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人工智能滑翔機(jī)來(lái)了,無(wú)人機(jī)該如何發(fā)展?

發(fā)布日期:2018-09-24??來(lái)源:搜狐??作者:腦極體我要投稿我要評(píng)論

一戰(zhàn)時(shí)期,為了鳥(niǎo)悄兒地對(duì)德國(guó)進(jìn)行打擊,英國(guó)設(shè)想利用無(wú)線電來(lái)遙控飛機(jī)。這個(gè)想法一出,大家紛紛贊同,于是科研人員立馬開(kāi)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(shuō)明了現(xiàn)在司空見(jiàn)慣的無(wú)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(wú)人機(jī)價(jià)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(huì)的各個(gè)領(lǐng)域,比如航拍、地圖遙測(cè),比如到非洲種菜、送藥、抓壞蛋……

而這么多年以來(lái),圍繞無(wú)人機(jī)的研發(fā)也是有條不紊,隱身效果越來(lái)越好、性能越來(lái)越強(qiáng)勁、飛行距離也越來(lái)越長(zhǎng)。在人工智能時(shí)代到來(lái)之后,無(wú)人機(jī)更是獲得了打開(kāi)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(wú)疑是那扇推了很久的門:

讓無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)“無(wú)人”飛行。

說(shuō)是無(wú)人機(jī),飛起來(lái)還是離不開(kāi)人

對(duì)無(wú)人機(jī)而言,如何實(shí)現(xiàn)在沒(méi)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(wèn)題。

英國(guó)最初研制無(wú)人機(jī)的時(shí)候,曾經(jīng)兩次在試飛的前半段表現(xiàn)非常不錯(cuò),最后卻都因發(fā)動(dòng)機(jī)熄火而失速墜毀、功虧一簣。這就凸顯了其中兩個(gè)方面的問(wèn)題:一是機(jī)上沒(méi)有駕駛員,無(wú)法采取正確而及時(shí)的處理措施;二是地面操控人員無(wú)法對(duì)無(wú)人機(jī)的情況進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估從而采取措施。

當(dāng)然我們也可以理解,當(dāng)時(shí)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(wú)人機(jī)的操控仍然是一個(gè)需要非常重要并需不斷改進(jìn)的議題。

今天的無(wú)人機(jī)操縱大致有三種方式。一種是無(wú)線操控,我們常見(jiàn)的遙控?zé)o人機(jī)拍攝就是采取這種方式。操作簡(jiǎn)單、易學(xué),是最早也最廣泛的無(wú)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(diǎn)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(zhǎng)距離飛行任務(wù)的時(shí)候,比如遙測(cè)地圖信息等會(huì)比較常用,整個(gè)過(guò)程基本上沒(méi)有人為干預(yù)。而還有一種則是把無(wú)線操控和無(wú)人機(jī)自主飛行結(jié)合起來(lái),沒(méi)問(wèn)題的時(shí)候放羊,有問(wèn)題的時(shí)候接管,以最大程度保證無(wú)人機(jī)的順利飛行。

從這個(gè)角度來(lái)看,雖然名為“無(wú)人機(jī)”,實(shí)際上在大多數(shù)情況下還是有人操控的。只不過(guò)駕駛行為從飛機(jī)轉(zhuǎn)移到了指揮中心。因此,如何實(shí)現(xiàn)無(wú)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(diǎn)。

而對(duì)民用無(wú)人機(jī)來(lái)說(shuō),除了操控問(wèn)題之外,由于其技術(shù)精密程度遠(yuǎn)不如軍用無(wú)人機(jī),因此往往要考慮到天氣對(duì)飛行的影響。很多無(wú)人機(jī)的使用說(shuō)明上都會(huì)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(wú)人機(jī)企業(yè)都表示自己的飛機(jī)能夠扛過(guò)5級(jí)風(fēng),但似乎也沒(méi)有多少人能買賬。拿無(wú)人機(jī)送貨來(lái)說(shuō),你說(shuō)能扛過(guò)大風(fēng),那萬(wàn)一扛不過(guò)掉下來(lái)?yè)p失算誰(shuí)的?

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

而這些長(zhǎng)期限制無(wú)人機(jī)的問(wèn)題,在今天可能會(huì)有更好的答案出現(xiàn)了。

無(wú)人機(jī)聽(tīng)膩了?你知道人工智能滑翔機(jī)嗎?

人工智能給了無(wú)人機(jī)更多的可能,比如利用視覺(jué)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(shuō)的卻并非簡(jiǎn)單如此。一項(xiàng)最新的飛行器相關(guān)研究看似與無(wú)人機(jī)關(guān)系不大,但卻很可能會(huì)為未來(lái)無(wú)人機(jī)的發(fā)展提供一種新的解決思路。

而這個(gè)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(niǎo),但現(xiàn)實(shí)是它滑翔的高度、距離、速度等與鳥(niǎo)兒還有不小的差距。于是,鳥(niǎo)兒在滑翔中對(duì)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(kāi)發(fā)了一種新的算法,將其搭載在附著于兩米長(zhǎng)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(shí)現(xiàn)自主飛行的策略。同時(shí),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(shí)驗(yàn)則表明,研究人員對(duì)控制器進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練的這套算法涉及的因素與鳥(niǎo)兒的滑翔也有密切的相關(guān)。

也就是說(shuō),在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)之后,滑翔機(jī)可能會(huì)越來(lái)越像鳥(niǎo)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(shuō)了這么多,人工智能對(duì)滑翔機(jī)的解決方案對(duì)無(wú)人機(jī)又有什么用呢?

為了更安全和自主的飛行

說(shuō)一點(diǎn)廢話,無(wú)人機(jī)和滑翔機(jī)都是能飛的……但無(wú)人機(jī)需要?jiǎng)恿?,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(wèn)題之一就是:如何讓滑翔機(jī)能夠飛得更遠(yuǎn)。通過(guò)對(duì)氣流的充分利用、對(duì)溫度的感應(yīng),滑翔機(jī)能夠更好地捕捉空氣動(dòng)力。從這個(gè)角度上來(lái)說(shuō),對(duì)一些固定翼無(wú)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(dòng)力飛行,從而可以一定出程度上動(dòng)力,實(shí)現(xiàn)更遠(yuǎn)距離的飛行。畢竟,對(duì)飛行而言可能一米就意味著生存與毀滅。

第二個(gè)方面則是以此來(lái)應(yīng)對(duì)極端天氣情況。在對(duì)滑翔機(jī)進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練的時(shí)候,研究者們還有注意到在極端天氣下鳥(niǎo)兒是如何實(shí)現(xiàn)安全滑翔的。這其中仍然是涉及對(duì)空氣溫度、風(fēng)向、風(fēng)俗的感知等方面的內(nèi)容。移植到無(wú)人機(jī)上,則可以在其上搭載一個(gè)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(lái)。這樣一來(lái),一些廠家所宣揚(yáng)的“能扛5級(jí)大風(fēng)”的標(biāo)語(yǔ),或許多少也該有人相信了吧……

而由以上兩點(diǎn)可知,在這套人工智能系統(tǒng)的加持下,無(wú)人機(jī)的自主飛行能力也就會(huì)得到相應(yīng)的提高。這里體現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)有三:第一可以調(diào)整飛行狀態(tài),實(shí)現(xiàn)最長(zhǎng)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(duì)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(shuō),人工智能對(duì)無(wú)人機(jī)的影響將可能不再僅僅局限于利用視覺(jué)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?;蛘哒f(shuō),人工智能將會(huì)實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的“飛行增強(qiáng)”。而無(wú)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(wú)人機(jī)也就將實(shí)現(xiàn)真正意義上的“無(wú)人駕駛”。
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