在未来五年内,自动无人机可以飞为危险区,以在地震,火灾和其他灾难之后开展搜救任务,如果正在纽约大学阿布扎布(NYUAD)正在进行中,则在纽约大学的研究中出现。
已经看到许多原型无人机的项目是由Antonios Tzes,Nyu Abu Dhabi的电气和计算机工程教授正在寻求的,他们正在寻找一种在室内或其他方面进行操作的方法封闭的环境。
大多数常规无人机依赖于访问GPS来导航,这意味着在所谓的GPS拒绝(室内)环境中,它们处于不同的劣势,虽然某些型号可以检测使用视觉系统的障碍物,但是当它们检测到这样一个障碍物,他们无法在现场翱翔而不是徘徊。
但是,可以在这种环境中运作的无人机是在灾难情况下使用的理想选择,其中人类无法或不愿冒险进入受折磨区,无论是侦察这种情况,甚至对任何可能被困的任何人都提供基本援助。
“如果您想要在结构化或非结构化环境中导航的无人机,在GPS拒绝环境中,您需要用不同的传感器装备它,”TZES表示。
NYUAD的原型无人机使用伸缩视觉 - 多个相机的组合来检测深度和距离 - 以及光检测和测距(LIDAR),它使用激光束的行程时间来计算无人机与障碍物之间的距离。一起使用,使无人机能够通过封闭的环境缓慢安全地移动。同时,所述TZES,原型的板载处理创建了环境的地图。
他说,第二次挑战取决于无人机正在使用什么类型的任务来执行。“例如,如果您使用它来检测火灾,则需要调整红外传感器,以检测给定范围内的温度,或者如果要检测间接发射气味的尸体,则需要空气传播的粒子传感器。
“如果您还希望与环境互动,则需要一个机器人,或者机器人连接到无人机的腹部 - 在这种情况下,我们正在谈论可以抬起10kg的无人机,所以我们正在寻找对于浅色而快速的机器人。“
在许多方面,最终和最关键的元素是无人机必须在一段时间内自动运行,因为人类运营商不能总是依赖视频反馈,以便能够控制机器,所述TZES。
“如果无人机在一个倒塌的建筑物内,你害怕派人进入,无人机必须足够自主,这不需要不断的人类监督,这是最关键的参数,”他说。“你必须在无人机内有很多智能,让它开始做出自己的决定。”
让无人机从人类控制器移开一定的自由需要先进的机器和深度学习技术,以及大量的计算能力。
到目前为止,TZES的团队没有进一步进一步走得远远超过一个无人机通过杂乱的实验室环境引导自己,利用深度学习来分析大量视频数据来识别无人机可以通过的自由空间。
但对于TZES来说,搜救任务的生死致命意味着他想要尽可能地保留人类控制,并且完全的人工智能(AI) - 驱动的自主权几乎肯定永远不会被使用。
“我们大多尝试用非AI技术来做这件事,”他说。“如果我们觉得没有其他解决方案,那么,只有那么,我们将使用AI。我们已经玩了它,在大多数情况下都有良好的结果,但我们不确定它,特别是在达到可靠性时。“
其他问题仍然存在于传感器技术 - 实时传感器能力尚未成熟,足以处理多种类型的化学化合物,或处理可能存在生物或核危害的情景。
尽管如此,TZES正在前进,旨在对该技术的一些潜在未来的创新,旨在进一步增强主张。例如,该团队已经在探索使用可变音高螺旋桨 - 在赛车无人机上市售 - 使其无人机更快,更具手段。
机器人技术的同时进步也将为机器人机械手带来新的机动性功能,因此在某些情况下,无人机最终可以配备基本的医疗设备 - 不能能够进行遥控手术,但要更好地检测脉冲等生命标志和呼吸。
TZES表示,他希望在接下来的12个月内在各种场景中测试一个完全工作的原型,此时他将开始寻找风险投资支持,或创建一个启动,使他能够参加下一步。一个完全开发的模型,售价约为15,000美元,这可能只需12个月。
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