人類有不少發(fā)明創(chuàng)造靈感來(lái)自于大自然，這不，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院(ETH Zurich)和博洛尼亞大學(xué)(University of Bologna)研究人員新發(fā)明了紙漿無(wú)人機(jī)(PULP Dronet)，這是一種27克納米大小的無(wú)人機(jī)，帶有一個(gè)基于AI深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)導(dǎo)航引擎。

他們的微型無(wú)人機(jī)，發(fā)表在《arXiv》上，是可以在一個(gè)端到端的閉環(huán)視覺(jué)管道上運(yùn)行，以最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法為動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和博洛尼亞大學(xué)共同致力于一個(gè)共同努力的項(xiàng)目已經(jīng)六年了。

并行超低功耗平臺(tái)(PULP)，丹尼爾?帕洛西(Daniele Palossi)、弗朗西斯科?孔蒂(Francesco Conti)和盧卡?貝尼尼教授(Luca Benini)說(shuō)：我們的任務(wù)是開(kāi)發(fā)一個(gè)開(kāi)源、高度可伸縮的硬件和軟件平臺(tái)，在功率只有幾毫瓦的情況下實(shí)現(xiàn)節(jié)能計(jì)算，比如用于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器節(jié)點(diǎn)，以及重量只有幾十克的納米無(wú)人機(jī)等微型機(jī)器人。在大型和中等大小的無(wú)人機(jī)中，可用的電力預(yù)算和有效載荷能夠利用高端強(qiáng)大的計(jì)算設(shè)備，如英特爾(Intel)、英偉達(dá)(Nvidia)、高通(Qualcomm)等公司開(kāi)發(fā)的設(shè)備。

這些設(shè)備對(duì)微型機(jī)器人來(lái)說(shuō)不是一個(gè)可行的選擇，因?yàn)樗鼈兊某叽绾碗S之而來(lái)的功率限制。為了克服這些限制，研究小組決定從大自然中，特別是昆蟲中汲取靈感。帕洛西、孔蒂和貝尼尼解釋說(shuō)：在自然界中，昆蟲等微小的飛行動(dòng)物可以執(zhí)行非常復(fù)雜的任務(wù)，同時(shí)只消耗很少的能量來(lái)感知環(huán)境和思考。故研究人員想利用節(jié)能計(jì)算技術(shù)，從本質(zhì)上復(fù)制這一功能。為了復(fù)制在昆蟲身上觀察到的節(jié)能機(jī)制，研究人員最初致力于將高級(jí)人工智能集成到納米無(wú)人機(jī)的超微型動(dòng)力信封中。

這證明是相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性的，因?yàn)樗麄儽仨殱M足其能源限制和嚴(yán)格的實(shí)時(shí)計(jì)算要求，研究人員的關(guān)鍵目標(biāo)是用很少的能量實(shí)現(xiàn)高性能。Palossi, Conti和Benini說(shuō)：視覺(jué)導(dǎo)航引擎由硬件和軟件組成，前者是由并行的超低功耗范例所體現(xiàn)，而后者是由DroNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)所體現(xiàn)。CNN之前是由蘇黎世大學(xué)機(jī)器人與感知小組開(kāi)發(fā)，用于“資源不受約束”的大型無(wú)人機(jī)。導(dǎo)航系統(tǒng)采用一個(gè)攝像機(jī)框架，并用最先進(jìn)的CNN對(duì)其進(jìn)行處理。隨后，它決定如何糾正無(wú)人機(jī)的姿態(tài)，使其處于當(dāng)前場(chǎng)景的中心。

同樣的CNN也能識(shí)別障礙物，如果無(wú)人機(jī)感覺(jué)到迫在眉睫的威脅，就會(huì)停下來(lái)?；旧?，紙漿無(wú)人機(jī)可以沿著街道行駛(或者類似的東西，比如走廊)，在遇到意外障礙時(shí)避免碰撞和剎車。與過(guò)去口袋大小的飛行機(jī)器人相比，該系統(tǒng)真正的飛躍在于，實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航所需的所有操作都是直接在飛機(jī)上執(zhí)行，不需要人工操作，也不需要特別的基礎(chǔ)設(shè)施(例如外部攝像頭或信號(hào))，特別是不需要任何用于計(jì)算的遠(yuǎn)程基站(例如遠(yuǎn)程筆記本電腦)。在一系列現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)中，研究人員證明了他們的系統(tǒng)具有很高響應(yīng)能力。

能夠在飛行速度高達(dá)1.5米/秒的情況下，防止與意想不到的動(dòng)態(tài)障礙物發(fā)生碰撞。他們還發(fā)現(xiàn)，視覺(jué)導(dǎo)航引擎能夠在113m以前看不見(jiàn)的路徑上實(shí)現(xiàn)完全自主的室內(nèi)導(dǎo)航。Palossi和同事們進(jìn)行的這項(xiàng)研究介紹了一種有效方法，可以將前所未有的智能水平集成到功率限制非常嚴(yán)格的設(shè)備中。這本身就令人印象深刻，因?yàn)樵诳诖笮〉臒o(wú)人機(jī)上實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航是極具挑戰(zhàn)性的，以前很少有人實(shí)現(xiàn)過(guò)。與傳統(tǒng)的嵌入式邊緣節(jié)點(diǎn)相比，在這里，不僅受到可用能源和電力預(yù)算的限制，而且還受到性能約束。

換句話說(shuō)，如果CNN跑得太慢，無(wú)人機(jī)將無(wú)法及時(shí)做出反應(yīng)，防止碰撞或在正確的時(shí)刻轉(zhuǎn)彎。帕洛西和同事們開(kāi)發(fā)的這種微型無(wú)人機(jī)可以立即應(yīng)用于許多領(lǐng)域。例如，一群紙漿無(wú)人機(jī)可以幫助檢查地震后倒塌的建筑物，在更短的時(shí)間內(nèi)到達(dá)人類救援人員無(wú)法到達(dá)的地方，從而不會(huì)使操作人員的生命處于危險(xiǎn)之中。從動(dòng)物保護(hù)到老年/兒童救助、農(nóng)作物和葡萄園的檢查、危險(xiǎn)地區(qū)的探索、救援任務(wù)等等，人們將從一個(gè)小型、靈活和智能的計(jì)算節(jié)點(diǎn)中獲益的每一個(gè)場(chǎng)景現(xiàn)在都更接近了。

研究?jī)H僅是實(shí)現(xiàn)真正的“生物級(jí)”機(jī)載智能的第一步，仍然有幾個(gè)挑戰(zhàn)需要克服。在未來(lái)的研究中，研究人員計(jì)劃通過(guò)提高機(jī)載導(dǎo)航引擎的可靠性和智能化來(lái)解決其中的一些挑戰(zhàn)；瞄準(zhǔn)新的傳感器，更復(fù)雜的功能和更好的性能。研究人員公開(kāi)了他們所有的代碼、數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，這也可能激勵(lì)其他研究團(tuán)隊(duì)基于他們的技術(shù)開(kāi)發(fā)類似系統(tǒng)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)與我們?cè)谶@里展示的微型飛行機(jī)器人類似的結(jié)果(幾克重，有蜻蜓的大小)。

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參考期刊《arXiv》

Cite：arXiv:1905.04166

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