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  • 时隔一年VijayKumar再登GAIR讲台,讲述自动化的技术与社会挑战(上)|CCF-GAIR2017【时博体育官网】

    发布时间: 2021-02-19 09:52首页:主页 > 互联网 > 阅读()
    本文摘要:据:本文是美国宾夕法尼亚大学工程学院院长维贾伊库马尔(Vijay Kumar)在CCF-GAIR大会上所做的题为“自主中的挑战”的分享(微信官方账号:)。全文分为两部分,以下是第一部分。 门户:Vijay Kumar时隔一年再次上GAIR平台,讲述自动化的技术和社会挑战(下)2017年7月7日至9日,全球人工智能与机器人峰会CCF-GAIR大会在深圳成功举行。本次活动由CCF中国计算机联合会和香港中文大学(深圳)主办。

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    据:本文是美国宾夕法尼亚大学工程学院院长维贾伊库马尔(Vijay Kumar)在CCF-GAIR大会上所做的题为“自主中的挑战”的分享(微信官方账号:)。全文分为两部分,以下是第一部分。

    门户:Vijay Kumar时隔一年再次上GAIR平台,讲述自动化的技术和社会挑战(下)2017年7月7日至9日,全球人工智能与机器人峰会CCF-GAIR大会在深圳成功举行。本次活动由CCF中国计算机联合会和香港中文大学(深圳)主办。

    来自世界各地的30多位顶尖院士和近300家AI之星AI企业齐聚智能科技产业盛会。Vijay Kumar在无人机领域被称为“无人机大神”。他控制了多机器人编队的谈判,做出了巨大贡献。

    2016年,维贾伊库马尔在CCF-CAIR峰会上解释说,无人驾驶机会正朝着小型、安全、智能、速度和群体的“5s”趋势发展。一年后,Vijay Kumar再次前往GAIR平台,以“Autonomy中的挑战”为主题发表演讲,重点讲述自动化浪潮的技术和社会挑战。维贾伊库马尔是宾夕法尼亚大学工程学院的院长、美国国家工程学院的院士和美国电气和电子工程师协会的乔春明。

    以下是维贾伊库马尔(Vijay Kumar)演讲速记全文汇编,在不改变初衷的基础上进行了提炼:《今日无人机的挑战》,我要讲的主要内容是自动化遇到的挑战,尤其是无人机遇到的挑战。如今,智能驾驶汽车已经取得了长足的进步,但无人驾驶汽车的这些挑战却不是无人驾驶汽车所具备的:无人驾驶汽车在未知的道路上飞行,无人驾驶汽车在3D空中飞行。

    无人机有GPS导航系统,无人机没有,尤其是在室内环境飞行的时候。车上传感器很多,但在无人机里,多敲一公斤,有可能消耗的能量不会更高,也不会带来相当大的公差。因此,我们期望最小化无人机的能耗,我们需要使其更高效,以便我们可以获得更好的信息和数据。无人机(UAV)必须控制才能保持平衡,安全尤为重要。

    在汽车里,刹车是安全的。在无人机上,问题更简单。车的环境就简单多了。我们有不同的模拟。

    我们可以感知到地板上有平面波动或者墙壁,但是无人机感知外部环境不会更困难。右图是近五年生产的无人机。可见无人机体积更大,可以放更多的传感器在上面,自动化程度也提高了,这是自然的结果。

    因为我们都期望它有更高的感官能力,所以我们需要让飞机更强大,功能更多。室内外环境安全飞行展示如何让无人机在室内外飞行。可以让它在召唤、救灾、减灾方面变慢。

    可能是人类无法到达的危险区域,可以慢慢收集一些信息。这是我们的机器人之一,可以在室内环境飞行,不需要外部摄像头。它有一个感官功能,比如图像可以看到传统的反馈机制,我们可以感知周围的环境并采取相应的行动来处理它,我们可以在我们的控制系统中构建一个更低的层次。

    在更高的层次上,我们可以看到,在系统中,我们可以在更高的层次上创造感官/动作循环,有时可以在屏幕上看到,有时可以转移到它的计算机上。比如我想从一个地方到另一个地方。如果中间有障碍,我一定要勾住,所以中间需要用不同的动作。在最底层,我们可以创建一个反馈机制并控制它。

    这就是人与机器对话的过程。我们不一定能让计算机自动开始与较低层次的人对话,但在较高层次上,人机可以对话,可以做一些工作,所以这是一个感官和动作的系统循环,这样我们可以进一步发展和创造更好的感官动作。

    低于我们必须实时控制的水平。只有这样,机器人才能可靠地移动,帮助我们完成任务。某种程度上是它的3D方位,还必须告诉它的航向和旋转角度。事实上,只有四个转子,有些机器有六个转子。

    不管有多少转子,我们都要告诉它们的方位和方向,使用控制软件进行实时控制,并接收控制系统的指令。当然,我们有不同的飞机。如果看系统中的正向、线性、功率,比如它的横向速度或者平行速度,在一起会很复杂。所以如你所见,他们之间比较简单。

    我们必须比较它的运动,它在平面上的运动方向和它在横向上的运动方向。操作者从左手边开始,右手边展开,这个过程比较简单。

    它可以分为几个不同的部分。它有一个运动轨迹,我们需要在其中找到驱动力。

    我们称之为F,我们看到它现有的朝向和它的目的地朝向之间的关系是怎样的,并展开它。我们需要为它设定一个方向,让机器把自己推向目的地。当然,我们还需要创造其他维度,比如维度t,这是它前进的方向。

    我想让它的角度超过理想状态。我们需要展开计算目的地的角度,然后让它展开移动。当我们设计时,我们必须使用计算机来帮助我们计算它。

    另外,我们看到这个等式需要让无人机去任何我们想让它去的地方。当然也要保证它的稳定性和可靠性。

    举个例子,无人机在空间三维运动,是室内实验,但也可以搭建在室外。循环系统,然后展开路线规划,控制位置、高度、3D方位。得到系统的路径后,计算它的速度和方位。

    如果我们没有一个移动的摄像头,我们就不能通过无人机上的摄像头来建立这个目的。我们可以适当分析提供的数据,加上它的惯性分析,告诉它往哪个方向走。实际的室外和室内运动。我们的频率是200赫兹。

    我会给你看实际的室外和室内运动。这里我们降低了复杂性,因为实际的操作环境往往更简单。我们计算它运动的路径,我们不会减少u的角度,整个系统是四维角度。

    如果减小角度,有4个维度,可以将飞机误差的可能性降到最低。在高速运动中,我们必须依靠刚才提到的所有信息,包括模式和检测的维度。如果需要给更多的传感器,除了IMU和GPS,我们可能会有更好的显示,包括激光扫描等传感器。机器的显示不会更高,当然都是200HZ频率搭建的。

    这台机器的速度超过每秒70米。没有GPS,可以从室外转向室内,立即开始刹车。速度不会快速下降。

    它可以在摄像头里仔细观察环境变化,也可以从5m/s和10 m/s的速度加速,在户外飞行时,我们可以看到机器有明显的前倾动作,当然也没有GPS。有障碍的时候,就要再走一层。

    有来自不同传感器的信息,这些信息实际上被融合在一起以创建本地地图。本地地图让我们自己的机器可以理解自由选择什么样的飞行中管道,所以在指定飞行轨道后,它可以帮助我们避开障碍物。

    但在这个层面上,我们可以创建一个整体地图。在很多情况下,我们不需要整体地图,只需要局部地图。导航系统必须帮助我们避开障碍物,确保无人机的安全。

    如何避开障碍让我们来看看如何避开障碍。上图是无人机,在室内有很多障碍物。我们使用激光扫描仪来帮助我们更好地理解周围的障碍。看这个等式,可以看出成本大大降低。

    成本也有两种:一种是时间成本,预计会增加时间;二是尽早建立流畅性和灵活性。要设置这些参数,要么得到更慢的速度,要么得到更简单的不道德。

    同时,我们不会在飞行中对路径进行大幅度优化。飞行中的轨迹优化每1/3秒开始,这是四个要素所要求的:环境会有太多的问题,所以必须在简单的环境中找到更好的飞行路径。控制系统必须足够简单,就像我刚才说的。

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    包容一定要有一个合适的组织参与,只往一个方向走,不太可能经常反转。事实上,要解决问题和避免障碍,还有许多先决条件需要探索。

    有必要想象一下在没有办法看到整个环境的时候。在导航系统的过程中,眼睛只能看到20-40米的能见度,因为传感器重量轻,可能看不到20-40米以外的物体。一开始我们想创造一个空间。在空间完成的过程中,作为空间的子集,发生了很大的变化。

    我们为整个子集形成了一个自由空间,优化问题是基于传统的共识建立的。左上角可以看到这是一个右转,是一个基本的路径探索。

    但是,操作者的整个过程有很多点。依然是传统的物理空间和失落的空间。

    可以是六维。在这个过程中,我们可以找到安全的飞行轨迹。基于权利,我们的机会是什么?我们可以自由选择这样的解决方案,缓慢或平稳地飞行,一系列前提条件必须以非常低的方式最终构建出相对平稳的导航系统解决方案。

    复杂性,我们的视野非常有限。比如你的站在Pk(tk)的点上,一定要去红五角星。

    在你的视野里你看不到房子的一部分。你必须在飞行中规划一条轨迹。你的解决方案是我画的,但是你必须保证你看不到视野之外的东西。

    如果飞得很慢,中间经常有障碍物,怎么办?你没有时间停下来,你可能会撞到它。你该怎么办?对我们来说,如何有效解决问题?飞行速度是每秒20米。滑行加速施工不能有效暂停。

    躲避障碍物的反应时间只有20米。如果没有传感器,想要建立40米长的视野就无法避开障碍物。在轨迹规划的过程中,我们只规划了一部分轨迹。如果有第二个参数,我们可以做第二个轨迹算子,让算子保证局部停止,保证G点飞行安全。

    有两个有前途的流程:Pk到Pk 1。临场情况下进行轨迹构建和分解,在此类感官和动作的恢复过程中尽可能的缓慢飞行。那么系统本身是否停止就可以构成系统的感官,最后规划下一条飞行路线,这样就不会有驾驶的原理了。这是我们解决问题的方法。

    起初,我们飞得足够慢,可以慢速飞行。一旦到达起点,我们就会在任何视野中构建障碍,可以构建快速驾驶,然后系统会优化下一条路径。这是我们使用的非常基本的算法。在没有GPS的过程中,只有用于装载的传感器才能进行二次轨道规划,可以保证安全性和完整性。

    如果有任何解决方案,我们的机器人总是可以用于这些解决方案。最后,优化不能称为次优化。

    在最简单的允许条件下,我们无法保证飞机的安全性和完整性,但我们不会试图大幅拟合该解决方案。在有限的视野中,可以看到如何规划轨迹,却看不到绿色部分。实际上,机器人构建了几个无人机的角度转换。在转换的过程中,一旦遇到障碍,也不会慢慢停下来计算,最终找到一条拟合的飞行路线。

    无人机的户外活动会简单一些。比如旁边种了很多树根。我们预计飞行速度将超过每秒20米。

    我们实现了动态轨迹分解,这可以帮助我们在自由空间中构建轨迹分解,并确保飞机的安全性和完整性。在室外飞行中,无人机不告诉树根在哪里,也没有任何GPS,但飞行速度很快,可以超过每秒5米的飞行速度。我们正在做的另一个案例是让无人机找到一个物体,找到后自动停止。

    无人机不告诉周围环境,它飞得足够慢,找到潜在的地址和物体,然后停下来。在救援的过程中,要尽可能快地飞,寻找有生命的物体和疑似爆炸物,只是寻找。在操作过程中,构造了优化算子。

    在室外环境中,无人机不知道物体放在室内。在整个过程中,所有的门都是重新打开的,但是无人机必须寻找打开的门在室内转弯,然后找到物体,最后找到物体的位置就是它的轨迹,所有的障碍物都需要避开。无人机顺利转入房间。

    我们使用的是非常简单的对象监控算法。飞回来后,它没有忘记第一次飞行看到的目标。

    无人机又开始分析,从黑暗的室内环境换到高亮度的室外环境,再回到室内环境。最后,它告诉他,它在找橙色的马克笔。它以每秒5米的速度缓慢飞行,我们把速度引向每秒10米,这和障碍物的密度不同。

    自由空间可以超过每秒20米,但障碍空间飞行速度不能超过每秒5米。上图是室内导航系统的流程,左下角的图是无人机的方位,是我们希望它超越的方位。

    在整个过程中,它不会寻找一些障碍物,比如墙壁、沙发和可能经常出现的人体。它穿过沙发,看到了我的同事肖依。他避开了肖依,去了另一个开阔的地方,遇到了我的另一个同事。

    他穿越一切障碍回到一个开阔的空间,最终完成了它的绘制过程。像这样的软件可以帮助我们动态收集无人机看到的信息,并构成绘制结果。

    右图是无人机在仓库环境中的使用。例如,它可以看到架子上的所有物品,并让人们知道在哪里放置什么样的物品。看起来很简单,但是我们不知道哪里有东西。

    工人们经常把东西放在周围,然后记得把它们放在哪里。他们可能会说物品在仓库里,但肯定不会说在哪里。我们用无人机去找,这样就不用重新组织仓库,但是要告诉第一架无人机把这个物体放在哪里。此外,我们可以避免物体相互碰撞,如汽车和自行车。

    无人机可以识别运动物体和惯性物体,这一点非常重要,可以实现无人驾驶。我向你展示这台机器的另一种能力。

    我们正在与高通合作。这是我们实验室进行的一项实验。

    比全自动无人机都大的无人机,只有15G左右,没有任何操作员和GPS。它只用于满足从一个地方到另一个地方的最短路径。

    在第一个视频中,无人机可以从右侧越过第一个障碍物和第二个障碍物。我们有不同的专栏。

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    我们每隔3米设置一个立柱,让机器以每秒5米的速度穿过这些立柱。这是一个比较大的差距,无人机必须自动跨越这个差距。

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