無人機飛行時很容易發生碰撞，即使是小型的障礙物，也可能使其出現故障，因此工程師需要定期修理或更換設備。
近日，麻省理工學院的研究人員開發了一種針對無人機的VR訓練系統——飛行護目鏡系統（Flight Goggles），使無人機能夠在物理空間中“看到”虛擬環境。
該系統可以顯著降低無人機在實際飛行中遇到碰撞事故的頻率。同時，作為一個測試系統，它可以訓練無人機，使其在不同環境和條件下都能平穩飛行。
麻省理工學院航空航天學院副教授Sertac Karaman表示：“我們認為這項技術對無人機的發展至關重要。有了該系統，可以使無人機在飛行過程中更靈敏、速度更快、效率更高。”
Karaman 團隊將在下週的“IEEE國際機器人與自動化大會”上，詳細介紹這一系統的相關信息。
靈感來源
Karaman最初的想法源自一種新興競技賽事：無人機競賽。在競賽中，參賽者遙控的無人機需要穿過迷宮一樣的空間，空間內設許多障礙物(比如窗戶、門)，操控無人機安全通過且速度最快的，將贏得這場比賽。Karaman不禁好奇：使用自動駕駛的無人機，飛行速度上能否與玩家操控的無人機相提並論？甚至比後者速度更快、駕駛精度更高？
“接下來的兩三年裡，我們計劃用自動駕駛的無人機進行比賽，並擊敗最厲害的參賽者。”Karaman說。為此，該團隊將不得不開發一種全新的培訓方案。
目前，訓練自動駕駛的無人機是一項非常艱鉅的任務。研究人員要在大型的封閉式測試場地中遙控無人機，在場地上經常掛著護網，以保護那些飛行中出現故障的無人機。他們還設置了一些路障，例如門窗，無人機可以通過躲避這些障礙物以學習飛行。另外，當無人機發生碰撞時，必須對其進行修理或更換，這也會延誤開發並增加項目成本。
Karaman說，這種傳統的訓練方式可以用於測試那些對速度沒有硬性要求的無人機，比如用於繪製周圍環境的無人機（只需緩慢飛行）。但是對於需要在飛行環境中快速處理視覺信息的無人機來說，新的培訓系統是必要的，這時就需要某種虛擬環境。
VR訓練系統
該團隊開發的新型VR訓練系統包括動作捕捉系統、圖像渲染程序和電子設備，使其能夠快速處理圖像並將數據傳輸至無人機。
測試無人機的場地位於麻省理工學院31號大樓，內部配備了動作捕捉攝像頭，用於追蹤無人機飛行時的方向。
藉助圖像渲染系統，Karaman團隊就可以繪製真實的場景，比如公寓或起居室，並將這些圖像傳送給無人機，而實際上這些場景都是虛擬的，無人機周圍空無一物。
Karaman解釋道，“無人機將在空蕩蕩的房間裡飛行，但我們會構建出一個完全不同的虛擬場景，並使無人機在該場景中飛行。”
無人機以大約每秒90幀的速度處理虛擬圖像，大約是人眼處理圖像速度的三倍。為了實現這一目標，Karaman團隊定製了一個嵌入超級計算機的特製電路板，同時在無人機上安裝了IMU（一種測量物體角速率以及加速度的裝置）和一個微型攝像頭。
測試過程
Karaman團隊進行了一系列的實驗，其中一項實驗是：讓無人機在虛擬窗口（大約是無人機兩倍大小）飛行，窗口置於虛擬客廳內。當無人機在實際飛行時，研究人員將客廳場景圖像傳輸給無人機。研究人員還調整了導航算法，使無人機能夠即時學習。
根據動作捕捉攝像機提供的定位信息，在超過10次飛行中，無人機以每秒2.3米（5英里/小時）的速度飛行，成功地通過虛擬窗口361次，只“撞”到窗口三次。Karaman指出，即使這架無人機墜毀數千次，也不會對開發成本產生太大影響，因為它是在虛擬環境中崩潰，與現實世界並沒有任何實際接觸。
在最後的測試中，團隊在測試設施中設置了一個真窗口，並打開無人機的機載攝像頭，使其能夠看到窗口並應對實際環境。通過使用研究人員在虛擬系統中的導航算法，無人機在八次飛行中，成功通過真實窗口119次，只有六次崩潰或需要人為干預。
“它在現實環境中也順利通過了障礙物，”Karaman說。“這是我們在虛擬環境中對其進行訓練的結果。我們在虛擬環境中編寫程序，通過分析錯誤幫助無人機學習飛行。”
Karaman表示：虛擬訓練系統具有高度的可塑性。例如，研究人員可以在他們自己設定的場景中訓練無人機。訓練系統也可用於測試新的傳感器或現有傳感器的規格，以瞭解如何訓練快速飛行的無人機。
實際上，就無人機的飛行狀態上來說，無人機在起飛前對角度的把控，起飛過程中對於高度、周圍事物的感知都需要傳感器來充當它的眼睛。無人機機身一般都裝配大量的各種傳感器，包括角速率、姿態、位置、加速度、高度和空速等傳感器，這是飛控系統的基礎。
“我們可以在虛擬環境中嘗試不同規格的傳感器，並研究這些傳感器將如何幫助無人機飛行，”Karaman說。
該系統還可用於訓練無人機在人們周圍安全飛行。例如，Karaman設想將訓練場分成兩部分，一部分是無人機在裡面飛行，另一部分則是穿著動作捕捉服裝的人隨機走動，人們的動作會映射到無人機的虛擬訓練場景中。無人機將在VR中“看到”人類。由於無人機實際是在空地中進行訓練所以即使它撞到人身上，也不會造成危害。
目前，這項研究得到了美國海軍研究辦公室，麻省理工學院林肯實驗室和NVIDIA公司的支持。
【資訊編譯自：MIT News】
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