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無人機(jī)整機(jī)
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設(shè)備與工具無人機(jī)網(wǎng)（www.hldxsj.cn）援引外媒消息，雖然商業(yè)無人機(jī)新聞主要關(guān)注現(xiàn)實(shí)世界的用例，展示無人機(jī)如何幫助企業(yè)和組織實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)，但重要的是要記住，有許多研究人員“在幕后”工作，推動技術(shù)進(jìn)步，并使無人機(jī)創(chuàng)新成為現(xiàn)實(shí)。
內(nèi)布拉斯加大學(xué)林肯分校研究空中機(jī)器人的博士生克里希納·穆瓦 (Krishna Muvva) .表示到
“我的工作涉及機(jī)器人、計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能，”他解釋道?！拔乙恢痹谘芯咳绾握?MPC 和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，以幫助無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航、避障和更強(qiáng)大的控制?！?/span>
通過他的工作，Muvva 希望將傳統(tǒng)和基于人工智能的控制方法結(jié)合起來，并找到使用先進(jìn)感知機(jī)制的方法，“讓無人機(jī)能夠在公共安全、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)業(yè)等動態(tài)環(huán)境中自主導(dǎo)航和操作”。
例如：
Muvva 合作撰寫的論文名為“使用基于深度學(xué)習(xí)的檢測實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人系統(tǒng)中無人機(jī)的協(xié)同定位”，該論文解決了無人機(jī)如何實(shí)現(xiàn)精確定位的問題，尤其是在近距離飛行時。該論文描述了 Muvva 和他的同事如何提出一個新穎的框架，該框架“利用基于深度學(xué)習(xí)的檢測”來提高由無人機(jī)和無人地面車輛 (UGV) 組成的多機(jī)器人系統(tǒng)的定位精度。通過這種方法，研究人員能夠提高“即使在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中也能實(shí)現(xiàn)定位精度”——這一進(jìn)步可以使無人機(jī)在農(nóng)業(yè)、執(zhí)法和測繪等領(lǐng)域更好地運(yùn)行。
為了進(jìn)一步將先進(jìn)技術(shù)融入無人機(jī)操作，Muvva 和他的同事們一直在努力提高無人機(jī)等自主系統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 感知能力。正如他們的研究“通過控制/感知協(xié)同設(shè)計為無人機(jī)提供可靠的人工智能”中所述，研究人員研究了 CNN 延遲和準(zhǔn)確性之間的權(quán)衡所帶來的挑戰(zhàn)。他們開發(fā)了一種“情境感知模型預(yù)測控制 (MPC) 來整合感知和控制模塊”。通過現(xiàn)實(shí)世界和模擬器測試，這種方法被證明可以幫助無人機(jī)實(shí)現(xiàn)最佳系統(tǒng)性能。
對于 Muvva 來說，這些研究可以為人工智能在無人機(jī)任務(wù)中的進(jìn)一步整合鋪平道路，從而實(shí)現(xiàn)更高效、更準(zhǔn)確、更有效的行動。
“隨著無人機(jī)應(yīng)用擴(kuò)展到復(fù)雜環(huán)境，實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航、避障和穩(wěn)健控制變得更加重要，”他表示?！霸诰哂刑魬?zhàn)性的環(huán)境中，混合 MPC 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無人機(jī)適應(yīng)性方面的應(yīng)用展示了人工智能在無人機(jī)操作中的潛在變革潛力?！?/span>
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