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2020年08月27日 | 解讀無人機躲閃術(shù):機器學習戰(zhàn)勝擊劍高手

發(fā)布者:HarmoniousSoul 來源: eefocus關(guān)鍵字:無人機  擊劍  機器學習 手機看文章 掃描二維碼
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  上個月,一個斯坦福無人機躲避擊劍的視頻紅遍網(wǎng)絡,IEEE Spectrum當時希望對其開發(fā)者Ross Allen進行采訪。Ross說沒問題,只是我最近被博士論文答辯忙得焦頭爛額。如今Ross已經(jīng)成功晉升為Allen博士,并為我們解答了各種關(guān)于無人機和擊劍的問題。


  如果你之前沒看,一定要點擊鏈接,看看這個視頻。擊劍是不是帥爆了?更帥氣的是,這是第一次我們在真正意義上看到了無人機系統(tǒng)在障礙環(huán)境中進行“實時動態(tài)運動路徑規(guī)劃”。Allen博士與斯坦福自動化系統(tǒng)實驗室的同事Marco Pavone最近發(fā)表了該項目的論文。Allen博士用非常平白的語言解釋了這項聽起來很科幻的技術(shù):


  “我們可以想象一下一個迷宮,類似于你小時候可能玩過的那種,用筆在紙上畫的迷宮。走迷宮就是在解決一個基本的路徑規(guī)劃問題:在障礙環(huán)境中(迷宮的墻),為一個點進行導航(為你的筆尖),讓它到達一個目標點(迷宮的出口)。如果是3D迷宮,那么這個問題就變得更加復雜了。給你舉個例子:把鋼琴搬入一間擁擠的公寓里,當心不能讓鋼琴撞到墻或家具給磕碰壞了。你可以事先規(guī)劃好一條搬運路線,可能其中需要有轉(zhuǎn)彎、打橫等變化,最終可以將鋼琴搬進房間里。


  現(xiàn)在,我們再把這個問題搞得更復雜一點。再來想象一下,你現(xiàn)在得開車穿過市區(qū)。當然,市區(qū)里有房子、汽車和行人。你必須以盡可能最短的路線到達目的地。這比搬運鋼琴又多了些限制,因為我沒法把汽車打橫過來開車,而且我還必須按照車道和交通規(guī)則駕駛,例如,不能在大馬路上玩漂移。另外,開車的時候如果要停車,我得先踩剎車,車子停下來還得花一定時間。如果轉(zhuǎn)彎的時候開得太快,車子就會失控滑出去。這下你看明白了,穿過障礙環(huán)境到達目的地是個需要規(guī)劃的事情?,F(xiàn)在,還有些額外的規(guī)矩限制機器人的運動方式。我們將這些規(guī)矩稱為“動態(tài)運動”限制(其中有一些是運動學上的限制,例如轉(zhuǎn)彎;另外一些是動態(tài)的限制,例如減速剎車。)當我們面對這種問題的時候,我們就稱其為‘動態(tài)運動路徑規(guī)劃問題’。


  我們的研究是要開發(fā)一個框架來解決類似這樣的問題,可以大大降低操作機器人所需的計算量。我們在一個充滿障礙的室內(nèi)環(huán)境里,用一個四翼無人機系統(tǒng)展示了這個框架??梢哉f,這是第一個無人機系統(tǒng)代表動態(tài)運動系統(tǒng)所做的實時規(guī)劃展示。

  解讀無人機防身術(shù):機器學習讓我戰(zhàn)勝擊劍高手

  Ross Allen博士(左)與同事。圖片來源:斯坦福大學。

  在網(wǎng)絡上受到廣泛關(guān)注的視頻,其實還沒有展示出我們研究的完整形態(tài),不過那個視頻讓人一眼就看到了技術(shù)的可能性。這個視頻展示了更多技術(shù)能力,無人機想繞過一道墻,但是我又擋住了它的去路。它不停地重新計算路徑,最后計算出最佳路徑是從墻的另一側(cè)走,然后它就從我這兒飛走了?!?p>

  這個例子體現(xiàn)了“動態(tài)運動路徑規(guī)劃”在無人機上的應用,但是,這項研究其實不只是針對無人機,該技術(shù)可以應用在任何你想用的系統(tǒng)上。Allen博士說,船運和物流基礎設施等領域也可以從該技術(shù)獲益:


  “你可以想象一個自動化運貨船,穿過一個繁忙的港口,停泊在自己的位置上,然后有一個自動化吊車,將集裝箱安全地卸貨至自動化卡車上,用于陸地運輸。這個基礎設施中的每個步驟都面臨不同的路徑規(guī)劃問題(貨船需要避開其他船只,吊車吊著大大的集裝箱不能與碼頭上其他集裝箱磕碰,卡車得在繁忙的市區(qū)道路上駕駛),但是,每一個不同的問題都可以用同一個框架來解決。只要將框架根據(jù)具體應用情景進行定制設置(就好像我們針對無人機系統(tǒng)進行了設置)。

  當然,你也可以用于送貨無人機和攝像無人機。Allen博士說:“我相信,送貨無人機是馬上可以進行的應用,這會對消費者的購物行為有很大影響。運貨無人機的控制和規(guī)劃只是眾多需要面臨的問題之一;其他問題還包括探測和政策?!边@都是些大問題。但是在頂尖科研領域內(nèi),聽見如此樂觀的態(tài)度還是非常新鮮。


  Allen博士說,他之后會探索“自動汽車、無人機、火箭等領域的工作機會或者研究職位“。我們猜他會去搞火箭。不過在研究領域也還有很多探索空間,例如,如果將一大堆無人機扔向空中,讓它們自己互相配合來規(guī)劃路線,而不需要動態(tài)追蹤系統(tǒng)來指揮。


  最后,IEEE的采訪向Allen博士提問說,網(wǎng)絡上無數(shù)不明真相的群眾都有一個問題,為什么這個斯坦福的博士要與無人機擊劍決斗,你想不想解釋一下:


  “首先,我不是在打敗萬惡的終結(jié)者機器人。雖然我們在研究中使用機器學習,但是是為了完成些聽起來很無趣的日常任務,例如‘可接近性測試’。我們也沒有用機器學習來訓練機器人戰(zhàn)士,搞個無人機搏擊俱樂部神馬的。如果不是我們給了它更加聰明的算法,我們的機器人沒法自己變聰明。換句話說,機器是自動化的,但是還沒有學習如何自己變得更加自動化。“


  這下,你們安心了吧。

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