無論是《太陽的后裔》里槍法扎實的宋仲基，還是《W兩個世界》里的射擊冠軍李鐘碩，妹子們一定都對那些一發(fā)子彈一個準的歐巴愛得不要不要的。他們在射擊的過程中，都是先閉上一只眼睛，然后用單眼瞄準目標，全神貫注的樣子簡直帥炸天。

盡管人們一直都在努力用單眼判斷距離的遠近，但是我們還是不太清楚，我們究竟是如何獲得這樣的能力的。同樣的，我們也不清楚機器人的學習方式是否與我們一樣。為了搞清楚這一點，日前，歐洲航天局（ESA）高級概念小組（ACT）、MIT以及代爾夫特理工大學的Micro Air Vehicles Lab 開展了合作，在國際空間站進行一項實驗。實驗中，一架小型無人機成功自學了單眼測距的能力。這項研究成果由科學家們在第67屆國際宇航大會（IAC）上進行了展示。

這篇發(fā)表在IAC的論文題目叫作“Self-supervised learning as an enabling technology for future space exploration robots: ISS experiments”。文中描述了在整個實驗過程中，那架小型無人機是如何通過它的兩只“眼睛”（其實就是兩臺立體視覺攝像機），記錄它周圍的立體視覺信息，并借助這些信息，在國際空間站內(nèi)實現(xiàn)自我導航的。如果它要判斷自己與墻壁或是障礙物之間的距離的話，立體視覺攝像機就會關閉。如此一來，它就可以用一只“眼睛”（一臺攝像機）開啟自主的探索行動了。

要知道，當我們閉上一只眼睛時，還是可以分辨出某個特定的物體離我們是近還是遠，但是這對機器人來說是非常難實現(xiàn)的。“根據(jù)數(shù)學原理，只要機器人之前沒有做過類似的判斷，它們就不可能從單張圖片判斷出物體之間的距離。”代爾夫特理工大學的Guido de Croon和負責實驗的主要研究員表示。

“但是對人類而言，一旦我們識別出了遠處的物體是一輛車的話，我們就知道它大致的外表特征了。這么一來，我們就可以通過這些特征信息來判斷，這輛車到底離我們有多遠。這個原理被我們運用在了無人機實驗當中?！敝挥性跊]有特定方向的零重力環(huán)境下，我們才能幫助無人機克服這個難題。

在這項在軌實驗中，研究人員研發(fā)的自我監(jiān)督學習算法曾在代爾夫特理工大學 CyberZoo的四軸無人機身上進行了完整的測試，實用價值和穩(wěn)定性均得到證實。

“當我們第一次看到，在太空中進行實驗的無人機利用了高端的AI技術時，激動之情溢于言表?！眮碜詺W洲航天局高級概念小組Dario Izzo 說道。

“在歐洲航天局，尤其是在高級概念小組，我們已經(jīng)為這個目標奮斗了五年。在太空環(huán)境下，機器學習是實現(xiàn)自主性的一個重要方法：失敗的學習結(jié)果將決定整個任務的成敗。我們的辦法基于自我監(jiān)督學習算法，不但可靠性極高，還可以幫助無人機獲得自主性。要知道，類似的學習算法已經(jīng)成功運用在了關乎老司機生命安全的自動行駛車輛上?！币簿褪钦f，這項實驗是他們研發(fā)高級AI五年大計的最后一步，簡直喜大普奔。

實驗中運用的小型無人機是國際空間站中同步位置保持參與和重新定位實驗衛(wèi)星（SPHERES）無人機之一。SPHERES具備全方位旋轉(zhuǎn)功能，12個二氧化碳推進器具備操控力和推進力，另外，它們還可以讓衛(wèi)星在國際空間站的零重力環(huán)境中具備強大的精準度。MIT Space Systems Laboratory，NASA, DARPA和Aurora Flight Sciences一起研發(fā)并運行了SPHERES系統(tǒng)，如此一來，安全靠譜并且可回收的零重力平臺才得以測試衛(wèi)星的感應、控制以及自主性技術。這些技術的發(fā)明讓全新的衛(wèi)星系統(tǒng)的誕生成為可能。

這項無人機實驗是Kevin van Hecke碩士論文研究的內(nèi)容。他也曾經(jīng)在MIT Space Systems Lab 中，將無人機學習項目轉(zhuǎn)化為SPHERES亟需的軟件設備。Hecke激動地表示：

“我的初衷是獻身航天科學事業(yè)，但沒想到的是，我貢獻給太空學習機器人的一切竟然超越了我最初的夢想！”

實際上，這項實驗對未來的研發(fā)工作而言意義非凡。歐洲航天局高級概念小組的總管Leopold Summerer評論道：

“這是我們向真正的太空自主系統(tǒng)邁出的第一步，它對深度太空探索、復雜運作、降低造價、提供性能以及探索全新的機會都有巨大的意義?！?/p>

哇噻，小小無人機，帥氣不輸宋仲基呢。

via Robohub

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