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人工智能(深度学习)帮助无人机穿越森林

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苏黎世大学Davide Scaramuzza教授研究团队的最新成果——基于深度神经网络利用单目视觉帮助无人机穿过森林小道。这项研究入选理由是迄今为止第一次实现了基于机载硬件真实林间小路上实时地规划和控制。


视频内容分为四部分。首先用登山者头带三个GoPro相机的收集数据,并自动完成了数据的标记;第二步建立深度学习模型,并将输出结果限定为直行、左转和右转三种命令;第三步用手机采集图像,模拟无人机飞行时收到的图像,检测模型效果;第四步分别用AR.Drone 2.0无人机和实验室设计的搭载Odriod处理器的无人机进行真实场景的测试。


在这个研究中,最令人印象深刻的是他们分类器的训练过程。一般来说,对于这么多张图片,需要大量的人力和时间用于标记数据。他们通过三个摄像机相隔30°放置的方式,左侧相机得到的图像标记为右转命令,中间相机的图像标记为直行命令,右侧相机的图像则标记为左转命令,以此实现了数据的自动标记

他们最终得到了17119张被标记的图片,搭建了如下的深度神经网络,最终实现了面对任意输入图片85%的正确率,超过了人类的82%正确率。

我们找到了模型检测出现错误的例子,这些例子非常有趣,可以说我们人类也难以做出正确的判断。



那么这项研究的意义在哪里呢?除了实现了野外森林环境下无人机的自动巡航,用于救灾、跟拍等功能外,IEEE Spectrum的报道中提到它或许还可以与Amazon、Google等公司正在研制的城市快递无人机结合起来思考。城市区域和森林有很多相似之处,他们都有定义得很好的道路,并且道路两旁分布着障碍物。这项研究向我们展示了当前基于机载硬件(Onboard hardware)在这种复杂环境下state of the art的研究可以实现到哪种程度。


此外,笔者认为这项研究也有不少继续开展的空间,比如说结果仅分为向左、直行和向右三个命令和采用的控制算法导致无人机在飞行时方向变化过于敏感不平顺,以及当前的研究没有考虑到路中间障碍物的情况等等。


最后再聊一句,Davide Scaramuzza教授是无人机领域杰出的研究者,毕业于往期多次提及的苏黎世理工大学ETH ASL Lab,这个实验室拥有众多极其优秀的无人机研究成果,对此感兴趣的读者请多多关注它们。


本文转载自:微信公众号 机器人学家




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