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无人机续航太短?微软以为“滑翔”才是终极奥义
来源:http://www.shantuigrun.com 作者:利来国际网上娱乐 发布时间:2018-06-02 19:07 浏览量:

  无人机续航太短?微软以为“滑翔”才是终极奥义

  滑翔机由算法指引,经过内置传感器学习,能够猜想空气形式,规划行进道路,这些滑翔机能够找到上升暖气流,然后运用气流飞翔。

  编者按:怎么才能让无人机尽可能省电?找到上升气流、尽量多滑翔,这可能是个不错的答案。微软正在沙漠中进行相关的试验,试图用算法处理寻觅上升气流的问题。本文编译自纽约时报原题为“Microsoft Teaches Autonomous Gliders to Make Decisions on the Fly”的文章。

  滑翔机转向,朝着南边飞去,四个男人坐在SUV轿车内,在地面上追逐,穿过内华达荒漠。

  在前排座位上,两名男人用眼睛追寻滑翔机。后边两个人用笔记本追寻,目测数据从滑翔机的内置小计算机发送出来,输入到步话机。前面有一辆吉普车,Ashish Kapoor坐在车子内依据指令行进,轿车在碎石路上减速,他的眼睛牢牢盯住白色Styrofoam滑翔机。

  很快,滑翔机转了一个弯,它绕着不行见的、上升的热气流高雅转了一个圈,然后缓慢冲向天空。“它在飞翔。”Kapoor指着滑翔机,它回旋扭转而上,越飞越高,在热空气之上飞翔。“它发现了热气流。”

  上星期,在内华达Hawthorne周围的荒漠山谷内(坐落Reno南部130英里处),Kapoor与微软搭档测验了两架滑翔机,它们能够自己在天空飞翔。滑翔机由算法指引,经过内置传感器学习,能够猜想空气形式,规划行进道路,这些滑翔机能够找到上升暖气流,然后运用气流飞翔。

  

 

  微软期望终究无人驾驶飞翔器能够凭借气流在空中长期飞翔,一次飞几小时乃至几天,将耗费的电力降至最低,这样一来飞翔器就能够追寻天气状况,监测农田作物,乃至为某些没有网络的区域供给网络服务。

  项目是Kapoor领导的,他是一名AI研讨人员,拿到了飞翔执照。有许多企业都在尽力,想开发能够自己做决议的飞机、轿车及其它机器,它们处于不确定环境时能够自己做决议,机器假如想自己导航,有必要具有这样的才能。

  运用类似的方法,谷歌也在开发高纬度互联网气球,它能够在空中一次飞翔几个月。许多公司都在规划能够主动行进的轿车。校园专家也在尽力,比方加州大学伯克利分校,他们开发的东西适当广泛,有家用机器人,这些机器人看起来简略,实际上能够完结适当杂乱的使命,比方收拾床铺,他们还在开发外科手术机器人。

  轿车、飞机及其它机器人能够辨认周边方针物,精准度与人类眼睛平起平坐,能做到首要是由于有了神经网络,神经网络是一个用来描绘数学体系的术语,它能够经过剖析很多数据不断学习,完结特定使命。

  要让机器自己导航,机器有必要模仿人类直觉,猜想接下来会发作什么事,依据状况改动行为。微软、谷歌、伯克利瞄准的正是这个方向。

  这种类型的研讨越来越重要,产品案例!谷歌和许多企业都在开发无人驾驶轿车。斯坦福航空航天教授Mykel Kochenderfer以为,微软项目推进主动驾驶轿车向前开展,这种轿车能够处理各种意外行为,比方司机、自行车骑手、行人的意外行为。

  假如要操控机器,让它在相对安全可是十分实在的环境中行进,数学技能的鸿沟有必要拓展。Kochenderfer说:“经过滑翔机,你能够测验算法,将测验对人、产业构成的要挟降到最低。”

  开发算法时,Kapoor和团队依托几十年前的老技能,这种技能叫作“马尔可夫决议计划进程”。从本质上讲就是对不确定环境进行辨认并做出呼应。

  有一个背包,里边随机装了许多东西,你将手伸到背包里拿东西,就会有许多不同的成果,马尔可夫技能与此类似。当你将手伸到背包,开端查找,拿到的东西十分不确定。你不知道去哪里拿。首要,你要移开大东西,比方书和笔,你知道它们不是硬币,然后改变削减,降到最少,使命变得简单完结了。微软算法正是要做类似的事,它是一种“数学感知”。算法会对不确定性进行约束,将问题的规模缩小。

  

 

  Andrey Kolobov也是Kapoor团队的成员,他是一名研讨人员,对这种方法很了解。

  4年前,Andrey Kolobov参加微软研讨团队,他将这种方法应用于Windows操作体系和必应查找。其时,Kolobov要处理的是数字国际的不确定问题,现在他要将该方法应用于物理国际。Kolobov说这种方法的应该规模越来越广。

  在内华达沙漠内,团队让两个滑翔机升空,用手持遥控操控。一旦开端飞翔,滑翔机用自己的设备飞翔,它有必要运用风及其它空气条件飞翔。

  经过内置算法,滑翔机能够剖析周边发作的事,然后依据需求改动方向。它们会从环境中学习,尽管滑翔机不知道接下来会发作什么事,·无人机,可是至少能够猜想。Kolobov解说说,由于滑翔机要依靠无法操控的现象飞翔,所以有必要提早揣度、规划。

  滑翔机需求规划道路,前往某个方位,无人机续那里会有升力,然后寻觅方法运用升力,借上升暖气流飞翔。事实证明数学方法是可行的。

  尽管如此,飞翔器离完美还很悠远。微软运用的是玻璃纤维滑翔机,翼展16英尺,团队期望能创下滑翔机无人驾驶飞翔时刻新纪录,让飞翔时刻到达5小时以上。重复尝试了2天之后,由于无线电及其它设备有问题方针没有到达。

  研讨人员能够改善学习算法,假如要让无人驾驶轿车变得更完美,这点适当重要。要让机器在实在国际自己导航,机器有必要向人类直觉学习,为下一步做准备,处理之前未曾经历过的工作。

  加州大学伯克利分校教授Ken Goldberg说:“机器人的中心问题是不确定性,机器人与围棋、国际象棋等游戏的不同之处正在于此。”

  在曩昔2年里,谷歌旗下DeepMind用神经网络及其它技能打造了一个体系,它打败了国际闻名围棋高手,围棋游戏比国际象棋更杂乱。在AI开展史上这是一个里程碑。现在研讨人员期望能让AI在实在国际获得更大前进。

  为什么微软要开发无人驾驶滑翔机?这是一个重要原因。正如Kolobov所说的:“明日的AI体系将会面对一切相同的应战。”


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