【中國傳動網(wǎng) 行業(yè)動態(tài)】 對無人機(jī)而言，如何實現(xiàn)在沒有人進(jìn)行駕駛操作的情況下能夠安全飛行，自然是首要問題。

英國最初研制無人機(jī)的時候，曾經(jīng)兩次在試飛的前半段表現(xiàn)非常不錯，最后卻都因發(fā)動機(jī)熄火而失速墜毀、功虧一簣。這就凸顯了其中兩個方面的問題：一是機(jī)上沒有駕駛員，無法采取正確而及時的處理措施；二是地面操控人員無法對無人機(jī)的情況進(jìn)行實時評估從而采取措施。

當(dāng)然我們也可以理解，當(dāng)時技術(shù)落后，操控人員想進(jìn)行干預(yù)也是心有余而力不足。哪怕是到今天，關(guān)于無人機(jī)的操控仍然是一個需要非常重要并需不斷改進(jìn)的議題。

今天的無人機(jī)操縱大致有三種方式。一種是無線操控，我們常見的遙控?zé)o人機(jī)拍攝就是采取這種方式。操作簡單、易學(xué)，是最早也最廣泛的無人機(jī)操控方式。另外一種則是提前設(shè)定具體的程序，比如飛行路線、固定地點的飛行姿態(tài)和具體的工作任務(wù)指令等，完成任務(wù)之后再按照提前設(shè)定好的程序原路返回。在執(zhí)行長距離飛行任務(wù)的時候，比如遙測地圖信息等會比較常用，整個過程基本上沒有人為干預(yù)。而還有一種則是把無線操控和無人機(jī)自主飛行結(jié)合起來，沒問題的時候放羊，有問題的時候接管，以最大程度保證無人機(jī)的順利飛行。

從這個角度來看，雖然名為“無人機(jī)”，實際上在大多數(shù)情況下還是有人操控的。只不過駕駛行為從飛機(jī)轉(zhuǎn)移到了指揮中心。因此，如何實現(xiàn)無人機(jī)更高程度上的自主飛行，也就成為了科研人員們攻關(guān)的重點。

而對民用無人機(jī)來說，除了操控問題之外，由于其技術(shù)精密程度遠(yuǎn)不如軍用無人機(jī)，因此往往要考慮到天氣對飛行的影響。很多無人機(jī)的使用說明上都會明確表示，在極端天氣情況下，禁止或盡可能避免飛行。雖然很多無人機(jī)企業(yè)都表示自己的飛機(jī)能夠扛過5級風(fēng)，但似乎也沒有多少人能買賬。拿無人機(jī)送貨來說，你說能扛過大風(fēng)，那萬一扛不過掉下來損失算誰的？

除此之外，如何盡可能延長無人機(jī)電力的使用時間，從而延長飛行時間也是擺在研究人員案頭的頭痛之時。畢竟對長距離工作而言，能飛得更久，當(dāng)然是更好的。

而這些長期限制無人機(jī)的問題，在今天可能會有更好的答案出現(xiàn)了。

無人機(jī)聽膩了？你知道人工智能滑翔機(jī)嗎？

人工智能給了無人機(jī)更多的可能，比如利用視覺技術(shù)進(jìn)行自主執(zhí)行拍照任務(wù)、自主飛行，但我們今天要說的卻并非簡單如此。一項最新的飛行器相關(guān)研究看似與無人機(jī)關(guān)系不大，但卻很可能會為未來無人機(jī)的發(fā)展提供一種新的解決思路。

而這個飛行器，就是滑翔機(jī)。

加州大學(xué)圣迭戈分校的研究人員最近就利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練了一架滑翔機(jī)在大氣中自由地飛行。我們知道，滑翔機(jī)的原型就是飛鳥，但現(xiàn)實是它滑翔的高度、距離、速度等與鳥兒還有不小的差距。于是，鳥兒在滑翔中對氣流、溫度等因素的利用便成為了研究人員模擬并訓(xùn)練飛行器的標(biāo)本。

研究人員開發(fā)了一種新的算法，將其搭載在附著于兩米長的機(jī)器上的控制器，可以估算環(huán)境中的垂直風(fēng)加速度、機(jī)翼上的垂直風(fēng)速梯度、空氣中的熱度等，進(jìn)而調(diào)整飛行俯仰的角度，實現(xiàn)自主飛行的策略。同時，還可以根據(jù)這些因素制定相應(yīng)的導(dǎo)航策略。

而相關(guān)的實驗則表明，研究人員對控制器進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練的這套算法涉及的因素與鳥兒的滑翔也有密切的相關(guān)。

也就是說，在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)之后，滑翔機(jī)可能會越來越像鳥兒：不僅擁有相似的外形，還有擁有相近的物理滑翔原理。

那說了這么多，人工智能對滑翔機(jī)的解決方案對無人機(jī)又有什么用呢？

為了更安全和自主的飛行

說一點廢話，無人機(jī)和滑翔機(jī)都是能飛的……但無人機(jī)需要動力，而滑翔機(jī)卻不需要。

而這套人工智能系統(tǒng)索要解決的滑翔機(jī)的問題之一就是：如何讓滑翔機(jī)能夠飛得更遠(yuǎn)。通過對氣流的充分利用、對溫度的感應(yīng)，滑翔機(jī)能夠更好地捕捉空氣動力。從這個角度上來說，對一些固定翼無人機(jī)而言，根據(jù)氣流調(diào)整飛行姿態(tài)，便可以像滑翔機(jī)一樣借助空氣動力飛行，從而可以一定出程度上動力，實現(xiàn)更遠(yuǎn)距離的飛行。畢竟，對飛行而言可能一米就意味著生存與毀滅。

第二個方面則是以此來應(yīng)對極端天氣情況。在對滑翔機(jī)進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練的時候，研究者們還有注意到在極端天氣下鳥兒是如何實現(xiàn)安全滑翔的。這其中仍然是涉及對空氣溫度、風(fēng)向、風(fēng)俗的感知等方面的內(nèi)容。移植到無人機(jī)上，則可以在其上搭載一個類似的傳感器，搜集周圍的天氣狀況，做出最合理的飛行方案來。這樣一來，一些廠家所宣揚的“能扛5級大風(fēng)”的標(biāo)語，或許多少也該有人相信了吧……

而由以上兩點可知，在這套人工智能系統(tǒng)的加持下，無人機(jī)的自主飛行能力也就會得到相應(yīng)的提高。這里體現(xiàn)的優(yōu)勢有三：第一可以調(diào)整飛行狀態(tài)，實現(xiàn)最長飛行距離；第二可以提出飛行策略，調(diào)整飛行導(dǎo)航路線；第三則是對環(huán)境因素進(jìn)行分析判斷，尋找極端情況下的最優(yōu)方案，最大程度上保證飛行安全。

也就是說，人工智能對無人機(jī)的影響將可能不再僅僅局限于利用視覺技術(shù)尋找目標(biāo)、利用導(dǎo)航技術(shù)確定位置，而是擴(kuò)展到利用更多的傳感器搜集飛行環(huán)境因素從而做出最佳的飛行方案?；蛘哒f，人工智能將會實現(xiàn)無人機(jī)的“飛行增強(qiáng)”。而無人機(jī)從出任務(wù)到回歸，也就可能真的不需要任何遠(yuǎn)程操控；無人機(jī)也就將實現(xiàn)真正意義上的“無人駕駛”。