這個AI驅動無人機要感謝無人駕駛汽車和GoPro，為什麼呢？

你能想像在沒有導航的情況下，無人機在街道里任意穿梭嗎?最近研究顯示，有了AI加持後，無人機也能像汽車和自行車那樣，在城市街道上飛行，非常的酷!這是因為自主無人機搭載的AI，接受了由汽車和自行車所採集數據的訓練。

最新研究成果中，蘇黎世大學的研究小組和瑞士國家研究機器人技術中心研究人員已經開發出一種系統，能讓無人機獲取數據，構建一個地圖並將自己定位在地圖上，然後計劃一個路線，通過攝像機提供的找圖像設定速度和轉向命令，並遵循道路標誌和避開障礙物。

據悉，研究人員用到的演算法被命名為DroNet，一種能讓無人機在城市街道安全飛行的卷積神經網路，其數據來自於汽車和自行車在城市中收集的數據。研究人員表示，雖然無人機需要的龐大數據不好獲取，但好在自動駕駛等技術累計了足夠的數據。「不幸的是，這些數據不是訓練無人機的最理想數據;幸運的是，通過裝有GoPro相機的自行車，研究人員得到了『讓咱們別碰東西了吧』的相關數據。」

通過使用單目攝像機圖像作為輸入，DroNet讓無人機能在具有特定轉向角和速率的平面內移動。雖然所有訓練數據都來自戶外，但研究人員發現，該演算法在建築物和車庫內等環境時同樣可行，即使研究人員在訓練中並沒有用到過室內數據。

技術方面，DroNet是一種分叉的卷積神經網路，將一個灰度幀(200 × 200)，角度感測器和碰撞概率預測變為可能。體系結構的共享部分由擁有3卷積的ResNet-8網路模型構成(上圖b)，其次是Dropout技術和非線性ReLU函數。然後，網路分為2個分離的完全連接層，一個進行轉向預測，一個推斷碰撞概率。

從應用角度看，該研究具有非常大的價值，比如未來能無人機更好的用於送貨、搜索和救援等任務。但為了讓這一技術具備實用價值，研究團隊必須先改進演算法，包括讓無人機能更快和更敏捷的飛行，以及擺脫二維運動的局限性。當然，更聰明一點也是必須的!

日前，國內首部國家級無人機飛行管理專項法規徵求意見稿打破了無人機「一飛就要申請」的原則，對微型和輕型無人機加以豁免，微型無人機在禁止飛行空域外飛行，無需申請飛行計劃，輕型、植保無人機在相應適飛空域內飛行，只需實時報送動態信息。考慮到無人機應用的日益普及——比如國內電商和物流都開始嘗試無人機運貨——筆者希望蘇黎世大學的無人機技術能早日實用，讓無人機擁有更大的應用範圍。

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