Google打造AI *** 控的无人机,依靠自身判断选择最优路线

　　自从Google推出阿尔法狗后人工智能程序风靡一时，阿尔法狗是第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。据报道，Google又推“硬”科技，这次是AI无人机。

　　一向软件基因强大、硬件实力并不突出的Google，通过资助NASA的喷气实验室（JPL），并借助JPL的硬件实力，共同开发完全自主的小型无人机。不禁让人猜测，Google这是要在Alpha“狗”之后，要造Alpha“鸡”？

　　JPL结合Google的3D环境侦测技术Tango，最近打造出了AI *** 控的无人机，并在前不久举办了一场人与AI *** 作的无人机室内试飞比赛。虽然在比赛中，AI无人机以每圈13.9s的成绩稍落后于人类控制的无人机的11.1s。人工智能算法与人类 *** 作对比，人类在飞行过程中会更多地依赖感觉。AI无人机在飞行过程中会更平稳，而人类飞行员则倾向于积极地加速，飞行路线也更加激进。

　　具体而言，人工 *** 纵的无人机通常依靠GPS来导航，但这限制了它在室内空间的飞行。因此仓库或者密集的城市，AI *** 控的无人机更有优势，因为它能够突破GPS的限制。同时AI驱动的无人机也是完全自主的无人机，这意味着无人机是没有外部定位和外部电脑控制，单纯依靠自身判断选择最优路线飞行。

　　此外，快速室内飞行的最大性能限制，主要来自于机载摄像机的快门响应速度，这些相机用来跟踪无人机的运动。飞行速度太快、离地面太近， 或者滚动、俯仰太快都会导致图像模糊， 甚至会造成无人机丢失。

　　JPL用两种方式来解决这个问题： 第一， 使用两个广角摄像机，一个指向前方，另一个指向下方，使得在大于250度的视野内无人机能够看到地平线。 其次，调整无人机的飞行轨道， 以限制自转速率和速度与高度的比率。

　　目前，限制AI无人机发展的主要是摄像技术和人工智能算法两方面。摄像头技术能够给无人机一双“眼睛”，从而跟得上它的飞行运动;人工智能算法的提高，就像给它装上更强的“大脑”，让它在最短的时间内，学习并分析最优的飞行路线。借助JPL的在硬件的优势，结合Google自身在软件方面经验，相信这款AI无人机将会超越人 *** 作的无人机。

　　综上，随着AI技术的发展， AI无人机将会在更广阔天地发挥它的作用。未来，除了室内环境之外，在深山野林的搜救，在泛滥洪灾的支援，或许都会有AI无人机的身影。