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無(wú)人機(jī)整機(jī)
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智東西5月7日消息，近日，F(xiàn)acebook和加州大學(xué)伯克利分校的研究人員研發(fā)出一種方法，可以使無(wú)人機(jī)“負(fù)重”飛行。根據(jù)模擬結(jié)果，無(wú)人機(jī)可以撿起、運(yùn)輸、卸下有效載荷，同時(shí)保持平穩(wěn)的飛行狀態(tài)。
人們一直希望能用無(wú)人機(jī)在倉(cāng)庫(kù)或其他工業(yè)環(huán)境中運(yùn)送貨物。但之前的研究顯示，搭載有效載荷會(huì)削弱無(wú)人機(jī)的飛行性能，甚至有可能造成無(wú)人機(jī)故障。在本項(xiàng)研究中，研究人員創(chuàng)造性地用元學(xué)習(xí)方法解決了這個(gè)問(wèn)題。據(jù)了解，這是元學(xué)習(xí)方法首次用于解決無(wú)人機(jī)負(fù)重問(wèn)題。
這項(xiàng)研究發(fā)表在學(xué)術(shù)網(wǎng)站arXiv上，論文名稱為《用基于模型的元強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)攜帶有效載荷飛行（Model-Based Meta-Reinforcement Learning for Flight with Suspended Payloads）》。
一、元學(xué)習(xí)：讓模型根據(jù)經(jīng)驗(yàn)舉一反三
裝載重物會(huì)對(duì)無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型造成不可預(yù)估的影響。之前的研究嘗試用自適應(yīng)控制和學(xué)習(xí)方法來(lái)解決問(wèn)題，但這些方法有一些局限性。
首先，由于無(wú)人機(jī)作業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性，建模十分困難。在工業(yè)環(huán)境中，需要無(wú)人機(jī)運(yùn)送的貨物質(zhì)量是不可先驗(yàn)的，針對(duì)孤立的物理狀態(tài)建模并不能幫助無(wú)人機(jī)適應(yīng)所有的情況，因此人工設(shè)計(jì)的動(dòng)力學(xué)模型不足以實(shí)現(xiàn)在線控制。
另外，機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常需要較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)校準(zhǔn)過(guò)程。但在無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中，拾取有效載荷后必須快速適應(yīng)，不然就有可能偏離飛行路線甚至發(fā)生嚴(yán)重故障。
為了解決這些問(wèn)題，F(xiàn)acebook和加州大學(xué)伯克利分校的研究人員提出了基于模型的元強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法?！霸獙W(xué)習(xí)（Meta Learning）”是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以提升模型的學(xué)習(xí)效率，讓模型“學(xué)會(huì)如何去學(xué)習(xí)”。
研究人員訓(xùn)練了一個(gè)基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)模型，來(lái)幫助無(wú)人機(jī)適應(yīng)不同有效載荷，并用一個(gè)四軸無(wú)人機(jī)搭載重量未知的有效載荷來(lái)驗(yàn)證模型效果。
▲在無(wú)人機(jī)上裝載一個(gè)掛鉤，使其能夠吊起貨物
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