AIR 054 | 宾夕法尼亚Vijay Kumar:无人机的“5s”趋势与挑战

2016-08-14 10:30:43     作者:温晓桦      来源:雷锋网

宾夕法尼亚大学工程学院院长、IEEE、ASME Fellow,美国国家工程院院士VijayKumar在国际有极高的人气,他在空中机器人(无人机)领域无论是学术还

宾夕法尼亚大学工程学院院长、IEEE、ASME Fellow,美国国家工程院院士Vijay Kumar在国际有极高的人气,他在空中机器人(无人机)领域无论是学术还是成果都有极大的成就,在本次CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会,Vijay Kumar在报告中提出了无人机发展的“5s”趋势: 

无人机的“5s”趋势和掣肘

  • small

未来机器人多应用于搜索和营救等场景,如果一个无人机体积太大,那么将极不利于其对环境的勘探。面对未知的环境,小型无人机有更强的自主性。像一群小蜜蜂。

但同时,这也带来一些负面的挑战。当一个无人机的尺寸缩小至甚至11厘米的直径,20克的重量,它根本不能移动一些木块、石头等物体。

  • safe

又小又安全的无人机,即使碰撞到路人也不会致伤,这样才更容易在生活各种环境中进行飞行控制。而且,由于机器体积变小,其惯性也会减小,能够在发生撞击时迅速自我调整平衡。

  • smart & speed

无人机在躲避障碍物过程中,能够通过传感器、云端控制、摄像头这样的闭环,此外,依靠计算机视觉对环境进行检测,分析周围环境的特征,实现自我规划路径,就像人看到障碍物知道绕道那样。

但这不只是简单的避障。在螺旋仪和加速仪的配合下,无人机知道如何根据环境特征进行移动。通过每秒做数百次的运算,计算出最可行的方位和速度。如图所示,传感器不同的等级、不同的不确定性,我们都可以通过概率学的方法把系统的数据融合在一起,通过一个等式来把它归纳成一个位置和速度的估算。但这个要达到一定灵敏度也仍是个挑战。

此外,无人机在飞行过程中不仅需要可以判断其速度和位置,还需要加以控制,避免走入障碍区。这就需要地图的识别技术了。

  •  swarms(蜂群)

1、独立行动;

2、只依靠当地信息:不知道其他团队的需求,它只知道周边最近的情况;

3、无个性特征的行为:无需身份。

如何寻找安全轨迹

再跟大家讲一下我们怎么样寻找安全轨迹。

首先构建出一个二维低度,并寻找出一些安全的角度,然后将其作为一个矢量集合,在这一个集合中调整最小加速度的轨迹。

一般来说,空中机器人在计算机视觉技术的支持下也能“看到东西”,但它飞行速度很快,且视程只有20米。所以它需要不断更新其地图数据,然后做出飞行决策来绕开障碍物。

小尺寸无人机的美中不足

“小尺寸就很难达到自主性,”VijayKumar教授表示,如果当一个无人机配备了一些部件,整个平台就重达3公斤,悬停的时候,无人机的承重压力就更大了。重要的是,这个空中机器人中有45%到50%的重量都是电缆、传感和外壳。本身无人机是低功耗的,但无效部件占重量的百分比过大,所以造成高功耗。

所以我们有哪些又便宜又轻便的解决途径呢?答案就是我们的智能手机。

Phlone——在手机运行的无人机控制器程序,它可以进行定位和路径决策。也就是说,无人机不需要携带太多笨重的检测设备部件,通过两块芯片,我们就可以将无用的重量转移至手机app化解掉。这也是高通喜欢将无人机功能平台分解的原因。

利用这样的技术,无人机能过进行结构性飞行——有些地方干燥,有些地方潮湿,它都可以通过较好的计算来进行飞行控制。

未来,重型和轻型无人机的推进将依靠这个技术而推进。

讨论

主持人:第一个问题,您提到无人机的尺寸会变得越来越小,那么其尺寸缩小后在感知和控制方面会遇到什么挑战吗?

VijayKumar:控制的话尺寸越小更好,我刚才讲到——尺寸越小,撞到人也不会伤到人。但是感知方面,如果尺寸变小了,要用轻型的传感器,比如手机上的传感器,它成本又非常低,也非常有利于数据处理的运算,从而更好地了解周围世界。但是GPU这样的部件,我们需要有更好的算法来处理摄像头获取而来的信息。

主持人:我知道您在TED讲堂上也有演讲,我的问题是,抛开技术不说,您觉得今天这个舞台如何?与TED相比如何?

VijayKumar:因为台下有很多我的朋友,我感觉更自在,我更喜欢我们这个舞台。谢谢,也感谢大会的邀请。

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