人工智能无人机发展空间无限

随着人工智能（AI）的出现，科幻与现实之间的差距正在逐步缩小。人工智能在商业、政府和人们的个人生活中有着无数的应用机会，其影响将很快触及现代社会的方方面面。通过部署无人机进行自动监控不再仅仅是电影脚本中的场景，而是现实中已经开始实际发生的事实，这在很大程度上归功于人工智能的进步。这些无人驾驶飞行器（UAV）正在迅速普及，并在短短几年内，已经增强并重新定义了许多行业的特征。无人机被用来快速运送货物，进行详细的环境研究，进行方便的边境监视，并可提供远程军事侦察，而不需要让地面部队处于危险境地。

无人机的新世界

虽然目前的无人机还是主要受人手动控制，但很明显，未来的无人机将由人工智能技术控制，这将允许无人机和其他机器自行做出决策，并代表用户在具有挑战性的环境中自主运行。未来的无人机将从单纯的观察者发展成为高度自动化、自主运行的决策工具。飞行机器人或“无人机器人（dronebots）”方面的应用科学将带来无限的可能性。

在结合使用人工智能后，无人机已经能够引入机载感测和规避功能，这些功能可以防止在路径中碰撞其他物体，例如鸟以及其他无人机等等。德国的Ascending Technologies开发了热成像飞行摄像头、激光扫描仪和超声传感器等一系列技术，可以使无人机避开其他物体。来自DJI、Walkera、Yuneec等供应商的最新无人机已经配备有前、后、下和侧方的避障传感器。

创建禁飞区

地理围栏（Geofencing）是使用全球定位系统（GPS）网络结合本地射频识别（LRFID）连接（例如Wi-Fi或蓝牙信标）而创建的一种虚拟屏障，其边界由硬件和软件的组合决定， 即无人机应用程序和无人机本身，它们决定了地理围栏的参数。这种技术的最基本形式已经存在多年，早期使用者用它来监测牲畜，通过地理边界编程的GPS项圈，当牲畜离开预定区域时发出警报。这种技术的其他用途还包括监控装甲安全车等车队的车辆，如果出现任何异常情况，则会提供相应的预警。

无人机可以在更集中的层面上利用地理围栏，通常需要满足航空机构关于空域使用的规定。地理围栏的参数需要处于所有现代小型无人机系统（SUAS）的默认安全功能之内，势必将影响许多人，而他们对此并不知情。地理围栏能够将用户当前位置与用户附近可能感兴趣的场合相结合。根据感兴趣的位置，通过指定其纬度和经度，并添加圆形半径来调整位置的接近度。该圆形区域即定义了地理围栏。每个用户可以有多个有效地理围栏，通常每个设备最多限制为100个。对于每个地理围栏，位置服务可以发送入口和出口事件，或者在地理围栏区域内指定持续的时间，以便在触发事件之前等待（或驻留）。

也有许多种方法来接近地理围栏和创建不同形式的虚拟边界。人们可以拥有不同等级的限制区域，或者在商用机场周围设置具有禁飞边界的幻影区域（phantom zone）。在一些情况下，优选圆柱形路径，其中装置仅仅限于特定高度和/或半径。

支持开发的工具

包括AI芯片和嵌入式平台在内的许多产品都可用于开发这种新型AI辅助无人机。以下是一些非常重要的例子，但毫无疑问，在不久的将来，还会有更多的新例子出现。Intel Aero 即用型无人机开发平台采用运行四核Atom处理器的英特尔Aero计算板构建，能够以低功耗提供出众的性能，其充足的内存和可扩展的存储能够开发复杂的无人机应用。四轴无人机可为工程师提供具备完整组装的开发硬件，其中包括Intel的Aero Vision辅助套件和飞行控制器、机身、电子调速器（ESC）、马达、GPS、指南针、发射器和接收器等，开始飞行唯一需要的是一个充电电池。该套件内置Intel专有的RealSense™深度感应技术、Dronecode PX4软件、AirMap SDK对空域服务的支持、以及预编程控制器。

图1：Intel Aero即用型无人机 - PX4

Intel公司的 Movidius神经计算棒（neural compute stick，NCS)是一款微型无风扇深度学习USB驱动器，专为AI编程而设计。 NCS的核心是一款低功耗、高性能的Movidius视觉处理单元（VPU），具有支持卷积神经网络（CNN）分析、原型设计和调整工作流程等功能。它不需要实时的设备推断和云连接，所有数据和电源均通过单个USB type-A端口提供，并可在同一平台上运行多个设备以提高性能。

图2：Intel的Movidius神经计算棒

BMI088是博世（Bosch）的高性能惯性测量单元（IMU），具有非常高的抗振动性能，专为在苛刻环境中运行的无人机和机器人部署而设计，该6轴传感器在一个微型3mm x 4.5mm x 0.95 mm LGA封装内整合了一个16位三轴陀螺仪和一个16位三轴加速度计。 BMI088针对无人机和机器人应用而设计，具有无可比拟的性能，即使在条件变化很快的情况下（如热效应和机械冲击等），也能提供准确可靠的惯性传感器数据。

为了满足下一代无人机市场的需求，研华（Advantech）推出了一款146mm x 102mm片上系统（SoC）开发板MIO-6300，它采用四核Intel Celeron N2930处理器和EtherCAT主控制器，适用于智能机器人应用。该开发板具备低功耗和高图形性能，支持高达8GB的嵌入式1333MHz DDR3L以及Gen7DirectX®11、双独立显示器（18/24位LVDS，具有VGA分辨率）、Gbit以太网连接以及嵌入式软件API。MIO-6300已通过MIL-STD-202G / MIL-STD-810G军用标准认证，具有强抗振性能。它还采用100％固态电容器设计（比电解电容器具有更好的可靠性），其高Tg PCB值（TG-170）意味着电路板在高温条件下运行更稳定。

图3：研华MIO-6300开发板

DFRobot公司的RoMeo BLE Arduino机器人控制板采用了Arduino开源平台，RoMeo BLE和RoMeo BLE Mini均采用ATmega328微控制器和板载德州仪器（Texas Instruments） CC2540芯片。它们具有集成的2路直流马达驱动器，可以立即启动机器人项目，而无需额外的马达驱动器。这些单元可使用Arduino防护罩轻松扩展，并与Gravity系列传感器和执行器兼容，现在有数百种传感器可以与RoMeo产品即插即用。RoMeo BLE集成了蓝牙4.0并支持无线上传编程资料，这意味着在添加新代码时无需使用电缆。

图4：DFRobot 公司RoMeo BLE Mini控制板

AI正在逐渐地发展，但却是非常肯定地成为我们日常生活中不可或缺的一部分。本文通过一些场景和示例，介绍了一些未来发展前景。虽然某些无人机已经可以在没有用户指引路径的情况下飞行，但这项技术仍处于初期阶段。在接下来的五年中，系统故障响应、动态路径、以及人机控制器之间的切换都会有进一步改进。通过更强的自主控制，一些厂商将能够实现目前难以想象的用例，例如对管道、矿山和建筑项目的重复性和无人监控。毫无疑问，这种无人机必须100％安全，它们需要善于规避移动和静止的障碍物。要实现这一目标需要克服许多挑战，但无人机技术将随着我们的努力而不断完善。

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