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將人工智能引入高速無人機，飛向未知世界

2021-10-12 11:51:57 EETOP

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蘇黎世大學(University ofZurich)的研究人員開發了一種新方法，僅使用機載傳感和計算，就能讓四旋翼飛行器在未知、復雜的環境中高速自主飛行。這種新方法可能在緊急情況、建筑工地或安全應用中會很有用。

當涉及到探索森林、建筑或洞穴等復雜和未知環境時，無人機是難以匹敵的。它們速度快、靈活、體積小，幾乎可以攜帶傳感器和有效載荷到任何地方。然而，如果沒有地圖，無人駕駛飛機很難在未知的環境中找到方向。就目前而言，需要專業的操作人員來釋放無人機的全部潛力。

蘇黎世大學機器人和感知小組負責人達維德-斯卡拉穆扎（Davide Scaramuzza）說："要掌握自主敏捷飛行，你需要在一瞬間了解環境，使無人機沿著無碰撞的路徑飛行。"這對人類和機器來說都是非常困難的。專家級的人類飛行員經過多年的堅持和訓練可以達到這個水平。但機器仍在探索更好的辦法。"

人工智能算法在模擬環境中學習在現實世界中飛行

在一項新的研究中，Scaramuzza和他的團隊訓練了一個自主的四旋翼飛機，使其能夠在以前沒有見過的環境中飛行，如森林、建筑、廢墟和火車，保持高達40公里/小時的速度，并且不會撞到樹木、墻壁或其他障礙物。所有這些都是僅依靠四旋翼飛機的機載攝像頭和計算實現的。

無人機的神經網絡通過觀察某種“模擬專家”來學習飛行——這種算法可以讓計算機生成的無人機在充滿復雜障礙的模擬環境中飛行。在任何時候，該算法都有關于四旋翼飛行器狀態和傳感器讀數的完整信息，并且可以依靠足夠的時間和計算能力來始終找到最佳軌跡。

無人機的神經網絡通過觀察一種 "模擬專家"來學習飛行--這種算法駕駛著電腦控制的無人機穿過充滿復雜障礙的模擬環境。在任何時候，該算法都有四旋翼飛行器狀態的完整信息和傳感器的讀數，并可以依靠足夠的時間和計算能力始終找到最佳軌跡。

這種“模擬專家”不能在模擬之外使用，但它的數據被用來教會神經網絡如何僅根據傳感器的數據預測最佳軌跡。與現有系統相比，這是一個相當大的優勢，現有系統首先使用傳感器數據創建環境地圖，然后在地圖中規劃軌跡，這兩個步驟需要時間，使其無法高速飛行。

不需要完全復制真實世界

經過模擬訓練后，該系統在現實世界中進行了測試，它能夠在各種環境中以高達40公里/小時的速度飛行而不會發生碰撞。這篇論文的合著者、博士生安東尼奧·洛奎爾西奧(Antonio Loquercio)說:“雖然人類需要數年的訓練，但利用高性能模擬器的人工智能可以更快地達到類似的導航能力，基本上只需花費一個晚上的訓練時間。”有趣的是，這些模擬器并不需要完全復制真實世界。如果使用正確的方法，即使是簡單的模擬器也足夠了。”

應用不限于四旋翼飛行器。研究人員解釋說，相同的方法可能有助于提高自動駕駛汽車的性能，甚至可以為在難以或不可能收集數據的領域（例如在其他星球上）訓練人工智能系統的新方法打開大門。

據研究人員稱，下一步將是讓無人機從經驗中得到改進，并開發更快的傳感器，可以在更短的時間內提供更多關于環境的信息——從而使無人機即使在40公里/小時以上的速度下安全飛行。

關鍵詞：無人機四軸飛行器人工智能 AI