军用/航空电子
不知不觉,又快要到新一年度的 CES 了。
在 2016 年的 CES?最拉风的,莫过于是 Yuneec 与英特尔合作的 RealSense 无人机智能避障表演;然后 XIRO 展出了引入激光避障技术的 Xplorer 2,也引入了激光避障技术;不久,第一台双目避障的消费级无人机?Phantom 4,也在三月正式出货,揭开了无人机自动避障的时代。
避障技术,突然成为消费级无人机界别在 2016 年的关键词。
但在 2016 年年底,英特尔貌似集中精力于专业级无人机上,而爱范儿也报道过,Yuneec 最新一台的自拍无人机 Breeze 上也弃用了英特尔的 RealSense 避障。另一方面,大疆尽管还是大卖,但以自動避障為賣點的 Phantom 4,所受的关注程度远不及极度便携的 Mavic Pro(上圖)。
消费者看起来,对“自动避障”兴趣并没想 像的那么大,年初大出风头的自动避障,也突然由主角变成了跑龙套。
无人机的障障技术,是怎样的一回事?
最初的无人机,能透过陀螺仪和加速器,感知无人机的平稳程度,透过控制四个电机的输出,稳定自身的飞行和悬停形态。然后,无人机引入 GPS 和气压计感器,结合陀螺仪和加速器定位;GPS 判断自身的平面位置,气压计判断自身的垂直高度,再透过控制电机输出,把无人机保持在同一平面和垂直点。
虽然,无人机已经能成功找到三维的“绝对定位” (GPS 平面坐、气压垂直高度),但如何在四边不靠的空中,感知四周环境,知道无人机与邻近事物的“相对定位” (与周遭四事的距离),成为了业界的最大课题。诚然,最新的一批无人机的避障技术,其实骨子里就也就是:以传感器判断周遭事物与自身的距离,然后透过控制电机输出,停止继续接近障碍、甚至是绕过障碍。
最初,无人机常用的测距方式为“飞行时间 (Time of Flight, TOF) ”,无人机透过发射激光/红外线/超声波,然后计算电波反射到传感器的时差,估算障碍与自己的距离;但这种方法感知范围狭窄、距离也不够远。爱范儿曾报道,2016 年的新一批无人机,主要建基于计算机视觉:改用透过双目摄影机或结构光的造成的视差 (Parallax)(上图),进行即时的三维建模,判定障碍物与无人机之间的距离。
但是,为什么消费级无人机的自动避障变得先进了,但仍然火不起来?
避障之所以重要,是因为障碍物的存在;没有障碍物,根本也不需要避障。
无人机除了是一台机器人,它更是一台会飞的机器人;要拍机器人飞上天,为的也是要躲开各种地表的障碍,以取得更直接的移动路线、或是更广阔而无遮挡的视野。简言之,避障是要用来回避障碍,但无人机飞得愈高,障碍物就愈少,对避障的需求就愈来愈低 。
所以某程度上,无人机加入避障能力,本身还是矛盾命题。
为什么消费级无人机的自动避障技术,最后就火不了?也就是因为“避障/飞行”的矛盾?──?目前消费级无人机仍然以航拍为主。用户为了拍摄“上帝视角”,需要把无人机飞往高空;但在高空里却没有太多的障碍要躲,航拍无人机飞行愈高,景色愈壮观,愈壮观的景色,愈与避障无关(上图)。
虽然如此,无人机的自动避障技术在航拍上用处不大,但它在行业无人机里仍然十分重要。
举例说,植保无人机针对的是地面环境,一般在农作物的 1 – 2 米上空喷洒,无人机飞高了,就难以集中的喷洒农药;不会自动避障的话,很容易就撞到树了。同样地,专业电影无人机针对的也是地面的拍摄场景,飞得太高的话,什么俊男美女也变成小豆一颗;但飞得太低,明星们都身娇肉贵,不个不小心削到脸皮,谁来负责?其余像经常穿梭灾场的救灾无人机、或是巡逻监察的安防无人机,更不在话下了。
所以,无人机避障绝非没用,只是在消费级无人机上,火不了起来而已。
消费级无人机,真的不需要避障吗?不是的。航拍无人机在起飞、降落和和断线后的自动回航的情况下,仍然需要一定程度的避障能力;何况消费级无人机的用户,不少都是新手、是无人机的小白,更需要自动避障保护。正如爱范儿指出,不少新手在操控无人机的时候,最常犯的错误就搞错操作方向,简单来说就是“推前走左、推右走后”,然后撞墙(上图)。
然而,由于“视觉避障”对计算能力要求极高,超出消费级无人机所能负担的程度。 即使是高端如 Yuneec Typhoon H、大疆 Phantom 4 或 Mavic Pro,在成本和续航力限制下,只能提供单向的双目避障能力(直至大疆年底推出的 Phantom 4 Pro,才提供左右两侧的红外线避障能力,然而作用仍有限)。即使前向避障也许能防止失控回航时的撞墙意外,但一般新手仍然经常因为操作失误,从侧向或后面撞上障碍,然后炸机。
更讽刺的是,自拍无人机飞得更矮,更需要自动避障吧?但偏偏是飞行高度最小、最接近地面、需要面对最多障碍物、最需要自动避障能力的自拍无人机,更受限于体积、成本和续航力,更难以引入自动避障功能。也许某程度上,自拍无人机缺少自动避障功能,阻碍了它的普及;而自拍无人机没能普及,也使消费者对自动避障更提不起劲。
如是者,为什么无人机公司要如此积极研发自动避障技术?因为它是未来。
正确一点来说,Odin说的“未来”不是指自动避障技术,而是“计算机视觉”和“自动化操作”,避障只是它们的“应用场景”。 “计算机视觉”和“自动化操作”,均为未来机械人学及人工智能范畴的显学,而自动避障则是当中的应用方式。举例说,Mobileye 就把计算机视觉用于在辅助驾驶,透过自动避障技术,让汽车在若干程度上能自主行走。
但相比起无人驾驶汽车来说,无人机对“自动避障”的需求更大、难度也更低。 举例说,我们要一人一台、手动遥控一定数量的无人机,并进行长时间的飞行任务,绝非易事;故此,像植保或安防等行业无人机,已经开始利用地面站集中管理,进行长时间的自动化自动喷洒或监察任务(上图)。因此,行业无人机必须拥有可靠的自动避障能力,来让无人机自己运作。
即使自动避障能力没能在消费级无人机发挥很大效果,但背后的计算机视觉原理,也在降低消费级无人机的操作难度。
例如是大疆的双目下视镜头,采用立体的视觉里程计 (VisualOdometry) 技术,使无人机的定高能力更精准;而其 FlightAutonomy 五向感知技术,大幅提升无人机的室内定位能力,也有双目视觉和侧向红外线侧距的功劳,让无人机更稳定 ── 何况是基于计算机视觉的各种视觉跟随和指点飞行功能(上图),把无人机的操作变得更简单?
总体来说,Odin 并不否认消费级无人机的自动避障能力,目前还是鸡肋,食之无肉,弃之有味。但尽管目前消费者对自动避障兴趣不大,但由于目前计算机技术计算仍然有很大潜力,未来在消费级市场上还有什么的发展空间,仍然很不好说。
所以,无人机公司如果单纯为了航拍市场用不上自动避障、或是因为自拍无人机不蕴不火而放弃计算机视觉,那就实在太短视了。
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