當(dāng)涉及到復(fù)雜的探索和未知的環(huán)境，如森林，建筑物或洞穴，無人駕駛飛機是很難被擊敗。它們快速、靈活且小巧，幾乎可以在任何地方攜帶傳感器和有效載荷。然而，自主無人機很難通過沒有地圖，未知環(huán)境找到自己的方式。就目前而言，需要專家的人類飛行員釋放無人機的全部潛力。
“要掌握自主敏捷飛行，你需要在一瞬間了解環(huán)境，讓無人機沿著無碰撞路徑飛行，”蘇黎世大學(xué)機器人與感知小組負(fù)責(zé)人戴維德斯卡拉穆扎說。“這既是對人類和機器非常困難。專家人類飛行員可以經(jīng)過多年的毅力和訓(xùn)練達到這個水平。但機器仍然在努力“。
AI算法從模擬專家那里學(xué)習(xí)在現(xiàn)實世界中飛行
在一項新的研究，Scaramuzza和他的團隊已經(jīng)培訓(xùn)了一個獨立的四旋翼通過前所未見的環(huán)境，如森林，建筑物，廢墟和火車飛，跟上的速度40公里/小時，而不會撞上樹木，墻壁或其他障礙物。所有這一切都實現(xiàn)了僅依靠四旋翼飛行器的機載相機和計算。
無人機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會了看一種“模擬專家”的飛行 - 一種算法，通過模擬的環(huán)境中充滿了復(fù)雜的障礙飛到計算機生成的無人機。在任何時候，該算法對四旋翼飛行器和讀數(shù)從傳感器的狀態(tài)的完整信息，并能依靠足夠的時間和計算能力總能找到最好的軌跡。
這樣的“模擬專家”不能模擬的戶外使用，但其數(shù)據(jù)被用來教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何預(yù)測僅基于來自傳感器的數(shù)據(jù)的最佳軌跡。與現(xiàn)有系統(tǒng)相比，這是一個相當(dāng)大的優(yōu)勢，現(xiàn)有系統(tǒng)首先使用傳感器數(shù)據(jù)創(chuàng)建環(huán)境地圖，然后在地圖內(nèi)規(guī)劃軌跡——這兩個步驟需要時間并且無法高速飛行。
需要現(xiàn)實世界中并沒有確切的復(fù)制品
經(jīng)過模擬訓(xùn)練后，該系統(tǒng)在現(xiàn)實世界中進行了測試，它能夠在各種環(huán)境中以高達 40 公里/小時的速度飛行而不會發(fā)生碰撞。“雖然人類需要數(shù)年的訓(xùn)練，但人工智能利用高性能模擬器，可以更快地達到類似的導(dǎo)航能力，基本上是在一夜之間，”博士生兼該論文的合著者安東尼奧·洛克西奧說。“有趣的是，這些模擬器不需要是現(xiàn)實世界的精確復(fù)制品。如果使用正確的方法，即使是簡單的模擬器也足夠了，”另一位博士生兼合著者 Elia Kaufmann 補充道。
應(yīng)用并不限于四旋翼飛行器。研究人員解釋說，同樣的方法可能是提高自主汽車的性能非常有用，甚至可以開門的訓(xùn)練AI系統(tǒng)，用于域操作的新方法，其中收集的數(shù)據(jù)是很難或不可能的，例如在其他行星上。
據(jù)研究人員介紹，下一步將是使無人機從經(jīng)驗的提高，以及更快地開發(fā)的傳感器，可以提供關(guān)于時間的量較小的環(huán)境的詳細信息 - 從而使無人機即使在速度超過安全飛行40公里每小時。
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