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[导读]AI正在逐渐地发展,但却是非常肯定地成为我们日常生活中不可或缺的一部分,无人机技术也将随着努力而不断完善。

随着人工智能(AI)的出现,科幻与现实之间的差距正在逐步缩小。人工智能在商业、政府和人们的个人生活中有着无数的应用机会,其影响将很快触及现代社会的方方面面。通过部署无人机进行自动监控不再仅仅是电影脚本中的场?#22467;?#32780;是现实中已经开始?#23548;?#21457;生的事实,这在很大程度上归功于人工智能的进步。这些无人驾驶飞行器(UAV)正在迅速普?#22467;?#24182;在短短几年内,已经增强并重新定义了许多行业的特征。无人机被用来快速运送货物,进行详细的环境?#33455;浚?#36827;行方便的边境监视,并可提供远程军事侦察,而不需要让地面部队处于危?#31449;?#22320;。

无人机的新世界

虽然目前的无人机还是主要受人手动控制,但很明显,未来的无人机将由人工智能技术控制,这将?#24066;?#26080;人机和其他机器自行做出决策,并代表用户在具有挑战性的环境中自主运行。未来的无人机将从单纯的观察者发展成为高度自动化、自主运行的决策工具。飞行机器人或“无人机器人(dronebots)”方面的应用科学将带来无限的可能性。

在结合使用人工智能后,无人机已经能够引入机载感测和规避功能,这些功能可以防止在路径中碰撞其他物体,例如鸟以及其他无人机等?#21462;?#24503;国的Ascending Technologies开发了热成像飞行摄像头、激光扫描仪和超声传感器等一系列技术,可以使无人机避开其他物体。来自DJI、Walkera、Yuneec等供应商的最新无人机已经配备?#26143;啊?#21518;、下和侧方的避障传感器。

创建禁飞区

地理围栏(Geofencing)是使用全球定位?#20302;常℅PS)网络结合本地射频识别(LRFID)连接(例如Wi-Fi或蓝牙信标)而创建的一?#20013;?#25311;屏?#24076;?#20854;边界由硬件和软件的组合决定, 即无人机应?#36152;?#24207;和无人机本身,它们决定了地理围栏的?#38382;?#36825;种技术的最基本?#38382;?#24050;经存在多年,早期使用者用它来监测牲畜,通过地理边界编程的GPS项圈,当牲畜离开预定区域时发出警报。这种技术的其他用途还包括监控装甲安全车等车队的车辆,如果出现任?#25105;?#24120;情况,则会提供相应的预警。

无人机可以在更集中的层面上利用地理围栏,通常需要满足航空机构关于空域使用的规定。地理围栏的?#38382;?#38656;要处于所有现代小型无人机?#20302;常⊿UAS)的默认安全功能之内,势必将影响许多人,而他们对?#30636;?#19981;知情。地理围栏能够将用户当前位置与用户附近可能?#34892;?#36259;的场合相结合。根据?#34892;?#36259;的位置,通过指定其纬度和经度,并添加圆形半径来调整位置的接近度。该圆形区域即定义了地理围栏。每个用户可以有多个?#34892;?#22320;理围栏,通常每个设备最多限制为100个。对于每个地理围栏,位置服务可以发送入口和出口事件,或者在地理围栏区域内指定?#20013;?#30340;时间,以便在触发事件之前?#21364;?#25110;驻留)。

也?#34892;?#22810;种方法来接近地理围栏和创建不同?#38382;?#30340;虚拟边界。人们可以拥有不同等级的限制区域,或者在商用机场周围设置具有禁飞边界的幻影区域(phantom zone)。在一些情况下,优选圆柱形路径,其中装置仅仅限于特定高度和/或半径。

支持开发的工具

包括AI芯片和嵌入式平台在内的许多产品都可用于开发这?#20013;?#22411;AI辅助无人机。以下是一些非常重要的例子,但毫无疑问,在不久的将来,还会有更多的新例子出现。Intel Aero 即用型无人机开发平台采用运行四核Atom处理器的英特尔Aero计算板构建,能够以低功耗提供出众的性能,其充足的内存和可扩展的存储能够开发复杂的无人机应用。四轴无人机可为工程师提供具备完整组装的开发硬件,其中包括Intel的Aero Vision辅助套件和飞行控制器、机身、电子调速器(ESC)、马达、GPS、指?#38505;搿?#21457;射器和接收器等,开始飞行唯一需要的是一个充电电池。该套件内置Intel专有的RealSense™深度感应技术、Dronecode PX4软件、AirMap SDK对空域服务的支持、以?#38712;?#32534;程控制器。

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图1:Intel Aero即用型无人机 - PX4

Intel公司的 Movidius神经计算棒(neural compute stick,NCS)是一款微型无风扇深度学习USB驱动器,专为AI编程而设计。 NCS的核心是一款低功耗、高性能的Movidius视觉处理单元(VPU),具有支持卷积神经网络(CNN)分析、原型设计和调整工作流程等功能。它不需要实时的设备推断和?#23631;?#25509;,所有数据和电源均通过单个USB type-A端口提供,并可在同一平台上运行多个设备以提高性能。

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图2:Intel的Movidius神经计算棒

BMI088是博世(Bosch)的高性能惯性测量单元(IMU),具有非常高的抗振动性能,专为在?#37327;?#29615;境中运行的无人机和机器人部署而设计,该6轴传感器在一个微型3mm x 4.5mm x 0.95 mm LGA封装内整合了一个16位三轴陀螺仪和一个16位三轴加速度计。 BMI088针对无人机和机器人应用而设计,具有无可比拟的性能,即使在条件变化很快的情况下(如热效应和机械冲击等),也能提供准确可靠的惯?#28304;?#24863;器数据。

为了满足下一代无人机市场的需求,研华(Advantech)推出了一款146mm x 102mm片上?#20302;常⊿oC)开发板MIO-6300,它采用四核Intel Celeron N2930处理器和EtherCAT主控制器,适用于智能机器人应用。该开发板具备低功耗和高图形性能,支持高达8GB的嵌入式1333MHz DDR3L以及Gen7DirectX®11、双独立显示器(18/24位LVDS,具有VGA分辨率)、Gbit以太网连接以及嵌入式软件API。MIO-6300已通过MIL-STD-202G / MIL-STD-810G军用标准?#29616;ぃ?#20855;有强抗振性能。它还采用100%固态电容器设计(比电解电容器具有更好的可靠性),其高Tg PCB值(TG-170)意味着电路板在高温条件下运行更稳定。

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图3:研华MIO-6300开发板

DFRobot公司的RoMeo BLE Arduino机器人控制板采用了Arduino开源平台,RoMeo BLE和RoMeo BLE Mini均采用ATmega328微控制器和板载?#36718;?#20202;器(Texas Instruments) CC2540芯片。它们具有集成的2?#20998;?#27969;马达驱动器,可以立即启动机器人项目,而无需额外的马达驱动器。这些单元可使用Arduino防护?#26234;?#26494;扩展,并与Gravity系列传感器和执行器兼容,现在有数百种传感器可以与RoMeo产品即插即用。RoMeo BLE集成了蓝牙4.0并支持无线上传编程资?#24076;?#36825;意味着在添加新代码时无需使用电缆。

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图4:DFRobot 公司RoMeo BLE Mini控制板

AI正在逐渐地发展,但却是非常肯定地成为我们日常生活中不可或缺的一部分。本文通过一些场景和示例,介绍了一些未来发展前景。虽然某些无人机已经可以在没有用户指引路径的情况?#36335;?#34892;,但这项技术?#28304;?#20110;初期阶段。在接下来的五年中,?#20302;徹收?#21709;应、动态路径、以及人机控制器之间的切换都会有进一步改进。通过更强的自主控制,一些厂商将能够实现目前难以想象的用例,例如对管道、矿山和建筑项目的重复性和无人监控。毫无疑问,这种无人机必须100%安全,它们需要善于规避移动和静止的?#20064;?#29289;。要实?#32456;?#19968;目标需要克服许多挑战,但无人机技术将随着我们的努力而不断完善。

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