「Deep Tech深科技TB」会躲闪的AI无人机，篮球砸不到！新算法让飞行器更智能|专访( 二 )

在研究过程中， Davide Scaramuzza 和同事首先分别测试了摄像头和算法。
在摄像头被单独静止放置时，他们将各种形状和大小的物体扔向它，同时测量了算法检测物体的效率。结果显示，根据物体大小和投掷距离的不同，检测成功率在 81％~97％之间上下浮动。此外，该系统的平均反应时间只需 3.5 毫秒，便可检测到飞来的物体。
随后，最为严峻的考验开始了：他们将摄像头安装在真正的无人机上，让其在室内和室外飞行，然后直接向无人机投掷物体。经过多次测试，无人机能够成功避开物体的概率超过 90% ，这其中包括从 3 米远的地方以 10 米 / 秒的速度扔出的球。当测试无人机提前 “知道” 物体的大小时，只需一台 “事件摄像头” 就足够了；而当无人机需要面对大小不同的飞来物体时，则需要使用两个摄像头来为其提供立体视觉。
正在接洽商业化
那么，这项研究能否在短期内投入规模化应用呢？Davide 向 DeepTech 透露：“在原则上，该技术已经做好了商业化准备，我们正在与一些公司讨论细节之中。 ”
至于未来的研究方向， Davide 对 DeepTech 说：“我们的计划是在一个更灵活的四旋翼上测试这个系统。而对于更长远的目标，我们最终是想有一天能够让无人机达到如今飞行员操纵一般的驾驶自如。当前，在涉及无人机的所有搜索和救援应用中，实际上都是人为控制的。如果我们能让无人机拥有像人类飞行员一样可靠的导航能力，那么就可以将其用于超出视线范围或无法远程控制的任务中。 ”

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图 | 比较传统摄像头与事件摄像头的输出：传统摄像头以固定的速率捕获帧；而事件摄像头仅以时空事件的螺旋形式，连续输出亮度变化的信号，红色为正向变化，蓝色为负向变化（来源：Davide Scaramuzza）
Davide Scaramuzza 所在的苏黎世大学机器人与感知小组实验室，一直专注于开发可以让自动无人机快速飞行的新技术，以便执行对时间要求更为严格的任务，例如在发生自然灾害之后对恶劣的环境进行探索等。
“对于诸如地震、海啸发生后的搜寻和救援工作来说，时间是非常关键的。因此人们需要能够在有限的电量时间内（通常为 10~20 分钟）完成尽可能多任务的快速导航无人机。 ” Davide 向 DeepTech 解释道。 “当我们的新摄像头将无人机的导航速度提高十倍左右时，也扩展了其潜在的其他应用可能。 ”
“未来总有一天，无人机将会被投入到各种各样的应用中，例如货物交付、人员运输、航空摄影术等，当然还有提到的搜救。 ” 他说， “但是，让机器人能够更快地感知并更快地做出决策，对于其他领域来说也可以改变游戏规则。在一些领域中，比如无人驾驶汽车、运输、采矿机器人，以及进行远程检查工作的设备等，可靠地检测视野内的障碍也是至关重要的。
安全问题，对于每个人来说都是非常重要的事情。 “我们的研究向着未来无人机或者汽车更加智能化且更加安全迈出了一小步。 ” 他表示，他和团队成员对这项研究所展现的躲避功能感到十分兴奋， “我们从未见过商用无人机对快速移动的障碍做出如此迅速的反应，这是所有飞行机器人在任何环境中安全导航的关键要素。 ”
植根学界，兼顾创业

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图 | Davide Scaramuzza 教授（来源：本人）
Davide Scaramuzza 于 1980 年出生于意大利，目前是苏黎世大学信息学和神经信息学的教授，同时他也是苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）神经信息学教授。他从事机器人、计算机视觉和神经科学交叉领域的研究。具体来说，他研究标准和神经形态摄像头的使用，使微型无人机在搜索和救援场景中能够自主、灵活地导航。