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2017年12月11日星期一

INSIDE 利用 AI 操作無人機！NASA 無人機即將邁向新紀元百家樂 http://www.iwin9418.com

本篇來自合作媒體雷鋒網，INSIDE 經授權轉載。

無人機即將邁向新的紀元，越來越多的科技巨頭都希望以不同的方式利用無人機。亞馬遜希望利用無人機攻下最後一里路，一向硬體基因並不突出的 Google，甚至推出了 Google Project Wing（飛翼計畫）。

早在 2015 年的時候，時任飛翼計畫的負責人大衛‧沃斯甚至公開說：「我們的目標是在 2017 年啟動和運作（以無人機派遞的）商業化任務。雖然計畫夭折，但沒有磨損 Google 問鼎蒼穹的決心。」

除了自家推出飛翼計畫之外，Google 資助 NASA 的噴氣推進實驗室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）。過去幾年，他們一直研究小型無人機的自主權，結合攝影機和 Google 的 3D 環境偵測技術 Tango，最近 JPL 打造了 3 架由 AI 操控的無人機，取名 Batman、Joker 與 Nightwing（中文名譯為蝙蝠俠、小丑和夜鶯），並開發了一種複雜的演算法，使得無人機在高速飛行的同時能夠避開障礙物。

這 3 架無人機的飛行主機板是高通的 Snapdragon，用於即時飛行控制，並且都裝有一個三維地圖，配備兩個寬視野相機，一個指向前方，另一個指向下方，產生一個 250 度的視場角。兩台攝影機根據運動立體聲生成深度圖，在飛行中，攝影機加上一個 IMU 定位到地圖，並執行視覺慣性測距法進行運動追蹤。

為了驗證這 3 架無人機的實際效果，今年 11 月 24 日，NASA 舉行了一場無人機駕駛比賽，參賽的雙方是 Google 資助的 AI 無人機與頂級的無人機飛行員 Ken Loo。最終，Loo 每圈平均時間為 11.1 秒，AI 操縱無人機的平均時間 13.9 秒，人類贏了。

JPL 計畫的經理 Rob Reid 分析了人類與 AI 操縱的不同：「將我們的演算法與人類的操作對比，人類在飛行過程中會更多地依賴感覺。AI 無人機在飛行過程中會更平穩，而人類飛行員則傾向於積極地加速，飛行路線也更加激進。」在整場比賽過程中，AI 無人機飛行比較謹慎，但路徑選擇始終如一。

雖然人類贏了，但是技術本身仍有擁有長足的進步和想像空間。因為無人駕駛飛機通常依靠 GPS 來導航，但這並不適合室內空間，因此倉庫或密集的城市區域意味著現行的無人機無法應用。AI 操控的無人機則能夠突破這一限制，同時 AI 驅動的無人機也是完全自主的無人機，這意味著無人機是沒有外部定位和外部電腦控制。

此外，JPL 為太空船提供了基於視覺的導航技術，這種技術未來可以廣泛應用在室內環境中，甚至參與救災工作（協助搜尋救災人口），以及運用到太空站裡的機器人。

為了更好地理解這項技術，在此翻譯 12 月 6 日 IEEE Spectrum 採訪 JPL 計畫的經理 Rob Reid 的對話。

IEEE Spectrum：您能描述 JPL 參與的無人機自主研究嗎？

Rob Reid：JPL 數十年來一直在研究太空船和微型飛行器（無人機）基於相機的導航技術。自 2013 年以來，它已經與 Google 在 Tango 計畫上進行了合作，在過去的兩年裡，它已經把 Tango 整合到無人機中來展示新穎的導航演算法。JPL 已經探索了各種軌跡最佳化技術，解釋了空氣動力學和相機運動模糊等影響。

IEEE Spectrum：為什麼選擇無人機比賽這個領域做為展示技術的方式？

Rob Reid：我們的目標是展示高性能的自主飛行障礙，而且室內無人駕駛比賽提供了一個充滿障礙的複雜的軌道，以及透過它們快速飛行是一個可以令人信服的理由。

IEEE Spectrum：你是否期望人類飛行員會贏？

Rob Reid：我對結果並不感到驚訝，我們相信我們的無人機系統將會具有競爭力。然而，我們並不確定誰將以最快的速度學習最佳軌跡（即賽車線）！只有一個下午的飛行時間，Ken（人類飛行員）可以用比我們的演算法快得多的時間減少他的圈速時間。在此之後的幾個星期裡，我們也加快了 AI 無人機優化的步伐。

IEEE Spectrum：無人機用於導航的硬體有哪些局限性，以及它們在比賽中的表現如何？

Rob Reid：快速室內飛行的最大性能限制來自於機載攝像機的快門速度。這些相機用來追蹤無人機的運動──飛行速度太快，而離地面太近，或者滾動或俯仰太快會導致圖像模糊，甚至會搞丟無人機。我們用兩種方式來解決這個問題：第一，使用兩個廣角攝影機──透過一個指向前方和另一個向下，在大於 250 度的視野內允許無人機看到地平線。其次，我們調整了軌道，以限制自轉速率和速度與高度的比率。