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麻省理工学院CSAIL制造人工智能可以帮助无人机像直升机一样着陆并像飞机一样飞行

发布时间:2019/07/16 商业 浏览:654

 
无人机是多功能机器,这就是为什么他们习惯将食物运送到高尔夫球场,对消防员和急救人员进行侦察,并在奥运会开幕式上进行灯光秀。但它们的螺旋桨前向形状因素并不完全有利于提高电力效率,从而限制了它们的飞行时间。
幸运的是,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL),达特茅斯大学和华盛顿大学的研究人员正在研究一种新的无人机设计方法,该方法结合了最好的四轴飞行器和固定翼飞机。他们的工作,他们在本月晚些时候在洛杉矶Siggraph会议上发表的一篇新发表的论文中详细介绍了一个新颖的人工智能系统,它允许用户梦想不同大小和形状的无人机可以在徘徊之间切换并使用单个飞行控制器滑行。
“我们的方法允许非专家设计一个模型,等待几个小时来计算其控制器,然后带着定制的,准备好飞行的无人机离开,”麻省理工学院CSAIL研究生和领导者徐洁说。 “希望这样一个平台可以让更多这些更多功能的’混合无人机’更容易被大家所接受。”
正如徐和他的同事在论文中所解释的那样,传统的混合式固定翼无人机可以垂直起降并难以控制,因为它们经常需要工程师开发一种悬停系统(“直升机飞行”)和另一种水平滑行系统( “飞机飞行”),加上两种模式之间转换的控制器。
人工智能可以在这里伸出援助之手 – 研究人员越来越多地转向机器学习,以创造更具适应性的控制系统。但是大多数方法都严重依赖于仿真而不是真正的硬件,从而导致差异。
为了解决这个问题,研究人员的系统利用强化学习 – 一种利用奖励来推动软件政策实现目标的人工智能培训技术 – 培训模型以跟踪模拟和现实场景之间的潜在差距,使控制器能够调整其输出补偿。它不需要存储任何模式,只需更新无人机的目标速度,它就可以从悬停切换到滑行再返回。
该团队将他们的AI系统集成到计算机辅助设计软件OnShape中,允许用户从数据集中选择和匹配无人机部件。然后,在一系列测试中,他们将最终设计插入到训练模拟器中,测试其飞行性能。
“通过新的输入表示和新颖的奖励功能,我们能够缩小在强化学习方法中常见的现实差距,”Xu和同事在论文中写道。 “我们希望这个提议的解决方案能够在许多其他领域得到应用。”
该团队留待未来的工作微调无人机的设计 – 他们注意到目前没有充分考虑螺旋桨的气流和机翼之间复杂的空气动力学效应 – 以提高机动性。他们还希望克服直升机无法进行急转弯。

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