决策优化让送货无人机飞的更远更安全

MIT科研小组正在开发新的算法，让无人机在包裹投递时可以保持长时间飞行，并实时监控安全状况。

插图：麻省理工学院Christine Daniloff（quadrotor图片由研究人员提供）

这里显示的是quadrotor充电站，图片由研究人员提供

在不久的将来，你在网上订购的包裹，可能将由无人机直接放在你家门口：去年12月，在线零售商亚马逊宣布计划开发基于无人机的送货，建议飞行机器人舰队充当自动速递，一个订单将在30分钟内交付包裹给客户。

为了确保安全、及时和准确的交货，无人机需要处理一定程度上不确定性的因素，比如大风，传感器测量失误，或燃料下降。但这种“假设分析”计划通常需要在飞行中很难执行的大量计算。

现在麻省理工学院的研究人员想出了一个双管齐下的方法，大大减少了与冗长的交付任务相关的计算。团队首先开发了一个算法，使无人机能实时监控它的“健康状况”。在这个算法中，无人机可以预测其燃料水平、螺旋桨、摄像机和完成整个任务的其他传感器的条件，并采取积极的措施应对。例如，如果需要的话，重选路径到一个充电站。

MIT研究人员还设计了一种方法有效的计算无人机在起飞之前其未来可能的偏离路线。该方法简化了无人机所有潜在的可能需要到达目的地的路线，而不与障碍物发生碰撞。

在对各种环境条件下多个交付的模拟，研究人员发现，交付尽可能多包裹的无人机在缺乏健康监护算法时，失败或故障很少。

“包裹递送是需要持续数小时的工作，你需要考虑系统的健康状况，”麻省理工学院航空航天系攻读博士后的Ali-akbar Agha-mohammadi说，“有趣的是，在我们的模拟中我们发现，即使在严酷的环境下，100架无人机中也只有几架失败。”

Agha-mohammad将在9月于芝加哥举办的IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议上提出他们团队方法的详细计算方法。与他合作完成论文的还有，麻省理工学院研究生Kemal Ure；Richard Cockburn Maclaurin航空航天系的Jonathan How教授；以及波音客机的John Vian。

决策过程优化

规划无人驾驶汽车的课程通常包括一个名为马尔可夫决策过程（MDP）的方法，一个序贯决策框架，类似于“树”的可能行动。每个节点在树上可以分支成几个可能的行动—如果采取行动，它们中的每一种可能导致更多的可能性。正如Agha-mohammadi解释它，MDP“对未来的推理过程”确定最佳序列策略来降低风险。

他说，MDP在完美的测量环境中工作得相当好，行动的结果将被完美地观察到。但在真实的场景中有测量的不确定性，因此这样的顺序推理是不可靠的。例如，即使给它一个旋转90度的命令，强风可能会阻止该命令被执行。

相反，研究人员选择使用一个更广泛的部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的框架。这种方法生成一个类似可能的树，尽管每个节点代表一个可能的分布或一个给定结果的可能性。因此，计划一个无人机在任何时间长度的路线时可能会导致一个指数级增长计算，这将是一个巨大的计算任务。

Agha-mohammadi选择简化问题，他把计算分成两部分：vehicle-level计划，如车辆在任何给定时间的位置；mission-level，或称健康计划，如无人机的螺旋桨、摄像机和燃料水平状况。

在vehicle-level计划中，他开发了一种POMDP计算方法，实质上是把多个可能的结果筛选成为少数几个最可能的结果。

“想象一个巨大的可能的树，大量树叶倒塌成一片树叶，你最终将获得可能的10片树叶而不是一百万树叶，”Agha-mohammadi说，“然后你就可以……让这个运行离线。比如，建模在一个大的环境，半个小时在不同的路线准确地预测碰撞和失败的概率。”

他说，提前释放大量计算的能量可以规划出一个无人机的可能位置，然后可以用于实时mission-level计划。在这方面，他和他的同事利用POMDP生成可能的树的健康状况，包括燃料水平和传感器、螺旋桨的状态。

积极的交付

研究人员结合两种计算方法，运行模拟无人机在各种风条件下和有限的燃料条件下给不同包裹的不同地址分配任务。他们发现无人机双管齐下的方法操作更主动地保护它们的安全，当燃油耗尽时可以变更原来航线到燃料补给站补充。即使有了这些干扰，研究小组发现，编程简化过的不考虑健康状况的交付，无人机能够提供尽可能多的包裹。

展望未来，该小组计划在实际实验中测试重新规划路线的方法。研究人员在小型无人机连接电磁铁，比如quadrotors，使它们能拿起和放下小包裹。该团队还编程了无人机降落在特制的补给站。

“我们相信在不久的将来在实验室环境中，我们可以保持无人机健康的情况下，用这个框架显示我们能获得的尽可能多的包裹，”Agha-mohammadi说，“不仅是无人机，包裹也可能是重要的。如果你失败了，它可能是一大损失。”

这项工作是由波音公司提供支持。

原文链接：

http://newsoffice.mit.edu/2014/algorithm-monitors-delivery-drones-0821

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