训练无人机快速飞行，绕过哪怕是最简单的障碍物，这是一项容易发生坠机的训练，工程师们可能会以令人沮丧的规律维修或更换车辆。
现在麻省理工学院的工程师们已经开发了一种新的虚拟现实训练系统无人机这使得车辆能够“看到”富人，虚拟环境在空的物理空间飞行。
该团队被称为“飞行护目镜”的系统可以大大减少无人机在实际培训课程中的崩溃次数。它还可以作为任何数量的环境和条件作为虚拟测试，其中研究人员可能想要培训快速飞行的无人机。
“我们认为这是一个游戏机在发动机技术开发中，对于快速的无人机，”麻省理工学院航空航天助理教授Sertac Karaman说。“如果有的话，系统可以更响应自动车辆，更快，更效率。”
卡拉曼和他的同事们将在下周在IEEE机器人和自动化大会上展示其虚拟培训系统的详细信息。Co-authors include Thomas Sayre-McCord, Winter Guerra, Amado Antonini, Jasper Arneberg, Austin Brown, Guilherme Cavalheiro, Dave McCoy, Sebastian Quilter, Fabian Riether, Ezra Tal, Yunus Terzioglu, and Luca Carlone of MIT’s Laboratory for Information and Decision Systems, along with Yajun Fang of MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, and Alex Gorodetsky of Sandia National Laboratories.
麻省理工学院的工程师们为无人机开发了一种新的虚拟现实训练系统，可以让无人机在空旷的物理空间中飞行时“看到”丰富的虚拟环境。图片来源:麻省理工学院
推界限
卡拉曼最初的动机是一种新的、极端的机器人运动:竞争性的无人机竞赛，在这个竞赛中，由人类玩家驾驶的遥控无人机试图在错综复杂的窗户、门和其他障碍中超越对方。卡拉曼想知道:无人驾驶飞机是否可以训练得和人类控制的飞行器一样快，甚至更快，而且精度和控制力更高?
卡拉曼说:“在接下来的两三年里，我们想用一架自主无人机参加无人机竞赛，打败最优秀的人类玩家。”要做到这一点，团队必须开发一套全新的训练方案。
目前，培训自动无人机是一种物理任务：研究人员在大型封闭式测试场中飞行窗体，它们通常悬挂大网以捕捉任何Cleening车辆。他们还设置了道具，如窗户和门，无人机可以学会飞行。当车辆崩溃时，必须修理或更换，这会延迟开发并增加项目的成本。
卡拉曼说，用这种方式测试无人机可以适用于飞行速度不高的车辆，比如被编程为缓慢绘制周围环境的无人机。但是对于快速飞行的飞行器，当它们在环境中飞行时，需要快速处理视觉信息，一种新的训练系统是必要的。
卡拉曼说:“当你想要进行高吞吐量计算并快速飞行时，即使对环境做出最轻微的改变，也会导致无人机坠毁。”“你在那种环境下是学不到东西的。如果你想突破计算速度的极限，你就需要某种虚拟现实环境。”
飞行护目镜
该团队的新虚拟培训系统包括运动捕获系统，图像呈现程序和电子设备，使团队能够快速处理图像并将它们传输到无人机。
实际的测试空间 - MIT在建筑物31的新型无人机测试设施中的类似机器人体育馆 - 带有运动捕捉摄像头，这些相机跟踪无人机的方向作为飞行。
通过图像渲染系统，卡拉曼和他的同事可以吸取阁楼型场景，如阁楼公寓或客厅，并将这些虚拟图像束缚到无人机，因为它通过空设施飞行。
卡拉曼解释说:“无人机将在一个空房间里飞行，但将会在一个完全不同的环境中产生‘幻觉’，并在那个环境中学习。”
当人眼可以看到和处理图像时，无人机可以由无人机以大约90帧的速率处理的速率约为90帧。为了实现这一点，团队定制的电路板集成了强大的嵌入式超级计算机以及惯性测量单元和相机。它们将所有这些硬件符合到一个小型3-D印刷的尼龙和碳纤维增强的无人机框架中。
速成班
研究人员进行了一系列实验，包括其中的无人机学会通过虚拟窗口大约其大小的两倍。窗户设置在虚拟起居室内。随着无人机在实际的空洞测试设施中飞行，研究人员从寄生虫的角度来看，从寄生虫的角度来看，回到车上。随着无人机通过这个虚拟房间飞过这个虚拟房间，研究人员调整了一种导航算法，使无人机能够在飞行中学到。
Over 10 flights, the drone, flying at around 2.3 meters per second (5 miles per hour), successfully flew through the virtual window 361 times, only “crashing” into the window three times, according to positioning information provided by the facility’s motion-capture cameras. Karaman points out that, even if the drone crashed thousands of times, it wouldn’t make much of an impact on the cost or time of development, as it’s crashing in a virtual environment and not making any physical contact with the real world.
在最终测试中，团队在测试设施中设置实际窗口，并在无人机的板载相机上打开，使其能够查看和处理其实际环境。使用导航算法在虚拟系统中调整的研究人员，无人机，超过八个航班，能够穿过真正的窗口119次，只崩溃或需要人为干预六次。
卡拉曼说:“现实中也是如此。”“这是我们在虚拟环境中编程让它做的事情，通过犯错、崩溃和学习。但在这个过程中，我们并没有打碎任何玻璃。”
他说虚拟培训系统是高度可延展的。例如，研究人员可以在自己的场景或布局中管道，其中培训无人机，包括实际建筑物的详细，无人机映射的复制品 - 团队正在考虑与麻省理工学院的STATA中心进行。培训系统还可用于测试新的传感器或现有传感器的规格，看看它们如何处理快速飞行的无人机。
“我们可以在虚拟环境中尝试不同规格的传感器，然后说，‘如果你建造一个有这些规格的传感器，它将如何帮助无人机在这种情况下环境？“卡拉曼说。
该系统还可以用来训练无人机在人类周围安全飞行。例如，卡拉曼设想将实际的测试设施分成两部分，其中一半由无人机飞行，另一半由身穿动作捕捉套装的人行走。当无人机在自己的空间飞行时，它将在虚拟现实中“看到”人类。如果它撞到人，结果是虚拟的，无害的。
“有一天，当你真的有信心时，你可以实际上做到这一点，并在一个安全的方式上有一个人在一个人身边飞行，”卡拉曼说。“在整个虚拟现实中，您可以做很多弯曲实验。随着时间的推移，我们将展示您可以做的所有事情。“
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