在麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory， MIT CSAIL），一隊(duì)研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種名為“NanoMap”的系統(tǒng)。 在借鑒無(wú)人駕駛汽車情況的基礎(chǔ)上，NanoMap 能夠通過(guò)使得無(wú)人機(jī)不斷定位，達(dá)到讓其不斷躲避障礙的目的，讓無(wú)人機(jī)在復(fù)雜的環(huán)境中能每小時(shí)持續(xù)飛行 20 英里。研究小組正在研究特定的用例，包括搜索和救援場(chǎng)景、防御和娛樂(lè)。使用無(wú)人機(jī)的快遞公司可以將這種技術(shù)用于人口稠密地區(qū)。
研究生皮特.弗洛倫斯（Pete Florence）最近發(fā)表了一篇基于類似想法的研究論文。身為這篇論文的主要作者，弗洛倫斯表示，在密集擁擠的環(huán)境中，這里采用的方法遠(yuǎn)比基于地圖的傳統(tǒng)導(dǎo)航更為可靠。 他說(shuō)：“想要無(wú)人機(jī)在人類環(huán)境中高速運(yùn)行，過(guò)于詳細(xì)確切的地圖沒(méi)什么用。無(wú)人機(jī)越能覺(jué)察其不確定性，我們?cè)侥軌虮荛_(kāi)障礙以及實(shí)現(xiàn)近距離飛行。 NanoMap 究竟是如何工作的呢？ 據(jù)麻省理工學(xué)院表示，利用深度感應(yīng)（depth-sensing），NanoMap 能對(duì)無(wú)人機(jī)四周進(jìn)行不間斷的測(cè)量。而這也使得它在做下一個(gè)決定的同時(shí)還能提前為更長(zhǎng)遠(yuǎn)的行動(dòng)做規(guī)劃。 “這就像把你所看到的世界上所有的圖像都保存在腦海中，”弗洛倫斯解釋道，“對(duì)于要計(jì)劃其運(yùn)動(dòng)的無(wú)人機(jī)來(lái)說(shuō)，它們本質(zhì)上就是回到過(guò)去，在有限的時(shí)間內(nèi)單獨(dú)思考它們所待過(guò)的各處地方。” NanoMap 實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)事故率從 25% 到 2% 的明顯下降。這是個(gè)非凡的成績(jī)，而急于讓無(wú)人機(jī)在狹窄的市內(nèi)環(huán)境中穿梭的無(wú)人機(jī)快遞公司應(yīng)該也迫不及待想試試這個(gè)系統(tǒng)。 以前，在密集的環(huán)境中，流行的避障方法主要依賴于SLAM（同步定位和映射）技術(shù)。這種技術(shù)可以轉(zhuǎn)化無(wú)人機(jī)周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)，并生成用于導(dǎo)航的地圖。 然而，根據(jù)麻省理工學(xué)院的說(shuō)法，SLAM 技術(shù)沒(méi)那么可靠，且對(duì)高速運(yùn)轉(zhuǎn)的無(wú)人機(jī)也沒(méi)那么有用。另一方面，為了縮短處理時(shí)間、加快反應(yīng)速度，NanoMap 只會(huì)為無(wú)人機(jī)的接下來(lái)幾步做打算。接下來(lái)的幾步需要什么信息，NanoMap 就用什么信息，不多也不少，為接下來(lái)的幾步制定相應(yīng)的計(jì)劃。 正如卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所的 Sebastian Sherer 所指出的那樣：“和以往的工作最大的不同是，研究人員創(chuàng)建的地圖里不再是一組圖像以及圖像的位置和方向，而是一些具有位置不確定性的圖片。記錄不確定性的好處在于即使機(jī)器人不知道確切的位置，我們還是可以使用以前的圖像，并對(duì)計(jì)劃進(jìn)行改進(jìn)。” 這個(gè)關(guān)于高速自主導(dǎo)航其新發(fā)展的消息著實(shí)令人非常興奮。在不久的將來(lái)，隨著我們的天空中出現(xiàn)越來(lái)越多的無(wú)人機(jī)，我們很有可能會(huì)看到這種技術(shù)的大批應(yīng)用。 |
