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时隔一年VijayKumar再登GAIR讲台,讲述自动化的技术与社会挑战(上)|CCF-GAIR2017‘欧洲杯竞猜app’

时间:2021-10-13

本文摘要:按:本文为美国宾夕法尼亚大学工程院院长VijayKumar在CCF-GAIR大会上的题目Challengestin的Autonomy的共享(公共编号:)展开了全文整理。

按:本文为美国宾夕法尼亚大学工程院院长VijayKumar在CCF-GAIR大会上的题目Challengestin的Autonomy的共享(公共编号:)展开了全文整理。全文分为上下两部分,以下是第一部分。输送门:时隔一年VijayKumar登上GAIR讲台,描写自动化技术和社会挑战(下)2017年7月7日至9日,世界人工智能和机器人峰会CCF-GAIR大会在深圳顺利召开。

这次由CCF中国计算机学会主办,由香港中文大学(深圳)主办。来自世界30多名顶级院士,约300家AI明星AI企业,聚集了智能科技产业的盛会。VijayKumar在无人机领域被称为无人机大神。他在多机器人编队协商,做出了很大的贡献。

2016年,VijayKumar在CCF-CAIR峰会上解释了无人机会面向Small(小型)、Safe(安全性)、Smart(智能)、Speed(灵活性)和Swarm(集团)5s的倾向。时隔一年Vijay的Kumar再次登上GAIR讲台,以Challengestin的Autonomy为主题展开演讲,重点说明了自动化浪潮的技术和社会挑战。VijayKumar是美国宾夕法尼亚大学工程院院长,也是美国国家工程院院士、美国电子工程师协会研究员(IEEEllow)。以下是VijayKumar演说速记全文的整理,在不改变本意的基础上,无人机的挑战今天我说的主要内容是自动化中面临的挑战,特别是无人机的挑战。

现在智能驾驶驶汽车取得了相当大的进展,但以下无人驾驶飞行器的这些挑战是无人驾驶汽车所没有的:无人驾驶汽车在未知的道路上飞行,而无人驾驶飞行器在3D飞行。无人车有GPS的导航系统,没有无人机,特别是在室内环境中飞行的时候。

车上有很多传感器,但在无人机中,如果多敲一公斤负荷,可能消耗的能量就不会变高,也不会相当允许。因此,我们希望尽量减少无人机的能源消耗,更有效率,获得更好的信息和数据。无人机要保持平衡,安全性尤为重要。

在汽车中,刹车是安全的。在无人机上,这个问题更简单。汽车环境更简单,我们有不同的模拟,可以感觉到地板有平面的变动和墙壁,但无人机感觉到外部环境并不困难。右图是我们过去5年生产的无人机,无人机尺寸更大,可以放置更多的传感器,其自动化程度也提高是自然的结果。

因为我们都希望有更高的感觉能力,所以我们需要更强的飞机和更多的功能。如何在室外、室内环境安全性飞行中展示无人机在室内、室外环境安全性飞行中?可以慢慢呼吁、救灾、减灾,是人类无法到达的危险地区,可以慢慢收集信息。这是我们的机器人,在室内环境下可以展开飞行,不需要外部照相机。具有图像可以看到传统的反馈机制等感觉功能,可以感觉到周围的环境,采用相应的动作,可以在我们的控制系统中构筑较低的水平。

在更高级的水平上,可以在系统中看到,可以在更高的水平上创造感官/行动的循环,可以在画面上看到,也可以转移到计算机上。例如,我想从一个地方到另一个地方。如果中间有障碍物,必须挂钩,所以中间必须使用不同的动作。

在最低水平上,我们可以创建反馈机制,控制它。这是人与机器展开对话的过程。我们可能无法在低于计算机的水平上自动与人交谈,但在更高的水平上,人交谈,可以完成一些工作,这是感觉和行动的系统循环,可以进一步发展,创造更好的感觉行动。

低于的水平必须实时控制。只有这样,机器人才能可靠地运动,帮助我们完成任务。其中一定程度是其3D方位,必须告诉其前进方向和旋转角度。

实际上只有4个旋转翼,有些机器有6个旋转翼,无论有多少旋转翼,我们都必须告诉它的方向和方向,利用控制软件实时控制,在控制系统中接到指令。当然,我们有不同的平面。

看看系统中的前进方向、线性、动力。例如,横向速度和平行速度,特别复杂。所以,两者之间更简单,比较行动、平面运动方向和横向运动方向。操作者从左手开始,从右手开始操作者是更简单的过程。

把它分成几个不同的部分,有运动轨迹,在这个运动轨迹中寻找推进力,我们称之为f,看其现有方向和目的方向之间的联系是怎样的,展开移动。我们必须为它制定方向。

这个方向可以让机器自己推进到目的地。当然,我们也必须创造其他维度。例如,t这个维度是前进的方向,我必须使其角度超过理想的状态。

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我们计算,看目的地的角度是多少,然后让它移动。我们在设计的时候必须用计算机协助计算。另外,我们看到无人机需要去想去的地方。

当然,也要保证稳定性和可靠性。举个例子,无人机在空间中开展三维运动是室内实验,当然也可以在室外构筑。

系统循环,开展路线计划,控制方向,高度及其所在的3D方向。得到系统路径后,计算其速度和方向,如果我们没有运动照相机,就不能用无人机带来的照相机构筑这个目的,我们可以分析适当提供的数据,加上惯性分析,告诉我们应该走向哪个方向。室外、室内的实际运动状况中我们的频率是200HZ,我向大家展示室外、室内的实际运动状况。

在这里,我们减少了复杂性。因为实际操作环境往往更简单。我们计算其运动路径,不减少u的角度。

整个系统是四维角度,减少角度有四个维度,可以尽量减少飞机错误的可能性。在高速运动中,我们必须依赖刚才提到的所有信息,包括模型、检查维度。如果我们需要给更多的传感器,除了IMU和GPS,我们还可能有更好的展示,包括激光扫描和其他传感器。

机器的展示不会更高。当然,这是以200HZ频率构建的。

该机每秒超过70米的速度,没有GPS,可以从室外转移到室内,立即展开刹车,速度不会迅速减少,可以在照相机中仔细观察环境的变化,也可以从5m/s、10m/s的速度加快。在室外开展飞行时,可以看到机器显着前进,当然也没有GPS。有障碍物时,需要另一层。有来自不同传感器的信息,这些信息实际上是融合在一起的,制作局部地图,局部地图让我们自己的机器理解自由选择哪种飞行中的管道,因此在指定飞行轨道后,可以帮助我们避免障碍。

但是,在这个水平上,我们可以制作整体的地图。在很多情况下,我们不需要整个地图,只需要局部地图,导航系统必须局部地图协助我们避免障碍,同时确保无人机的安全性。如何避免障碍,如何避免障碍,上图中有无人机,室内有很多障碍物,我们用于激光扫描仪,有助于更好地理解周围的障碍物。

让我们看看这种类型。我们可以确保成本大大降低。这里还包括两种成本:第一,时间成本,期待增加时间;第二,建立尽快的流畅性和灵活性。

设置这些参数,或者获得缓慢的速度,或者获得简洁的道德。同时,我们不会大大优化飞行中的路径。

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每1/3秒优化一次飞行中的轨迹,环境有很多问题,需要在简单的环境中寻找更好的飞行路径。控制系统必须足够简单,就像我刚才说的那样。必须有适当的允许组织,它只向一个方向前进,不可能经常反击。

实际上,解决问题的避难过程有很多事前条件。在看不到整体环境的情况下,需要设想。在导航系统过程中,眼睛可以看到的只有20-40米的可视性,因为传感器很轻,可能看不到20-40米以外的物体。

我们最初想创造空间,在空间竣工的过程中,作为空间子集,它发生了很大的变化,我们对子集整体构成了自由空间,优化的问题是基于传统的共识构筑。在左上角,你可以看到这是右转的动作,这是一个相对基本的路径探索。但是,在整个操作者的过程中,也有很多要点。它仍然是传统的物理空间,是损失空间,可以是六个维度。

在这个过程中,我们可以找到安全飞行中的轨迹。基于右边,我们的机缘是什么?我们可以自由选择这样的解决方案,慢慢飞行或顺畅飞行,一系列前置条件必须以非常低的方式最终构建顺畅的导航系统解决方案。

复杂,我们的视野有限。例如,站在Pk(tk)的地方,必须去红色五角星的地方。你的视野看不到房间的一部分。计划飞行中的轨迹。

你的解决办法是我画的,但是必须保证。看不到视野以外的东西。如果你飞得特别慢,中途经常出现障碍物,该怎么办,没有时间停下来,可能会撞上去,该怎么办?对我们来说,如何解决问题有效的视野,每秒飞行速度20米,你已经不能通过滑行和加快有效的暂停,遇到障碍的反应时间可能只有20米,如果没有传感器,就不能避免40米长的视野。轨迹规划的过程只能实现一部分轨迹规划,如果有第二个参数,可以实现第二次轨迹操作者,这样的操作者可以确保当地停止,在g点确保飞行中的安全性,从Pk到Pk1有两个希望的过程。

现场情况实现轨道的构建和分解,在这种感觉和行动的恢复中,尽量慢慢飞行。系统本身是否停止构成系统的感觉,最后计划下一步的下一步飞行路径,我们没有行驶的原则。这就是我们在解决方案上的方法。起初,我们飞得很慢,用于慢速飞行。

一旦我们到达起点,我们就可以构建任何视野中的障碍物,构建快速行驶,系统将进行下一步路径的优化。这是我们使用的非常基础的算法,在没有GPS的过程中,只要用于装载的传感器就可以制定二次轨道计划,确保安全性、完整性,如果有什么解决办法,我们的机器人总是可以用于这些解决办法。最后是优化,实际上不能说是下一个优化。

大部分简单的允许条件,不能确保飞机的安全性和完整性,但不能大幅度尝试合并解决方案。在有限的视野中,我们如何制定轨迹计划,可以看到左图,不能看到绿色部分。

事实上,机器人构建了多个无人机的角度转换,在转换过程中,遇到障碍物时,不会慢慢停止计算,最后寻找拟合的飞行路线。无人机在飞行器在室外的活动过程会更加简单,比如旁边种植了很多树根,我们超过20米的飞行速度,我们实施动态轨迹的分解,同时帮助我们构建自由空间轨迹的分解,确保飞行器的安全性和完整性。

在户外飞行中,无人机不告诉树根在哪里,没有GPS,但飞行速度很快,这部分可以超过每秒5米的飞行速度。我们做的另一个案例是让无人机找物体,找后自动停止。无人机不告诉周围的环境,它飞得足够慢,找个潜在地址,找个物体就停了。

在救援过程中行速度越快越好,寻找生存的物体,寻找怀疑的爆炸物,寻找就行了。操作过程中建立了优化操作者。

在室外环境中,无人机不知道物体放在室内。在整个过程中,重新打开所有的门,无人机必须找到打开的门转移到室内,然后找到物体。

最后,找到物体的地方是轨迹,需要避免所有障碍物。无人机顺利转入室内,我们非常简单的是物体监视算法。飞回来后,不要忘记第一次飞行中路径上看到的目标物。

无人机又开始分析,从黑暗的室内环境转移到高亮度的室外环境,回到室内环境,最后告诉他寻找橙色的标志物。每秒以5米的速度慢慢飞行,每秒以10米的速度引导不同障碍物的密度。自由空间可以超过每秒20米,但障碍物空间不能超过每秒5米的飞行速度。

上图显示了室内导航系统的过程,左下角的照片显示了无人机的方向性,同时显示了我们想超越的方向性,在整个过程中不会寻找墙壁、沙发等障碍物,也有经常出现的人体,跨越沙发,看到Jeason他避开Jeason,去别的宽敞的地区,遇到我的另一个同事,他通过所有的障碍物回到宽敞的空间,最后完成了那个制图过程。这样的软件有助于动态收集无人机看到的信息,构成制图成果。右图是仓库环境中使用无人机的用途 例如,它可以看到架子上的所有物品,并告诉人们在哪里放什么样的物品。

它看起来很简单,但我们不告诉任何地方有东西。大多数时候,工人们把东西放在任何地方,然后记得把东西放在任何地方。他们可能告诉我这个东西在仓库里,但是不告诉我在哪里。

我们利用无人机去寻找它,不必重新整理仓库,必须告诉我们第一台无人机放在哪里。此外,我们可以避免物体相互碰撞,如防止与汽车和自行车相撞。

无人机能够识别运动物体和惯性物体是最重要的,能够实现无人驾驶。我向大家展示了机器的另一项能力。

我们与高吞吐量公司合作。这是我们实验室开展的实验,大于的无人机是全自动无人机,约15G,没有任何操作者,也没有GPS。那只是从一个地方到另一个地方最近的路径。

第一录像,无人机可以跨越第一障碍物,从右跨越第二障碍物。我们有不同的柱子,间隔3米建立柱子,使机器以每秒5米的速度超过这些柱子。

这是比较宽的缝隙,无人机必须自动通过缝隙。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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