交互式无人机，可在办公室环境中协助人类

 
德国卡尔斯鲁厄技术学院的研究人员最近开发了一种交互式无人机，旨在在室内环境下(例如办公室或实验室)为人类提供帮助。在arXiv上预发表的一篇论文中，研究人员介绍了他们的无人机在实验室中完成简单任务时所获得的结果。
研究人员在论文中写道：“在本文中，我们提供了一个室内办公室无人机助手，该助手的任务是在我们的实验室中执行任务并执行简单的任务，同时给出太空中人类的指示并与之互动。”
研究人员采用的无人机设计方法以“任务”概念为中心，“任务”意味着接收输入参数并满足成功条件或“目标”。为了成功完成任务，他们的无人机应该能够实现与任务相关的所有目标。
研究人员在论文中解释说：“对于本文介绍的系统，输入参数是在办公室环境中飞往某个目的地(房间或人)的口头要求。” “任务的目标是在没有任何手动干预的情况下达到目标，也不会与静态或动态障碍物发生碰撞。”
研究人员展示的交互式无人机是Crazyflie 2.0无人机的改良版，由一家名为Bitcraze的公司设计。它包含几个组件：自动语音识别(ASR)子系统，用于记录用户的口头请求;一个对话系统，接收这些请求，进行处理并确定办公室内的目标，还有一个飞行控制器，它将无人机的轨迹规划到所需目标，同时努力避免与障碍物发生碰撞。
研究人员决定分别评估系统的每个组件，以明确确定需要完善的功能。为了评估对话系统，他们要求三名非英语母语者大声地给出简单的口头指示，例如，命令无人机飞到另一个房间或拜访实验室中的另一个人。
随后，研究人员通过向无人机展示三种不同类型的障碍物：关上的门，一个人和一个金属长凳，测试了无人机的深度感知和避免碰撞的能力。最后，他们通过使用书面说明将系统发送到各个目标房间，研究了系统成功完成任务的速率。
虽然发现无人机完成任务的成功率为77.78%，但他们发现它有一些局限性。例如，执行任务失败的最常见原因之一是，无人机在起飞过程中会略微转弯，因为它的四个螺旋桨在略有不同的时间开始运行。
研究人员说：“由于这是我们的第一个原型，因此不仅在每个单独的组件上，而且在整个系统上，都有很大的改进空间。”
研究小组发现，无人机的对话系统表现特别差，最多只能了解57%的情况下一个人的指令。对话系统的主要问题是，ASR在用户说出用户姓名时会遇到困难，因此过早地终止了语音识别过程。
研究人员在论文中写道：“在未来的工作中，我们希望使用改进的ARS系统。” “此外，为了在不增加训练数据集规模的情况下允许使用更多种自然语言，我们还希望使用多任务方法。这意味着无人机数据集将与域外数据集一起进行训练”。
在最初的测试中，无人机的碰撞检测组件表现出色，可在大多数情况下有效地防止与人和大型物体的碰撞。然而，发现难以检测非常薄或半透明的家具。为了克服此限制，团队目前正计划创建周围环境的更精确的实时地图，因为当前，系统将其预测基于预先记录的二维地图。
研究人员在论文中解释说：“减少位置误差也应该有助于提高我们的总体任务成功率，因为​​这是测试期间任务失败的主要原因之一。” “在我们的测试中出现的另一个问题是深度感知系统在非常明亮或变化的光照条件下表现不佳。我们计划将来也解决这些问题。”
此外，在接下来的研究中，研究人员希望延长系统的电池寿命和电池管理，因为目前，该系统只能完成三到四个任务，然后才能充电。他们最终希望大幅增加这个数字，同时还提出可以帮助减轻此问题的新解决方案。