一轉(zhuǎn)眼,百 度無人車已經(jīng)在北京開放運(yùn)營半個月了。試乘火爆,據(jù)悉,僅 10 月 12 日當(dāng)天,Apollo GO 自動駕駛出租車約車訂單就累計(jì)達(dá)到了 2608 單。
作為最貼近我們生活的人工智能場景之一,自動駕駛技術(shù)一直備受關(guān)注,從谷歌 Waymo 到國內(nèi)的百 度和滴滴,都在加緊研發(fā)推進(jìn)。
不過你有沒有想過,能否把自動駕駛技術(shù)應(yīng)用在船上呢?
還真有!近日,麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室 (CSAIL)的研究人員稱,他們已經(jīng)創(chuàng)造了一種可以自主移動的自動駕駛船,它能夠在搭載乘客過河,即使是在湍急的水流中也能保持穩(wěn)定前行,研究人員還給這款船起了個有趣的名字——Roboat II。
Roboat 是一個為期 5 年的研究項(xiàng)目,研究人員的初衷是希望通過這些自主駕駛船來改造阿姆斯特丹的運(yùn)河,比如可以用它來收集水上垃圾、運(yùn)送貨物或人員。
別看上圖中它的樣子有些 “寒酸”,這只是個雛形~ 未來它周圍會安上圍欄,一次最多能承載 6 人呢!
目前,這篇研究已經(jīng)在國際智能機(jī)器人與系統(tǒng)會議上展示,值得一提的是,這篇 Roboat II 最新論文的一作王偉是來自北大的一名博士畢業(yè)生。
能揀垃圾能載人,還能 “手拉手排排走”,船只合體依舊轉(zhuǎn)彎自如
Roboat II 是由 CSAIL、麻省理工學(xué)院感知城市實(shí)驗(yàn)室和阿姆斯特丹先進(jìn)都市解決方案研究所 (AMS)在過去五年中開發(fā)的自主駕駛船的最新成員。
五年前,該項(xiàng)目剛剛開始的時(shí)候,使用的還是一米長的船只,只能在游泳池和運(yùn)河中?,F(xiàn)在它正在向更大的船只發(fā)展。
Roboat II 長 2 米 (6 英尺),重 50 公斤 (110 磅),可搭載 4-6 名乘客,被 MIT稱為 “Covid-friendly”,因?yàn)樗阋允钩丝椭g保持隔離距離。它可以不到 0.17 米 (7 英寸)的誤差,在阿姆斯特丹運(yùn)河上航行 3 個小時(shí)。
長方形的船體包裹著傳感器、推進(jìn)器、微控制器、攝像機(jī)和其他硬件。
研究人員的目標(biāo)是創(chuàng)造出能在阿姆斯特丹 160 多條運(yùn)河中運(yùn)送人和貨物的機(jī)器船隊(duì),他們還希望這些船只能夠自主 “變換隊(duì)形”,比如船只可以 “串聯(lián)”或 “并聯(lián)”在一起,以幫助減少行人擁堵。
他們也對此進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)設(shè)定無論是船只 “串聯(lián)”還是 “并聯(lián)”在一起,都是中間的船負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)船隊(duì)運(yùn)行的方向和軌跡。
研究人員展示了 10 倍速下的實(shí)驗(yàn)過程,左側(cè)兩個坐標(biāo)圖顯示的是結(jié)構(gòu)的軌跡和方向,其中紫色和藍(lán)色軌跡代表實(shí)驗(yàn)組;右側(cè)三個坐標(biāo)圖顯示的是機(jī)器船只的力和力矩,其中紅色軌跡代表領(lǐng)隊(duì)船只。
結(jié)果顯示,船體小組能夠在兩種配置中完成不同軌跡和方向的行駛,其中 Follower 的力量大小對整個船組有積極的貢獻(xiàn),這表明 Follower 可以幫助中間的 Leader 船只行駛或變換方向。
船體之間無需通信,跟隨者可預(yù)估領(lǐng)隊(duì)意圖并調(diào)整自己移動軌跡
與上一代船體機(jī)器人相比,Roboat II 改進(jìn)了同步定位和映射算法 (SLAM)、以及基于模型的最優(yōu)控制器 (非線性模型預(yù)測控制器)和基于優(yōu)化的狀態(tài)估計(jì)器 (移動地平線估計(jì))。
通過運(yùn)行 SLAM 算法,利用激光雷達(dá)和 GPS 傳感器,以及用于定位、姿態(tài)和速度的慣性測量單元,船只可以進(jìn)行自我定位。控制器跟蹤來自規(guī)劃器的參考軌跡,規(guī)劃器更新其路徑以避開檢測到的障礙。
通常每個 Roboat 上運(yùn)行的分布式控制器需要連接結(jié)構(gòu)的速度信息 (以結(jié)構(gòu)中心的速度表示),但 Roboat II 知道自己相對于結(jié)構(gòu)中心的位置。也就是說,Roboat II 的算法不需要相對位置,每個 Roboat II 使用自己的速度,而不是結(jié)構(gòu)中心的速度。
當(dāng)領(lǐng)隊(duì) Roboat II 開始向給定的目的地移動時(shí),另一個 Roboat II 可以估計(jì)領(lǐng)隊(duì)的意圖并調(diào)整自己的移動軌跡。領(lǐng)隊(duì)船還可以通過調(diào)整輸入來引導(dǎo) Roboat II 的其余部分,而不需要兩艘船之間進(jìn)行任何通信。
研究人員計(jì)劃在未來使用人工智能來估計(jì) Roboat 的關(guān)鍵參數(shù)。他們還打算探索自適應(yīng)控制器,當(dāng)物體被放置在船上時(shí),允許結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化。
論文一作來自北大博士畢業(yè)生,現(xiàn)在重點(diǎn)研究機(jī)器人的控制、感知和協(xié)調(diào)
這篇 Roboat II 最新論文的一作王偉是來自北大的博士畢業(yè)生。
王偉是北京大學(xué)工學(xué)院謝廣明教授的博士研究生,博士論文主要研究自主智能仿生機(jī)器人魚。
在 2015 年,他和導(dǎo)師謝廣明發(fā)表論文《Online High-Precision Probabilistic Localization of Robotic Fish Using Visual and Inertial Cues》,這篇文章針對計(jì)算能力有限、傳感設(shè)備成本較低的微型水下機(jī)器人,提出了一種在線高精度概率定位方法;以及一種新的水下圖像處理算法,以提高水下圖像的質(zhì)量。
2016 年,二人再次發(fā)表關(guān)于仿生機(jī)器人魚的論文《Online localization of freely swimming robotic fish》,這也是王偉的博士畢業(yè)論文。
2016 年畢業(yè)后,他進(jìn)入麻省理工學(xué)院進(jìn)行博士后研究?,F(xiàn)在,王偉是 MITSenseable City 實(shí)驗(yàn)室和 CSAIL 的高級博士后,也是 MIT城市研究及規(guī)劃學(xué)系的研究人員。
他的研究重點(diǎn)是機(jī)器人的控制,感知和協(xié)調(diào)。他也對無人駕駛車輛,受生物啟發(fā)的機(jī)器人,軟機(jī)器人和群機(jī)器人感興趣。
在談到 Roboat II 項(xiàng)目時(shí)他表示:“開發(fā)一種能夠精確測繪、強(qiáng)健控制和載人運(yùn)輸?shù)淖灾鞔到y(tǒng),是使該系統(tǒng)在 Roboat II 上實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵一步。”“我們也希望這項(xiàng)技術(shù)最終能應(yīng)用在其他船只上,讓它們實(shí)現(xiàn)自主駕駛?!?br /> 責(zé)任編輯:PSY
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