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人工智能滑翔機(jī)來了,無人機(jī)該向它學(xué)點什么?

固定翼|發(fā)布者 中國航拍網(wǎng)
2018-09-25

一戰(zhàn)時期,為了鳥悄兒地對德國進(jìn)行打擊,英國設(shè)想利用無線電來遙控飛機(jī)。這個想法一出,大家紛紛贊同,于是科研人員立馬開工加緊研制。功夫不負(fù)有心人,十幾年后,他們終于研制成功了……誒,一戰(zhàn)結(jié)束多少年了?

這充分說明了現(xiàn)在司空見慣的無人機(jī),在初創(chuàng)期技術(shù)是多么的難搞。然而這并不妨礙無人機(jī)價值的逐漸提升,其從軍事領(lǐng)域逐漸向外擴(kuò)展,到如今涉及社會的各個領(lǐng)域,比如航拍、地圖遙測,比如到非洲種菜、送藥、抓壞蛋……

而這么多年以來,圍繞無人機(jī)的研發(fā)也是有條不紊,隱身效果越來越好、性能越來越強(qiáng)勁、飛行距離也越來越長。在人工智能時代到來之后,無人機(jī)更是獲得了打開新的技術(shù)進(jìn)步大門的鑰匙。而最迫切地需要這把鑰匙的無疑是那扇推了很久的門:

讓無人機(jī)實現(xiàn)“無人”飛行。

說是無人機(jī),飛起來還是離不開人

對無人機(jī)而言,如何實現(xiàn)在沒有人進(jìn)行駕駛操作的情況下能夠安全飛行,自然是首要問題。

英國最初研制無人機(jī)的時候,曾經(jīng)兩次在試飛的前半段表現(xiàn)非常不錯,最后卻都因發(fā)動機(jī)熄火而失速墜毀、功虧一簣。這就凸顯了其中兩個方面的問題:一是機(jī)上沒有駕駛員,無法采取正確而及時的處理措施;二是地面操控人員無法對無人機(jī)的情況進(jìn)行實時評估從而采取措施。

當(dāng)然我們也可以理解,當(dāng)時技術(shù)落后,操控人員想進(jìn)行干預(yù)也是心有余而力不足。哪怕是到今天,關(guān)于無人機(jī)的操控仍然是一個需要非常重要并需不斷改進(jìn)的議題。

今天的無人機(jī)操縱大致有三種方式。一種是無線操控,我們常見的遙控?zé)o人機(jī)拍攝就是采取這種方式。操作簡單、易學(xué),是最早也最廣泛的無人機(jī)操控方式。另外一種則是提前設(shè)定具體的程序,比如飛行路線、固定地點的飛行姿態(tài)和具體的工作任務(wù)指令等,完成任務(wù)之后再按照提前設(shè)定好的程序原路返回。在執(zhí)行長距離飛行任務(wù)的時候,比如遙測地圖信息等會比較常用,整個過程基本上沒有人為干預(yù)。而還有一種則是把無線操控和無人機(jī)自主飛行結(jié)合起來,沒問題的時候放羊,有問題的時候接管,以最大程度保證無人機(jī)的順利飛行。

從這個角度來看,雖然名為“無人機(jī)”,實際上在大多數(shù)情況下還是有人操控的。只不過駕駛行為從飛機(jī)轉(zhuǎn)移到了指揮中心。因此,如何實現(xiàn)無人機(jī)更高程度上的自主飛行,也就成為了科研人員們攻關(guān)的重點。

而對民用無人機(jī)來說,除了操控問題之外,由于其技術(shù)精密程度遠(yuǎn)不如軍用無人機(jī),因此往往要考慮到天氣對飛行的影響。很多無人機(jī)的使用說明上都會明確表示,在極端天氣情況下,禁止或盡可能避免飛行。雖然很多無人機(jī)企業(yè)都表示自己的飛機(jī)能夠扛過5級風(fēng),但似乎也沒有多少人能買賬。拿無人機(jī)送貨來說,你說能扛過大風(fēng),那萬一扛不過掉下來損失算誰的?

除此之外,如何盡可能延長無人機(jī)電力的使用時間,從而延長飛行時間也是擺在研究人員案頭的頭痛之時。畢竟對長距離工作而言,能飛得更久,當(dāng)然是更好的。

而這些長期限制無人機(jī)的問題,在今天可能會有更好的答案出現(xiàn)了。

無人機(jī)聽膩了?你知道人工智能滑翔機(jī)嗎?

人工智能給了無人機(jī)更多的可能,比如利用視覺技術(shù)進(jìn)行自主執(zhí)行拍照任務(wù)、自主飛行,但我們今天要說的卻并非簡單如此。一項最新的飛行器相關(guān)研究看似與無人機(jī)關(guān)系不大,但卻很可能會為未來無人機(jī)的發(fā)展提供一種新的解決思路。

而這個飛行器,就是滑翔機(jī)。

加州大學(xué)圣迭戈分校的研究人員最近就利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練了一架滑翔機(jī)在大氣中自由地飛行。我們知道,滑翔機(jī)的原型就是飛鳥,但現(xiàn)實是它滑翔的高度、距離、速度等與鳥兒還有不小的差距。于是,鳥兒在滑翔中對氣流、溫度等因素的利用便成為了研究人員模擬并訓(xùn)練飛行器的標(biāo)本。

研究人員開發(fā)了一種新的算法,將其搭載在附著于兩米長的機(jī)器上的控制器,可以估算環(huán)境中的垂直風(fēng)加速度、機(jī)翼上的垂直風(fēng)速梯度、空氣中的熱度等,進(jìn)而調(diào)整飛行俯仰的角度,實現(xiàn)自主飛行的策略。同時,還可以根據(jù)這些因素制定相應(yīng)的導(dǎo)航策略。

而相關(guān)的實驗則表明,研究人員對控制器進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練的這套算法涉及的因素與鳥兒的滑翔也有密切的相關(guān)。

也就是說,在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)之后,滑翔機(jī)可能會越來越像鳥兒:不僅擁有相似的外形,還有擁有相近的物理滑翔原理。

那說了這么多,人工智能對滑翔機(jī)的解決方案對無人機(jī)又有什么用呢?

為了更安全和自主的飛行

說一點廢話,無人機(jī)和滑翔機(jī)都是能飛的……但無人機(jī)需要動力,而滑翔機(jī)卻不需要。

而這套人工智能系統(tǒng)索要解決的滑翔機(jī)的問題之一就是:如何讓滑翔機(jī)能夠飛得更遠(yuǎn)。通過對氣流的充分利用、對溫度的感應(yīng),滑翔機(jī)能夠更好地捕捉空氣動力。從這個角度上來說,對一些固定翼無人機(jī)而言,根據(jù)氣流調(diào)整飛行姿態(tài),便可以像滑翔機(jī)一樣借助空氣動力飛行,從而可以一定出程度上動力,實現(xiàn)更遠(yuǎn)距離的飛行。畢竟,對飛行而言可能一米就意味著生存與毀滅。

第二個方面則是以此來應(yīng)對極端天氣情況。在對滑翔機(jī)進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練的時候,研究者們還有注意到在極端天氣下鳥兒是如何實現(xiàn)安全滑翔的。這其中仍然是涉及對空氣溫度、風(fēng)向、風(fēng)俗的感知等方面的內(nèi)容。移植到無人機(jī)上,則可以在其上搭載一個類似的傳感器,搜集周圍的天氣狀況,做出最合理的飛行方案來。這樣一來,一些廠家所宣揚(yáng)的“能扛5級大風(fēng)”的標(biāo)語,或許多少也該有人相信了吧……

而由以上兩點可知,在這套人工智能系統(tǒng)的加持下,無人機(jī)的自主飛行能力也就會得到相應(yīng)的提高。這里體現(xiàn)的優(yōu)勢有三:第一可以調(diào)整飛行狀態(tài),實現(xiàn)最長飛行距離;第二可以提出飛行策略,調(diào)整飛行導(dǎo)航路線;第三則是對環(huán)境因素進(jìn)行分析判斷,尋找極端情況下的最優(yōu)方案,最大程度上保證飛行安全。

也就是說,人工智能對無人機(jī)的影響將可能不再僅僅局限于利用視覺技術(shù)尋找目標(biāo)、利用導(dǎo)航技術(shù)確定位置,而是擴(kuò)展到利用更多的傳感器搜集飛行環(huán)境因素從而做出最佳的飛行方案。或者說,人工智能將會實現(xiàn)無人機(jī)的“飛行增強(qiáng)”。而無人機(jī)從出任務(wù)到回歸,也就可能真的不需要任何遠(yuǎn)程操控;無人機(jī)也就將實現(xiàn)真正意義上的“無人駕駛”。


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