人工智能如何帮助无人机躲避移动障碍

6月11日消息，人类为了解决微型空中机器人的避障问题，对于像鸟类这样的超高效敏捷飞行生物的研究已经持续了很多年。然而，以往的研究大多集中在静态避障方面，这是因为缺乏高速视觉传感器和可扩展的可视算法。

日前，马里兰大学帕克分校和苏黎世联邦理工学院的研究人员在Arxiv.org上发表的一篇名为《EVDodge:在四旋翼飞行器上使用事件摄像机实现高速闪避》的论文，他们将微型飞行器的导航堆栈重构之后，提出了一种有目的的通用导航问题的人工智能算法，即“Embodied AI”。

根据这一设计思想，研究人员开发了一个完整的人工智能导航堆栈，使几乎任何四旋翼飞行器都能在只有摄像机和机载计算机的情况下避开移动障碍。

研究人员计划在论文被接收发表后，发布附带的代码和训练数据集。

该论文的合著者写道：“据我们所知，这是第一个基于深度学习的解决方案，使用四旋翼飞行器上的事件摄像机来解决动态避障问题。”

研究人员用四种不同的物体进行了测试，包括一个球状体、一辆玩具车、一架飞机模型以及一架小型无人机，分别从5米左右距离扔向或飞向目标四旋翼飞行器。在200多次试验中，研究人员取得了70%到86%的成功率。此外，他们还展示了他们的导航堆栈可以适应追踪任务，他们说这证明了它的通用性。

一般来说，四旋翼飞行器可以很轻松的避开像建筑物这样的静态障碍物，但是大多数四旋翼飞行器不是很擅长躲避移动速度非常快的物体，这就很容易导致它们被干扰或击落。可以说，这项研究将有助于减少四旋翼飞行器与其他移动物体发生碰撞的几率。