Sửa Máy In Tại Nhà Hà Nội Thuật ngữ phổ biến "drone", gợi nhớ hình ảnh của những con zombies bay được điều khiển từ xa, ngày càng ít mô tả về những chiếc máy bay không người lái mới nhất (UAVs). Các ứng dụng mới đòi hỏi quyền tự chủ và thông tin tình báo từ UAV nhiều hơn. "Khi mọi người nghĩ về máy bay không người lái, họ phần lớn nghĩ đến những tài sản quân sự lớn đang bay cao trên bầu trời, nơi không có nhiều thứ để đánh", Nick Roy, giám đốc Nhóm Robust Robotics thuộc Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo của MIT Phòng thí nghiệm. Tuy nhiên, có rất nhiều ứng dụng cho các máy UAV quy mô nhỏ hơn làm việc gần mặt đất đòi hỏi nhiều quyền tự chủ hơn, như giám sát nông nghiệp, phân phát kiện hàng và nhận thức tình huống cho những người đầu tiên ". Dạy UAVs và các robot khác để tự nghĩ cho mình là của Tập đoàn Robust Robotics. Roy cho biết: "Chúng tôi muốn UAV có thể hoạt động trong môi trường đô thị, làm những việc hữu ích và tương tác với mọi người", Roy cũng là giáo sư về hàng không và phi hành gia. "Chúng tôi muốn họ trở nên thông minh như họ cần cho công việc đang diễn ra." Roy gần đây tập trung nhiều hơn vào UAV so với robot mặt đất, mặc dù nhiều nguyên tắc và thuật toán tương tự. UAVs sẽ cần nhiều quyền tự trị hơn để tránh xung đột và tai nạn, cũng như để hiểu những gì đang xảy ra xung quanh họ. Một số hoạt động tự trị đáng tin cậy sẽ rất cần thiết nếu FAA là để cho phép các ứng dụng thương mại ở Hoa Kỳ hoàn toàn. "Không chỉ là tránh những trở ngại, mà còn hiểu biết về môi trường, những gì an toàn và không an toàn", Roy nói. "UAV cần phải hiểu hành vi của họ về độ tin cậy và hiệu năng, và để hiểu mọi người muốn họ làm việc như thế nào." Wing Dự án và các UAV cánh cố định Năm 2012, Roy đã chấp nhận một vị trí nghỉ phép tại Google X để giúp khởi động dự án Wing , một dự án với mục tiêu chứng minh khả năng cung cấp sản phẩm bằng UAVs. Sau khi Roy và nhóm của ông hoàn thành mẫu thử nghiệm vào tháng 8 năm 2014, Google đã tin rằng đã đến lúc chuyển sang giai đoạn sản phẩm. Roy trở lại MIT năm ngoái, nhưng vẫn tiếp tục tham khảo ý kiến của dự án, trong khi cựu sinh viên của MIT, Dave Vos PhD '96, giúp điều khiển Project Wing tới cấp độ tiếp theo. Project Wing là một máy bay hỗn hợp thay vì thiết kế quadrotor điển hình mà hve chi phối nghiên cứu học thuật và người tiêu dùng thị trường UAV nói chung. Mặc dù nó sử dụng bốn cánh quạt, các rotors thường hoạt động như cánh quạt máy bay. Khi chiếc tàu đạt đến mục tiêu thả một gói hàng, nó nghiêng lên để nó có thể di chuyển như một quả đạn hạt nhân. Sửa Máy In Tại Nhà Cầu Giấy Thiết kế "người chăm sóc đuôi" này là một sửa đổi của một ý tưởng cũ mà vẫn chưa được chứng minh về mặt thương mại khả thi. Roy nói: "Các loại xe hybrid như đuôi đuôi, cánh quạt nghiêng, dụng cụ nghiêng, hoặc các phương tiện với hai hệ thống đẩy, đã được khám phá trong lịch sử hàng không. "Nhưng đủ thứ đã thay đổi để làm cho họ đáng thử lại. Khả năng của chúng tôi để sản xuất xe nhỏ và đưa tính toán và hệ thống kiểm soát hiện đại trên tàu có nghĩa là những điều mà một khi đã được cứng là tương đối dễ dàng ngay bây giờ. " Roy nói rằng so với quadrotor, những chiếc cánh cố định thông thường có những hạn chế rõ ràng, bao gồm cả nhu cầu về đường băng và yêu cầu về một tốc độ tối thiểu để duy trì không khí. Tuy nhiên, "cánh tay cố định có hiệu quả hơn nhiều trong chuyến bay và có thể ở lại lâu hơn, nhiều hơn nữa," ông nói thêm. Trong khi đó, thiết kế lai mới hứa hẹn sẽ kết hợp tốt nhất cả hai công nghệ. Mặc dù Roy tập trung nhiều hơn vào phần mềm hơn là phần cứng, ông vẫn phải theo kịp tất cả các công nghệ mới nhất, đặc biệt là các cảm biến, giúp định hình cách UAV nghĩ. Nhờ vào nhu cầu giảm trọng lượng và tiêu thụ năng lượng, ví dụ một số nhà nghiên cứu của UAV đang sử dụng các máy ảnh nhẹ, có chi phí thấp để điều hướng chứ không cần thiết bị LIDAR hoặc máy ảnh 3-D. "Máy ảnh thụ động cho bạn một sự hiểu biết về cảnh mà tôi nghĩ sẽ rất quan trọng trong tương lai", Roy nói. "Hệ thống định vị dựa trên tầm nhìn thuần túy vẫn chưa hoạt động đáng tin cậy, nhưng lĩnh vực này đã tiến triển rất nhiều. Tôi rất vui mừng về cách chúng ta có thể sử dụng các máy ảnh thụ động để giúp UAV tự điều khiển. " Trong khi chờ đợi, không có công nghệ cảm biến duy nhất là câu trả lời đúng, Roy nói. "GPS có vấn đề trong môi trường đô thị và máy ảnh có vấn đề đặc biệt vào ban đêm", ông nói. "Rất nhiều nghiên cứu gần đây của nhóm tôi đã tập trung vào việc đo chính xác, cho dù đó là công cụ tìm tia laser hay máy ảnh 3 chiều. Những cảm biến này nặng và không hoạt động trong mọi lĩnh vực. Câu trả lời đúng có lẽ sẽ nằm trong sự hợp nhất các cảm biến. " Thế giới qua mắt chúng ta Việc giao hàng UAV như dự án Wing hoặc nguyên mẫu của Amazon sẽ cần nhiều quyền tự chủ và trí tuệ hơn một UAV điển hình được sử dụng để giám sát cây trồng hoặc quảng cáo quay phim. Điều này đặc biệt đúng nếu UAV dự kiến sẽ bỏ đi và nhận gói hàng trong môi trường đô thị. "UAV cần phải đủ thông minh để giải thích về hiệu suất của nó và những thất bại sắp xảy ra", Roy nói. "Tự trị là thách thức lớn nhất đối với việc hội nhập trong không phận. Xe cần sự tự chủ để phục hồi từ những thất bại, và để xem máy bay khác và không đánh chúng. Họ cần quyền tự chủ để tương tác với kiểm soát không lưu và chơi độc đáo ở vùng trời quốc gia. " Các nhà nghiên cứu tại MIT và các nơi khác đã tập trung vào việc tháo gỡ robot bằng nhận dạng đối tượng, nhưng đó chỉ là sự khởi đầu. Một thách thức lớn hơn là thu hẹp khoảng cách giữa các cách khác nhau cơ bản trong đó con người và robot nghĩ. "Robot nghĩ về thế giới về hình học ở mức rất thấp," Roy nói. "Họ không nghĩ đến các bức tường như những bức tường, mà là những điểm ảnh mà họ không thể đi qua. Để làm việc với con người, robot phải hiểu điều gì đang xảy ra. Để yêu cầu một robot thu gom một chiếc hộp hoặc tải một chiếc xe tải, nó cần sự hiểu biết về ngữ nghĩa của những vật thể này. " Roy tập trung ít hơn vào sự nhận dạng đối tượng hơn là giúp robot "hiểu cách phân bố các đối tượng và cách chúng tương tác với chúng", ông nói. "Một khi bạn đã phát hiện đối tượng hoặc hiểu biết cảnh, bạn có thể chuyển sang bước tiếp theo: chỉ cho robot biết cách sử dụng sự hiểu biết này để đưa ra quyết định." Một trong những sinh viên của Roy, ví dụ, đang cố gắng cải thiện sự hiểu biết của UAV về mô hình gió trong môi trường đô thị. Các UAV sau đó có thể sử dụng kiến thức đó để tránh sự hỗn loạn hoặc chọn các tuyến năng lượng tối thiểu. Sửa Chữa Máy Chiếu Tại Hà Nội Mặc dù sự tiếp tục phát triển của quá trình thu nhỏ máy tính, trọng lượng và sức mạnh của UAVs sẽ tiếp tục thách thức khả năng xử lý thông tin nhanh chóng để đưa ra các quyết định kịp thời. Roy nói: "Nhanh chóng kết hợp và tích hợp dữ liệu từ nhiều bộ cảm biến đặt ra" những thách thức tính toán nằm ngoài phạm vi của các hệ thống thời gian thực như UAVs ". "Rất nhiều nghiên cứu của tôi liên quan đến việc tìm ra những xấp xỉ hữu ích liên quan đến những câu trả lời rất tốt với chi phí ít chính xác và chính xác." Các thuật toán xấp xỉ này đã được đưa vào sử dụng trong những thí nghiệm gần đây của Roy, trong đó một chiếc xe cánh cố định mang theo công cụ tìm tia laser đã bay với tốc độ quanh môi trường bị ràng buộc chặt chẽ của một gara đỗ xe. "Nếu bạn cố gắng kết hợp bộ công cụ tìm tia laser vào ước tính toàn bộ của chiếc xe 12 độ tự do, tính toán sẽ trở nên khó giải quyết", Roy nói. "Nhưng nếu bạn chia nhỏ các vấn đề ra thành những phần mà máy dò laze có thể nhìn thấy tại một thời điểm nào đó, bạn vẫn có thể nhận được câu trả lời đúng, nhưng hiệu quả hơn nhiều nếu bạn yêu cầu laser" phát triển lý thuyết "toàn bộ hệ thống cùng một lúc . " Hỏi các câu hỏi đúng Dạy UAV để nhận ra đối tượng và xử lý dữ liệu cảm biến để đưa ra các quyết định theo thời gian thực sẽ giúp tránh va chạm ngay cả trong môi trường phức tạp, bao gồm văn phòng. Tuy nhiên, yêu cầu phải có sự tự chủ và thông minh khi UAV làm việc chặt chẽ với mọi người. Ngoài việc đảm bảo sự an toàn của con người, các thuật toán cần phải đủ phức tạp để cho phép UAV có thể hướng dẫn từ người khác hoặc cộng tác với họ để thực hiện công việc. "Chúng ta cần dạy robot làm thế nào để giao tiếp với mọi người một cách liền mạch khi mọi người làm việc với nhau", Roy nói. "Họ cần những thứ như bản đồ ngữ nghĩa để giúp họ suy nghĩ về thế giới giống như cách người ta làm. Họ cũng cần phải hiểu những gì mọi người muốn và cách họ hành xử. Chúng ta đang nhìn vào những thứ như giao diện ngôn ngữ tự nhiên, và kết nối lời nói của con người với những điều mà robot thấy. " Nhóm Robotic Robotics đã đạt được một số tiến bộ trong việc dạy robot tìm hiểu hướng dẫn và hướng dẫn. Bây giờ, nhóm đang làm việc về quản lý hộp thoại: dạy cho robot và con người cách trò chuyện. "Thách thức đối với robot không chỉ là làm thế nào để biết nó cần đặt một câu hỏi, nhưng làm thế nào để đặt câu hỏi theo cách mà có thể trả lời một câu trả lời hữu ích", Roy nói. "Nếu robot nói, 'tôi không hiểu,' con người có thể sẽ trở nên khó chịu và từ bỏ robot. Công nghệ này đã trưởng thành rất nhiều trước khi chúng tôi thực sự sẵn sàng để robot trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày của chúng tôi. "
