最快圈速，算法控制無(wú)人機首次戰勝專(zhuān)家級駕駛員，登上Science Robotics

蘇黎世大學(xué)研究人員開(kāi)發(fā)了一種新算法，讓自主飛行的四旋翼飛行器計算出充分考慮無(wú)人機局限性的時(shí)間最優(yōu)軌跡，并首次在無(wú)人機競賽中勝過(guò)兩名人類(lèi)駕駛員。

對于工業(yè)用途的無(wú)人機來(lái)說(shuō)，由于電池續航有限，它們必須在盡可能短的時(shí)間內完成任務(wù)，比如在災難現場(chǎng)尋找幸存者、檢查建筑物、運送貨物。在此類(lèi)任務(wù)中，無(wú)人機必須通過(guò)一系列航點(diǎn)（如窗戶(hù)、房間或特定位置）進(jìn)行檢查，在每個(gè)路段采用最佳軌跡和正確的加速或減速。頂尖的人類(lèi)無(wú)人機駕駛員在這一方面有著(zhù)豐富的經(jīng)驗，并在以往的無(wú)人機競賽中表現均優(yōu)于自主飛行系統。

來(lái)自蘇黎世大學(xué) (UZH) 的研究團隊創(chuàng )建了一種算法，以找到最快的軌跡來(lái)引導四旋翼飛行器（帶有四個(gè)螺旋槳的無(wú)人機）通過(guò)路線(xiàn)上的各個(gè)航點(diǎn)。這項研究近日發(fā)表在《Science Robotics》。

 論文鏈接：http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ScienceRobotics21_Foehn.pdf

「我們的無(wú)人機在實(shí)驗賽道上超越了兩名專(zhuān)家級人類(lèi)駕駛員的最快圈速，」Davide Scaramuzza 說(shuō)道，他是 UZH 機器人與感知小組和 NCCR Robotics 救援機器人挑戰賽的負責人，也是這個(gè)挑戰賽項目資助了這項研究。

算法憑什么擊敗人類(lèi)駕駛員？

這一算法的新穎之處在于，它充分考慮了無(wú)人機的局限性，第一個(gè)生成了時(shí)間最優(yōu)軌跡，而以往的研究通常依賴(lài)于四旋翼系統簡(jiǎn)化或飛行路徑描述?！戈P(guān)鍵在于，我們的算法并不會(huì )將飛行路徑各部分去分配給特定航路點(diǎn)，只是告訴無(wú)人機通過(guò)所有航路點(diǎn)，且不規定出如何或何時(shí)這樣做，」論文第一作者、蘇黎世大學(xué)博士生 Philipp Foehn 補充說(shuō)。

這臺用于真實(shí)環(huán)境實(shí)驗的無(wú)人機設備，理論上推重比（thrust-to-weight ration）接近 4，重量為 0.8 公斤，裝備有 Jetson TX2、萊爾德通信模塊、現成的無(wú)人機競賽組件和用于運動(dòng)捕捉的紅外****標記器。

研究者提出利用互補約束（complementary constraint）來(lái)優(yōu)化通過(guò)很多路徑點(diǎn)的軌跡，這種新的算法生成了理論上的時(shí)間最優(yōu)軌跡。

新算法的動(dòng)態(tài)示意圖。

算法控制的無(wú)人機與兩名專(zhuān)家級人類(lèi)駕駛員的計算機軌跡如下動(dòng)圖所示：

研究者在一場(chǎng)實(shí)地的無(wú)人機競賽中進(jìn)行了演示，競賽的最終目標是充分利用飛行器的潛力在最短的時(shí)間內完成一項任務(wù)。他們讓算法和兩名人類(lèi)駕駛員駕駛同一個(gè)四旋翼飛行器通過(guò)賽道，使用外部攝像頭來(lái)精確捕捉無(wú)人機的運動(dòng)，并向算法提供有關(guān)無(wú)人機在任何時(shí)刻所處位置的實(shí)時(shí)信息。

為了確保公平比較，人類(lèi)駕駛員有機會(huì )在賽道上進(jìn)行賽前訓練。但是最終還是算法還是擊敗了專(zhuān)業(yè)的無(wú)人機駕駛員：它在所有的圈數上都比人類(lèi)要快，而且表現更穩定。這并不奇怪，因為一旦算法找到了最佳軌跡，它就可以多次再現它，這一點(diǎn)上與人類(lèi)駕駛員不同。

具體地，研究者分別在推重比 3.3 實(shí)驗了兩次，在推重比 3.15 實(shí)驗室了一次。無(wú)一例外，算法控制的無(wú)人機在時(shí)間上都擊敗了人類(lèi)專(zhuān)家級駕駛員。

兩名人類(lèi)專(zhuān)家級駕駛員操控的無(wú)人機（上）與算法控制的無(wú)人機（下）在競賽中的飛行軌跡。

從下圖可以看到，無(wú)論是推重比 3.3 還是 3.15，研究者提出的時(shí)間最優(yōu)軌跡均比專(zhuān)家級人類(lèi)駕駛員的最佳單圈速要快，并且方差顯著(zhù)降低。

在實(shí)驗過(guò)程中，研究者在一個(gè)有 7 道關(guān)卡的 3D 賽道上，捕捉了兩個(gè)專(zhuān)業(yè)無(wú)人機賽車(chē)駕駛員的動(dòng)作作為人類(lèi) baseline，如下圖 4 所示。研究者規劃了一個(gè)時(shí)間最優(yōu)軌跡來(lái)通過(guò)同一賽道，并使用內部研發(fā)的無(wú)人機平臺和軟件棧在同一動(dòng)作捕獲環(huán)境中運行相同軌跡。此處生成的軌跡推力比平臺能夠提供的要小一些，以便在擾動(dòng)下保持可控性。

左側黃紅兩色是人類(lèi)駕駛員的軌跡（7 圈），右側黃紅兩色是自主行駛的無(wú)人機（2 圈），左右的藍綠色均為時(shí)間最優(yōu)軌跡，推重比為 3.3。

在商用之前，這一算法需要面臨的門(mén)檻是「降低計算要求」，因為現在計算機需要長(cháng)達一個(gè)小時(shí)來(lái)計算無(wú)人機的時(shí)間最佳軌跡。此外，目前無(wú)人機依靠外部攝像頭來(lái)計算位置，在未來(lái)的工作中，研究者們希望使用機載相機。原則上，無(wú)人機比人類(lèi)駕駛員飛得更快是有希望的。Scaramuzza 說(shuō)：「這種算法可以在無(wú)人機包裹遞送、檢查、搜索和救援等方面有巨大的應用潛力?！?/p>

參考鏈接：

https://techxplore.com/news/2021-07-algorithm-flies-drones-faster-human.html

https://robotics.sciencemag.org/content/6/56/eabh1221