DARPA“快速轻量自主”(FLA)项目第一阶段最近在佛罗里达州中部进行了一系列障碍飞行测试后结束。在四天的时间里，美国国防部高级研究计划局(darpa)支持的三组研究人员在佛罗里达州闷热的阳光下挤在遮阳帐篷里，在难度越来越大的飞行间隙微调他们装载传感器的四轴无人机(uav)。
DARPA的FLA项目正在推进技术，使小型无人四轴飞行器能够以快速(高达20米/秒，或45英里/小时)的速度在杂乱的建筑物和障碍物遍布的环境中自主飞行，使用机载摄像头和传感器作为“眼睛”，并使用智能算法进行自我导航。该技术的潜在应用包括在军队进入建筑物之前安全快速地扫描建筑物内的威胁，在头顶图像无法透过树冠看到的敌对领土的茂密森林地区或丛林中搜索被击落的飞行员，或者在地震或其他灾难发生后，在进入可能不安全的受损结构时定位幸存者。
DARPA FLA项目经理JC Ledé表示:“FLA的目标是开发先进的算法，使无人驾驶空中或地面车辆在没有人类远程操作员、GPS或任何进出车辆的数据链的指导下运行。”“大多数人都没有意识到目前的无人机对远程飞行员、GPS或两者的依赖程度。小型、低成本的无人驾驶飞机严重依赖远程操作系统和GPS，不仅可以精确地知道飞行器的位置，还可以纠正飞行器估计高度和速度的误差，如果没有这些，飞行器将无法很长时间知道它是在直线飞行和水平飞行还是急转弯。在FLA中，飞机必须自己解决所有这些问题，并具有足够的准确性，以避开障碍并完成任务。”
FLA项目的重点是开发一种新的算法，使无人机能够在没有gps或gps不可用的环境中操作，如室内、地下或故意堵塞，而无需人类远程操作员。根据FLA计划，唯一需要的人工输入是无人机搜索的目标或目标——可以是在飞行前上传到机载计算机的数字照片——以及到目标的估计方向和距离。如果有的话，还可以上传该地区的基本地图或卫星图片。在操作员发出发射命令后，车辆必须在不了解地形或环境的情况下，自主地绕过未知的障碍物，并根据需要找到替代路径，驶向目标。
最近四天的测试结合了之前三个飞行实验的元素，这些实验共同测试了团队的算法能力和对现实世界条件的鲁棒性，比如从明亮的阳光快速调整到黑暗的建筑内部，感知并避开悬挂着大量西班牙苔藓的树木，在一个简单的迷宫中导航，或者在特征被剥夺的地区穿越长距离。在最后一天，飞机必须飞过一片茂密的树林，穿过一个明亮的飞机停机坪，找到通往黑暗机库的敞开的门，绕过机库内设置的墙壁和障碍物，确定一个红色的化学品桶为目标，并完全靠自己飞回起点。
每个团队在面对不同的路线时都表现出了各自的优势和劣势，这取决于他们使用的传感器和各自的算法在不熟悉的环境中处理导航的方式。一些团队的无人机在室内绕障碍物机动方面更强，而另一些团队则擅长在室外穿过树木或穿越开阔空间。
试运行部分是空中表演，部分是实弹演习，团队之间有明显的竞争氛围。“发射范围很热，发射范围很热，你们可以发射了，”测试主任的声音从相邻团队帐篷里的对讲机里传来，给发射尝试开了绿灯。导演坐在自己的树荫下，通过面前的两个视频监视器跟踪无人机的飞行，这些监视器显示了沿航线放置的多个摄像头的视图。类似巨型画架的金属安全屏幕保护了球场上的摄像师、团队和球场官员，以及任何流氓无人机。
一旦无人机超出可视范围，团队成员就会跟踪监视器上的进展。第一次成功地从阳光下穿过一扇门进入黑暗，引起了一阵欢呼。“它在机库里!”对讲机里传来一声欢乐的喊叫。当一架无人机成功绕过内部障碍物，抵达目标红色化学品桶时，一名官方目标观察员对着麦克风吟诵:“目标，目标，目标!，表明无人机已经到达目标，所有三个“目标摄像机”都指向炮管。最后一段是无人机飞回起点并着陆。
当然，也有绝望的叹息。有时，四轴飞行器会在飞行途中到达某个点，然后莫名其妙地盘旋在空中，似乎对下一步该做什么感到茫然或困惑。在暂停后，它会飞回起点，如果它不知道下一步该做什么，它就会这样做。
“我认为它基本上已经完全消失了，”一名研究人员在他的团队的车辆在树林里的一片空地上接近目标后感叹道，但随后拐错了一个弯，进入了另一片空地，离木桶越来越远。在这种情况下，一名安全飞行员接管并降落无人机，这样它就不会被损坏，使用为这些实验安装的紧急射频链路，以防车辆驶出边界或开始不规律地高速飞向某个物体——这种情况发生过几次。对这些小故障毫不畏惧的团队会回到他们的帐篷，在笔记本电脑上对算法进行一些调整，上传到“鸟”上，然后再次尝试。
不，不是每一次着陆都是轻柔的。有几次，四轴飞行器飞得太快，安全飞行员来不及做出接管的瞬间决定。这不止一次导致了令人畏缩的“嘎吱”声，这是无人机直接撞到树上或机库一侧的标志性声学信号。回到团队的遮阳帐篷对算法进行一些调整，然后再上传到替换飞船上。每个团队都有几架无人机在他们的帐篷里待命，就像维修站的工作人员在跑道上一样，他们会迅速用一只新的鸟替换坏了的鸟，在每个任务分配的20分钟时间内尽可能多地尝试。
在每天早上和下午的障碍赛中，至少有一支团队能够自主地完成飞行任务，包括返回起点或靠近起点的位置——所有研究人员和坐在棚子下的测试评估人员都为之鼓掌。
成功很大程度上取决于高超的编程。Ledé表示:“FLA的目标不是开发新的传感器技术，也不是通过增加越来越多的计算能力来解决自主导航和避障挑战。”“这项工作的关键因素是要求使用廉价的惯性测量单元和现有的重量能力有限的四轴飞行器，这使得它具有挑战性。这使得该计划的重点是创建新的算法，这些算法可以在相对低功耗的小型单板计算机上实时高速工作，类似于智能手机。”
每个团队都带来了独特的技术和方法来装备他们的无人机。要了解他们的方法，请看下面的视频:
“我对这些团队在第一阶段实现的能力印象深刻，”Ledé说。“我们期待着第二阶段，以进一步完善和建立我们所学到的宝贵经验。我们仍有相当多的工作要做，以实现我们测试的广泛场景的完全自主，但我认为我们正在开发的算法很快就可以用于增强现有的依赖gps的无人机，用于某些应用。例如，现有的无人机可以使用GPS直到飞行器进入建筑物，然后FLA算法将在室内接管，同时确保整个飞行过程无碰撞。我认为，在不久的将来，依赖gps的系统和我们新的FLA功能之间的协同作用可能会非常强大。”
了下:航空航天+国防
