阿爾法狗下圍棋已經可以完虐人類了 駕駛飛機呢

2016-04-15 09:21 《航空製造技術》 張濤，蘆維寧，李一鵬 我要評論0

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無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是指不經由駕駛員直接操作，可自主或通過遠程控制完成飛行行為及其他一些特定動作的空中機器人系統。

無人機技術的關鍵問題就是如何設計合理的控制方式代替飛機駕駛員在有人機系統中的位置。根據無人機不同的控制方式，可將無人機系統分成以下3類

（1）基站控制

基站控制式無人機也稱為遙控無人機（Remotely Piloted Vehicle, RPV）。在無人機飛行的過程中，需要地面基站的操作員持續不斷地向被控無人機發出操作指令。從本質上來看，基站控制式無人機就是結構複雜的無線電控制飛行器。由於無線電控制技術在空間上的局限性，現代無人機已經很少採用純粹的基站控制方式來實現無人駕駛。

（2）半自主控制

20世紀80、90年代出現的「Pointer」、「Sky Owl」無人機系統採用的是基站導航和預先設定導航程序相結合的控制方式，這是無人機半自主控制的最早形式之一。半自主的無人機控制方式可以描述為「基站可隨時獲得無人機的控制權，並且在飛行過程中某些關鍵動作需由基站發出指令，如起飛、著陸等，除了這些關鍵動作，無人機可以按照事先的程序設定進行飛行和執行相關動作」。

（3）完全自主控制

完全自主控制無人機又稱為智能無人機，可以在不需要人工指令的幫助下完全自主地完成一個特定任務。一個完整的智能無人機系統具備的能力包括自身狀態的監控、環境信息的收集、數據的分析及做出相應的響應。

為了進一步研究無人機的自主性，2000年美國提出了AO（Autonomous Operations，自主作戰）概念。它是由美國海軍研究實驗室（NRL）和美國空軍研究實驗室（AFRL）的感測器飛機項目組率先提出推廣的。對於未來的無人機，增強飛行器的信息處理能力是實現AO的關鍵。為了深入研究無人機的AO，AFRL又定義了自主控制等級（Autonomous Control Level: ACL)的10個等級[6]，作為標準衡量無人機在自主程度方面的水平，如圖1所示。

NASA飛行器系統計劃（Vehicle Systems Program，VSP）高空長航時部（Department of High Altitude Long Endurance, DHALE）在對以上劃分分析的基礎上，提出了評價高空長航時無人機自主性的量化方法。該方法劃分的層次和意義更加明確，並具有更好的實際可操作性，如表1所示。

智能無人機研究現狀

智能無人機是一個複雜的集成系統，需要飛行器設計、空間定位、路徑規劃、飛行控制、圖像識別等各方面技術的支持。為了充分利用這些技術，研究者們通常會將各個功能模塊化，通過合理的架構設計將其整合，達到智能控制的最終目的。智能無人機的設計架構可以用圖2來進行描述。

1 有地面站參與數據處理的自主控制

在研究的初始階段，由於機載處理器性能的限制，研究人員選擇將數據發送到地面基站進行運算處理，然後傳回給無人機，指導無人機運動。由於在這個過程中一般是沒有人工的參與，所以也能算智能控制的一種，但地面處理器和無人機之間通信性能對這種控制方式的魯棒性和自主性影響較大。

Bachrach研究中所描述工作是典型的例子，該工作可實現讓無人機在一個未知環境中進行探索，同時完成二維的環境建模，並完成了部分三維建模的工作。將搭載在無傳回地面站，用不同的演算法模塊（建模、定位、避障）進行數據處理，將處理好的數據結果發送給無人機，完成無人機的定位和路徑規劃。其處理流程如圖3所示。

類似工作還出現在Bachrach、Grzonka、Bl?sch等研究中。無人機將收集到激光數據傳送到地面站進行計算處理，獲取定位信息。用視覺採集室內信息，傳回地面站計算，完成無人機在未知環境中的自主探索。

隨著處理器設計工藝的提升，以及研究人員們對演算法的不斷優化，上述這種方式逐漸被所有數據處理均在機載處理器上進行的方式所取代，這種方式更接近於人們理想中定義的智能無人機的形式，即一旦無人機起飛，其機載處理器將全權扮演大腦的角色，通過對環境信息的處理分析來自主的做出響應。

2 完全自主控制

Kasaei、Shen、Achtelik、Tomic等工作實現了無人機的智能控制，所有的數據處理工作均在機載處理器上完成。其中，Kasaei等為智能無人機選取全方位視覺系統，採用SVM演算法和人工勢場法來實現無人機在室內的定位和路徑規劃。在機載處理器上集成了不同的演算法模塊，包括SLAM模塊、路徑規劃模塊等，並為無人機增加了防空氣動力擾動的控制模塊，實現了無人機對多樓層建築物的自主探索和對環境的二維建模。

Achtelik等通過單目攝像頭和無人機慣導數據的融合實現無人機室內、室外的定位及自主飛行，甚至是室外有風的條件下，該演算法也有效。通過慣性感測器的數據對圖像信息進行濾波，解決了無人機高機動運動過程中攝像頭收集數據頻率太低不能滿足位置更新要求的問題。

Tomic等為四旋翼無人機配備了激光和立體攝像頭來實現室內，室外的定位，考慮到機載處理器的存儲能力有限，研究人員在室外環境時不建立幾何地圖，而是通過識別路標來糾正漂移量，實現大範圍環境下的定位。多塊機載處理器也同時載入在無人機上，從而明顯提高了無人機的處理數據能力。

3 其他相關技術研究

Kristina]中提到可以應用到智能無人機上的快速識別障礙物的圖像識別技術。Kim等研究為固定翼無人機設計了基於視覺的全自主撞網回收系統。

智能無人機應用實例

智能無人機由於其實現技術的難度較高，所以現階段能夠真正投入使用的智能無人機較少。現在可以投入使用的智能無人機包括：

（1）LA100無人機

LA100被認為是世界上第一台可完全自主控制並可實際應用的智能無人機，是一架專業的攝像無人機，由法國Lehmann Aviation公司專門為GoPro HERO3相機而設計，並於2012年開始銷售。

LA100可從出發點起飛，5min後帶著獲取的圖像信息自主返回起點，其飛行高度為80~100m，飛行時速可達到80km/h。LA100可適用於多種比較惡劣的環境，如其可飛行環境溫度為-25~60℃，潮濕或高風阻的天氣均可飛行。

（2）X-47B無人機

美國海軍X-47B無人飛機於2013年5月14日首次從航空母艦起飛，這意味著智能無人機已經正式登上了軍事應用的舞台。X-47B憑藉智能控制，在不需人工干涉的條件下，可以能獨立執行任務。

X-47B無人機上配備有全球定位系統、自動巡航系統，防撞感應器等，並且可以根據收集到的目標信息自主決定對目標的打擊，是集監控、情報收集和軍事打擊為一體的軍用智能無人機。

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