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无人机越来越多,是该想个办法预防它们的交通事故了

时间: 2015年12月31日 | 作者: admin | 来源: 环球科学(huanqiukexue.com)
斯坦福大学的工程师正在开发一款可以在拥挤的城市上空预测和防止无人机(包括送货无人机)相撞的软件。

 

2013年底,当Jeff Bezos在新闻60分(60 Minutes)中向亚马逊(Amazon)的客户表达了无人机运货的设想时,这种科幻般的构思吸引了很多人的注意。仅仅两年过后,无人机的技术不仅能提供包裹递送,还可以监测农业,搜集城市环境的新闻,甚至进行搜索和救援任务。

 

但是在无人机能够普及之前,必须开发一种新的基础设施,用来定义低空飞行航道,管制拥挤区域的交通,并防止无人机相撞。

 

在这方面,斯坦福大学(Stanford University)智能系统实验室(SISL)与美国宇航局Ames(NASA Ames)合作,他们计划创造一个无人机航空管制系统(又称UTM),用来应对预期将要激增的无人机数量。NASA与许多机构合作开展这个宏大的项目。

 

SISL的主任、航空航天学助理教授Mykel Kochenderfer认为,“UTM的设计目的是为了满足大部分空中交通控制的功能,但它将运用云计算并且在很大程度上实现自动化。”

 

美国宇航局设想,UTM系统将能够在没有空中交通管制人员监控每架飞机的情况下,提供数量庞大的无人机调度操作。该系统的一个重要功能将是自动避免无人机相撞——一款可以在可能发生相撞时提醒多架无人机,并计算必要的操作以避免相撞的软件。

 

Kochenderfer最近和一位机械工程系研究生Hao Yi Ong合著了一篇详细介绍避免无人机相撞算法的文章。此算法若可在UTM系统内实现,将最大限度地降低无人机低空飞行相撞的风险。

 

Ong表示,预期的无人机数量庞大无复,靠复制人工操作的空中交通控制系统来管控无人机是不切实际的。

 

今天,美国联邦航空管理局(Federal Aviation Administration,FAA)拥有15 000名交通管制员来管理大约每天87 000个由人驾驶的航班。

 

然而,仅亚马逊对无人驾驶飞机数目的预测就能使上述数字相形见绌。据Ong保守估计,在正常的购物日,仅Amazon Prime大约4000万的订阅用户就可以产生13万次无人机送货。当然,这还没有把数十个其他商业无人机运作公司(如Google,Matternet)计算在内。

 

“你不可能仅仅为了管制无人机再招聘3万人来,”Ong说,“这是不可行的。”

 

避免无人机相撞

 

NASA设想,基于云计算的的自动化UTM系统将推广一系列功能增强的四个架构。今年8月发布的第一个架构主要集中在地理围栏(geo-fencing)上,即基于GPS的无人机通道,以保证飞行安全和效率。

 

“这个系统适合农业,”Ong介绍说,“但是,一旦你想开始在城市空域操作运输无人机,你就不能这样干。因为你不能只为了让你的飞机通行而阻断整个住宅区的空域。”

 

斯坦福大学的研究小组认为,为了保障在拥挤区域让更高密度的航班通行,自动化的避免无人机相撞的系统是最佳方式。但是,要用自动化的避免无人机相撞系统来处理数量庞大的无人机,将需要新的算法来预测和避免潜在的相撞。

 

当Kochenderfer还在麻省理工学院(MIT)的林肯实验室(Lincoln Laboratory)时,他开发的避免无人机相撞的新方法,已经被载人飞行器的新一代系统所采纳,它被称为ACAS X。ACAS X可以作为这种协议的基础。该系统采用了一种叫做动态规划(dynamic programming)的过程,以找出最佳的规避相撞策略。ACA X可以警示无人机操作者潜在风险,并推荐一种避免相撞的手段。结果发现,运用了ACA X的系统安全性得到了显著的提高,同时还能减少不必要的警报次数。

 

“FAA对此结果非常满意,并支持进一步的研发。” Kochenderfer表示。事实上,ACAS X系统正在被FAA和国际航空安全协会制成标准。

 

战胜“维数灾难” (curse of dimensionality)

 

Ong从ACA X系统中借鉴了一些技术,并应用到自动化的避免无人机相撞的系统研发中。但是,预计无人航线的高密度让SISL团队面临前所未有的复杂性。

 

“在传统航空业中,超过两架飞机之间的相撞是非常罕见的。”Ong表示。

 

但在密闭的城市空域,三架甚至更多架无人机的相撞极易发生。例如,几个包裹可能被运送到同一地址。你也可以想象一场大火可能吸引来自消防部门、警察局和当地媒体派来多架无人机。

 

“随着飞机数量的增长,避免无人机相撞问题的复杂程度呈指数增长。这种挑战被数学家称为维数灾难(curse of dimensionality),”Ong表示,“所以我们必须想出更好的方法,不能靠蛮力来搜索和重复所有可能的解决方案。”

 

要想破解这个问题,Ong的云计算架构将多机冲突拆分成配对问题。它快速地从预测每个无人机飞行路径的图表上找到对每一对无人机来说最优的行动方案。然后,服务器协调这些成对的解决方案,并统一对所有受影响的无人机发布指令。

 

在几毫秒内,十二架要运送平安夜包裹的无人机将得到精确的操作指令,以确保每架飞机都能安全地通过拥挤的空域。

 

为了测试这种方法,研究人员做了超过100万次让两架至十架飞机相遇的模拟飞行。他们把他们的配对解决方案与其他解决方案进行对比,比如与一个协调性较弱的策略对比(每架无人机只对其最近的威胁做出反应)。他们发现,配对解决方案表现能显著改善安全性,决策时间更快,并能降低警报率。

 

Ong和Kochenderfer表示还有更多的工作要做。比如,他们得考虑到通信故障,气候异常,或蓄意破坏无人机的情况。但他们认为,改良版的架构将被UTM系统的最终架构之一采纳。NASA预计该架构将在2019年前完成。

 

“虽然到目前为止还没有实现一次盈利的飞行,但是这个工作是很令人满足的。因为它把有才华的人吸引在了一起,大家一起绞尽脑汁地工作并找到最好的解决方案。”Ong表示。今年九月,Ong的成果在布拉格举行的数字航空电子系统会议(DASC)上,被评选为最佳研究生论文。(作者:Ian Chipman  编译:徐寒易)

 

转自微信公众号 科技投资圈(i:kejitouzi)