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  上個月，賓夕法尼亞大學推出過一款能自主飛行的四軸飛行器，只需一個 VGA 攝像頭和一個慣性傳感器(IMU)，無人機就能在空中共舞。由于不需要額外的定位或 GPS，此類無人機的應(yīng)用潛力相當巨大，畢竟買家可以在昂貴復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施上省下一大筆錢，他們更是不用因為室內(nèi)導(dǎo)航的問題而頭疼了。

　   說到這樣的無人機，你可能第一個想到的應(yīng)用場景是救災(zāi)，不過說實話，這都是研發(fā)商的場面話，真正有趣的還是無人機的商業(yè)應(yīng)用，而說到商業(yè)應(yīng)用，就不能不提到遞送服務(wù)。當然，現(xiàn)在的遞送無人機問題多多，但這并不意味著用無人機搬運貨物是個壞主意。

　    Vijay Kumar 在賓夕法尼亞大學的實驗室一直在開發(fā)基于 GPS 的遞送無人機。鑒于有些貨物過重，一架無人機 Hold 不住，它們還開發(fā)了“組團”模式。如果這種解決方案能最終投入使用，恐怕會成為倉庫里運貨的最佳方式。

　   在執(zhí)行任務(wù)時，讓無人機組團作戰(zhàn)比單打獨斗多了不少好處。

　   雖然參與任務(wù)執(zhí)行的無人機越多，系統(tǒng)的復(fù)雜度就越高，但多機共舞也讓一架無人機解決不了的大家伙和重家伙運送成了可能。此外，多架無人機組成的系統(tǒng)也比單架更穩(wěn)健，即使某架無人機出了故障也不至于直接把貨物摔壞。

　    不過，這里我們討論的不是用多架無人機運貨的概念，而是在沒有外部定位系統(tǒng)的情況下如何完成任務(wù)。鑒于這些無人機只搭載了 VGA 攝像頭和 IMU，因此這套系統(tǒng)對于任何環(huán)境都有適用性，在你家客廳里搬運個物品都不在話下。

　    雖然無人機能通過攝像頭和內(nèi)部數(shù)據(jù)完成定位，但這只是預(yù)估，會存在一定的漂移且隨著無人機的運動精度會變得越來越差。在這套系統(tǒng)中，多架相互連接的無人機則可共享位置信息，以得到更精確的定位。

　    更好的定位意味著更可靠的表現(xiàn)。在演示中，無人機就以 4.2 m/s 的速度和 5 m/s2 的加速度完成了貨物運送。研發(fā)人員表示，這樣的敏捷度和自動化程度是此前從未實現(xiàn)過的。

　    為了挖出更多細節(jié)并對倉庫遞送無人機的未來一探究竟，IEEE 對 Giuseppe Loianno(論文第一作者)做了專訪，雷鋒網(wǎng)新智造進行了編譯。

　    IEEE：這次的成果與此前我們報道過的有什么聯(lián)系嗎?

　    Giuseppe Loianno：這次我們考慮了用多個空中平臺協(xié)作完成貨物的運輸。此前，我們就考慮過讓無人機協(xié)作完成分散的任務(wù)。在這種“團戰(zhàn)”才能完成的任務(wù)中，我們需要更為先進的集體行動方式。這樣的合作方式在自然界早已存在，人類在狩獵時就需要協(xié)同作戰(zhàn)，以完成獵物的搜索和圍捕。在協(xié)作操控時，每架無人機都需要與貨物和周邊環(huán)境進行交互，同時還要適應(yīng)不同無人機間必要的硬性約束。

　    IEEE：在控制合作送貨的無人機時，遇到過什么特殊的挑戰(zhàn)嗎?

　    Giuseppe Loianno：控制無人機協(xié)同工作需要新的方法，我們必須在獨立控制每一架無人機的情況下保證整個系統(tǒng)的穩(wěn)定。為此，我們專門為系統(tǒng)開發(fā)了估算、規(guī)劃和控制算法。舉例來說，每架無人機都有獨立的定位子系統(tǒng)，因此會提供不同的貨物位置和朝向估算。這些數(shù)據(jù)最終會成為控制無人機飛行的依據(jù)。

　    IEEE：這種方式能進一步擴大無人機機隊規(guī)模，協(xié)同運輸更大更重的貨物嗎?

　    Giuseppe Loianno：擴大無人機機隊規(guī)模當然沒問題。從定位的角度來看，我們已經(jīng)證明優(yōu)化方案并不依賴于無人機的數(shù)量。同時，控制和規(guī)劃的方法也是獨立的。

　    IEEE：論文中您曾提到，在倉庫執(zhí)行運輸任務(wù)是一項潛在應(yīng)用，那么能詳細描述下這套系統(tǒng)是如何運作的嗎?

　    Giuseppe Loianno：假設(shè)你工作的是一個單架無人機就能完成運輸任務(wù)的倉庫，這里的貨物重量和體積都較小。在工作中，無人機需要對貨物進行識別，隨后完成抓取和運輸。未來，我們會致力于開發(fā)一套完整系統(tǒng)，它能自動通知操作員需要什么類型和數(shù)量的無人機才能完成任務(wù)。此外，算法還能讓倉庫內(nèi)的多個團隊用最優(yōu)方案同時抓取不同貨物。

　    IEEE：下一步有什么計劃嗎?

　    Giuseppe Loianno：我們正在進行多機試驗并研究增加控制權(quán)和增加系統(tǒng)慣性的平衡點。同時繼續(xù)提升定位估算的精度，畢竟隨著硬性約束條件的增加，多機協(xié)作的復(fù)雜性會不斷提高。此外，我們也有興趣在執(zhí)行任務(wù)時對貨物的幾何形狀和慣性進行估算。最終，我們會將最新研究成果與此前的工作進行整合，讓無人機能完成更多不同的任務(wù)。