被限制在一個恒定的高度上。此外，它也不能夠和其它功能進(jìn)行集成，比如探索功能。
但是，通過這項(xiàng)研究，我們想要展示一個淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟能夠應(yīng)用在哪些方面（DroNet只需要使用一個簡單的CPU，而不需要一個非常耗電的GPU）。因此，我們?nèi)〉玫难芯砍晒伎梢詰?yīng)用在很多資源受限的平臺，甚至可以應(yīng)用在納米無人機(jī)上，使其可以再城市環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航。
IEEE Spectrum：你們接下來的研究方向是什么？
Davide Scaramuzza:我們接下來的目標(biāo)是希望無人機(jī)能夠更加靈活敏捷，并消除2D運(yùn)動限制。此外，我們也希望無人機(jī)能夠更加智能，可以像鳥一樣四處飛行并進(jìn)行精確導(dǎo)航。
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