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2023年可能击败人类飞行员的机器人赛车无人机

2022-05-22 17:53:01 编辑:吉晴行 来源:
导读 自2016年以来,无人驾驶赛车联盟的人类飞行员进行了竞赛,看谁能用四轴飞行器绕着塔架并以最快的速度通过箍。在星期二,他们将面临一个新挑

自2016年以来,无人驾驶赛车联盟的人类飞行员进行了竞赛,看谁能用四轴飞行器绕着塔架并以最快的速度通过箍。在星期二,他们将面临一个新挑战:全自动的RacerAI,这是一种可以自行飞行的无人机。

来自世界各地的九个程序员团队已经进行了几个月的编码,以开发出最好的软件来控制Drone Racing League设计的RacerAI。他们的工作以及无人机本身将在佛罗里达州奥兰多市的Addition金融竞技场首次亮相。该软件需要利用无人机的四个摄像头,四个螺旋桨和Nvidia处理器。

RacerAI看起来比传统的四轴飞行器更像是飞鱼或猛禽。它的箭头状车身强调其目标:全速前进。

这场比赛将是新的人工智能机器人赛车系列中的第一场比赛,该系列使用更简单的课程,使计算机驾驶的无人机相互对抗。该系列活动于12月6日达到高潮,届时,最好的AI无人机将在得克萨斯州奥斯汀试飞一名人类飞行员。

DRL首席技术官兼联盟现役无人驾驶飞机设计师Ryan Gury说:“我们正在观察机器人技术超越人类的发展。” “我们相信自主机器人技术的未来。”

使人与机器竞争的竞赛可能会很引人注目。IBM电脑曾在国际象棋和Jeopardy战役中击败过人类,而Google的AlphaGo则通过与围棋最佳棋手的较量赢得了胜利。我们都知道计算机在做数学和纪念周年时能击败我们,但是看着机器人在其他领域胜出却介于乐趣和恐惧之间。

与将法语翻译成英语或玩星际争霸相比,物理世界对大脑的AI挑战较少。波士顿动力公司的人形机器人阿特拉斯(Atlas)可以进行后空翻,其类似狗的Spot Mini可以打开门。同样,DRL的RacerAI旨在在现实世界中自行导航。诚然,这是大型竞技场中赛马场的有限领域,但不难看出该技术如何适用于必须处理周围环境的自动驾驶汽车,客机或送货无人机。

DRL首席执行官兼创始人Nicholas Horbaczewski预计,无人机竞赛将影响体育运动及其他方面。

他在一份声明中说:“无人驾驶赛车……处于数字与真实之间的模糊界限上,这使其成为加速AI创新并加快人与人之间机器对人类性能的完美测试场。” “我相信您会看到机器人运动的兴起以及自动无人机的广泛使用,将一系列空间从紧急响应和航空测量转变为机动性和城市包裹运送。”

Gury本人是一名无人驾驶飞机赛车飞行员,是戴耳机以查看无人驾驶飞机通过无线链接看到的内容的人之一。但他认为,以人工智能为动力的无人机最终将证明是卓越的。什么时候?他说:“ 2023年是我们的赌注。” “当您看到机器人的实际性能胜过人类时,一切都会真正成形。”

RacerAI无人机设计

当人类飞行员驾驶赛车时,无线电链接使他们能够从无人机的角度看东西。有了RacerAI,所有的想法都可以在无人机本身上发生-特别是在为自动驾驶汽车设计的Nvidia Xavier处理器上。

这非常耗电,消耗40瓦功率。这大约是电话处理器使用功率的20倍。Gury表示,一次电池充电后,RacerAI只能飞行2至3分钟,与人工驾驶的无人机大致相同。

大多数无人机,包括联盟的人类飞行员驾驶的DRL的Racer4以及创纪录的RacerX(每小时最高时速达到179.3英里)都是X形的,前面有两个螺旋桨,后面有两个螺旋桨。RacerAI采用不同的方法-加号的形状。前,左,右螺旋桨指向下方,而后螺旋桨指向上方。

对角撑杆将前螺旋桨连接到左右螺旋桨,每个对角线都有一对鱼眼摄像机,相距约8英寸(20厘米)。每个摄像机对都可以像人眼一样以3D立体观看。Gury说,两对无人机可以在整个180度视野中获得3D视觉能力。

九个无人机编程团队

从来自420多个经过试验的团队中选出的9个AIRR团队来自世界各地。他们的名字有波兰的华沙MIMotaurs,荷兰的MAVlab,瑞典的Puffin团队和美国乔治亚理工的Icarus。

他们的工作是编写软件,该软件解释摄像机和无人机的惯性跟踪系统中的数据,然后指导无人机如何飞行。

今年,无人驾驶无人机竞赛课程不会像人类飞行员那样复杂。期望直线和基本的激流回旋,并在门上进行有帮助的标记,以便计算机视觉系统轻松发现它们。第一次无人驾驶比赛可能需要大约半分钟。

但是DRL将使课程更加困难。格里说:“随着竞争的发展,我们开始增加赌注。”

机器人与机器人

研究人员可以通过将一台国际象棋游戏机与另一台国际象棋游戏机相撞而学到很多东西,实际上,AlphaGo系统在一定程度上学习了如何通过自身下棋来获胜。但是机器人飞行员的崛起给相对年轻的联盟提出了一个新的问题:人们会想观看机器竞赛吗?

可以很容易地将BattleBots粉碎,重击和看到对方时面对的身体苦难进行拟人化。但是,即使在那儿,遥控器后面还是有人。让自己陷入试图优化训练数据并确定无人机的神经网络编程应该深入多少层的编程团队的难度。

这绝对足以使Gury的果汁如流水:“我们想看到的是世界上最大的无人驾驶无人机。”

首次发布于10月8日。

10月9日更新:添加DRL CEO的评论。


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