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NASA 利用 AI 操作无人机,无人机即将迈向新纪元?

2020-06-08


NASA 利用 AI 操作无人机,无人机即将迈向新纪元?

无人机即将迈向新的纪元,越来越多的科技巨头都希望以不同的方式利用无人机。亚马逊希望利用无人机攻下最后一里路,一向硬体基因并不突出的 Google,甚至推出了 Google Project Wing(飞翼计画)。

早在 2015 年的时候,时任飞翼计画的负责人大卫‧沃斯甚至公开说:「我们的目标是在 2017 年启动和运作(以无人机派递的)商业化任务。虽然计画夭折,但没有磨损 Google 问鼎苍穹的决心。」

除了自家推出飞翼计画之外,Google 资助 NASA 的喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory,JPL)。过去几年,他们一直研究小型无人机的自主权,结合摄影机和 Google 的 3D 环境侦测技术 Tango,最近 JPL 打造了 3 架由 AI 操控的无人机,取名 Batman、Joker 与 Nightwing(中文名译为蝙蝠侠、小丑和夜莺),并开发了一种複杂的演算法,使得无人机在高速飞行的同时能够避开障碍物。

这 3 架无人机的飞行主机板是高通的 Snapdragon,用于即时飞行控制,并且都装有一个三维地图,配备两个宽视野相机,一个指向前方,另一个指向下方,产生一个 250 度的视场角。两台摄影机根据运动立体声生成深度图,在飞行中,摄影机加上一个 IMU 定位到地图,并执行视觉惯性测距法进行运动追蹤。

NASA 利用 AI 操作无人机,无人机即将迈向新纪元?

为了验证这 3 架无人机的实际效果,今年 11 月 24 日,NASA 举行了一场无人机驾驶比赛,参赛的双方是 Google 资助的 AI 无人机与顶级的无人机飞行员 Ken Loo。最终,Loo 每圈平均时间为 11.1 秒,AI 操纵无人机的平均时间 13.9 秒,人类赢了。

JPL 计画的经理 Rob Reid 分析了人类与 AI 操纵的不同:「将我们的演算法与人类的操作对比,人类在飞行过程中会更多地依赖感觉。AI 无人机在飞行过程中会更平稳,而人类飞行员则倾向于积极地加速,飞行路线也更加激进。」在整场比赛过程中,AI 无人机飞行比较谨慎,但路径选择始终如一。

NASA 利用 AI 操作无人机,无人机即将迈向新纪元?

虽然人类赢了,但是技术本身仍有拥有长足的进步和想像空间。因为无人驾驶飞机通常依靠 GPS 来导航,但这并不适合室内空间,因此仓库或密集的城市区域意味着现行的无人机无法应用。AI 操控的无人机则能够突破这一限制,同时 AI 驱动的无人机也是完全自主的无人机,这意味着无人机是没有外部定位和外部电脑控制。

此外,JPL 为太空船提供了基于视觉的导航技术,这种技术未来可以广泛应用在室内环境中,甚至参与救灾工作(协助搜寻救灾人口),以及运用到太空站里的机器人。

为了更好地理解这项技术,在此翻译 12 月 6 日 IEEE Spectrum 採访 JPL 计画的经理 Rob Reid 的对话。

IEEE Spectrum:您能描述 JPL 参与的无人机自主研究吗?

Rob Reid:JPL 数十年来一直在研究太空船和微型飞行器(无人机)基于相机的导航技术。自 2013 年以来,它已经与 Google 在 Tango 计画上进行了合作,在过去的两年里,它已经把 Tango 整合到无人机中来展示新颖的导航演算法。JPL 已经探索了各种轨迹最佳化技术,解释了空气动力学和相机运动模糊等影响。

IEEE Spectrum:为什幺选择无人机比赛这个领域做为展示技术的方式? 

Rob Reid:我们的目标是展示高性能的自主飞行障碍,而且室内无人驾驶比赛提供了一个充满障碍的複杂的轨道,以及透过它们快速飞行是一个可以令人信服的理由。

IEEE Spectrum:你是否期望人类飞行员会赢?

Rob Reid:我对结果并不感到惊讶,我们相信我们的无人机系统将会具有竞争力。然而,我们并不确定谁将以最快的速度学习最佳轨迹(即赛车线)!只有一个下午的飞行时间,Ken(人类飞行员)可以用比我们的演算法快得多的时间减少他的圈速时间。在此之后的几个星期里,我们也加快了 AI 无人机优化的步伐。

IEEE Spectrum:无人机用于导航的硬体有哪些局限性,以及它们在比赛中的表现如何?

Rob Reid:快速室内飞行的最大性能限制来自于机载摄像机的快门速度。这些相机用来追蹤无人机的运动──飞行速度太快,而离地面太近,或者滚动或俯仰太快会导致图像模糊,甚至会搞丢无人机。我们用两种方式来解决这个问题:第一,使用两个广角摄影机──透过一个指向前方和另一个向下,在大于 250 度的视野内允许无人机看到地平线。其次,我们调整了轨道,以限制自转速率和速度与高度的比率。

IEEE Spectrum:像 AI 操控的无人机在结构化环境中与人类专家进行竞争,需要做什幺準备工作?

Rob Reid:这是一个典型的无人机比赛,硬体方面已经足以打败人类高手。这次出战的无人机是专门为比赛準备的,加速度最大可以达到 1 个 G。当然我们暂时不能在夜间比赛中飞行或者在有很多视觉重複的赛道上飞行。

IEEE Spectrum:你会继续这个计画吗?

工作正在进行中,但我不能说下一步是什幺!但是,您可以期待无人驾驶飞机能够感知障碍并线上更新自己的轨迹。

结论

目前,机器人领域正在飞速发展。机器人面临更多的是软体上的挑战,而不是来自于硬体挑战。倘若在软体层上有所突破,未来的无人机将可以适用于很广泛的领域。



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