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最近，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人專家 Dhiraj Gandhi，Lerrel Pinto 和 Abhinay Gupta 發(fā)表了一篇題為《通過墜機(jī)學(xué)習(xí)如何飛行》的論文，在此，不妨讓我們來(lái)看看這項(xiàng)研究究竟是什么：

模擬世界和現(xiàn)實(shí)世界之間的最大差距，其實(shí)就是感知問題。絕大多數(shù)無(wú)人機(jī)實(shí)驗(yàn)都避免大量使用實(shí)際數(shù)據(jù)，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)中無(wú)人機(jī)墜機(jī)情況時(shí)有發(fā)生！在這篇論文中，我們就“勉為其難”，從收集無(wú)人機(jī)自己墜機(jī)的數(shù)據(jù)集合入手！我們開發(fā)了一款無(wú)人機(jī)，它只有一個(gè)目的，就是撞向物體墜機(jī)……我們會(huì)使用所有這些墜機(jī)數(shù)據(jù)和相同軌跡采樣的正常飛行數(shù)據(jù)相結(jié)合，然后讓無(wú)人機(jī)學(xué)習(xí)一個(gè)簡(jiǎn)單、且強(qiáng)大的導(dǎo)航策略。

聽起來(lái)是不是很酷？現(xiàn)在，就讓我們開始?jí)嫏C(jī)吧！

在思考如何成功飛行（或是駕駛、步行、以及其他任何形式的運(yùn)動(dòng)）時(shí)，一個(gè)方法就是讓無(wú)人機(jī)不斷地出現(xiàn)飛行失敗、墜機(jī)——就像孩子學(xué)習(xí)走路時(shí)會(huì)經(jīng)常摔倒一樣。從這個(gè)角度來(lái)看，學(xué)習(xí)飛行最有效的方法，就是通過從摧毀中得到大量經(jīng)驗(yàn)，這樣才能學(xué)會(huì)如何避免出現(xiàn)墜毀。一旦你可以成功避免碰撞，那么基本上就能知道該如何飛行了，是不是很簡(jiǎn)單？然而，我們往往不會(huì)采用這種學(xué)習(xí)方式，因?yàn)闊o(wú)論是對(duì)機(jī)器人，還是對(duì)人類而言，墜毀通常都是非常糟糕的一種結(jié)果。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的機(jī)器人專家則希望另辟蹊徑，和過去人們盡可能嘗試尋找不去讓無(wú)人機(jī)墜毀的解決方案不同，他們能夠從無(wú)人機(jī)墜毀中找到一條新方法，因此他們研發(fā)了一款 AR Drone 2.0 無(wú)人機(jī)，可以在二十多種室內(nèi)環(huán)境下不斷墜毀——短短四十小時(shí)的飛行時(shí)間中，這款無(wú)人機(jī)就墜毀了 11.5 萬(wàn)次。正如研究人員所指出的那樣：“由于無(wú)人機(jī)的外殼價(jià)格很便宜，而且易于更換，所以即便出現(xiàn)災(zāi)難性故障，成本也可以忽略不計(jì)?！泵看闻鲎捕际请S機(jī)的，無(wú)人機(jī)會(huì)在室內(nèi)空間內(nèi)的隨機(jī)位置起飛，然后開始緩慢超前飛行，直到撞上某個(gè)物體。之后，它會(huì)重新回到起點(diǎn)，然后再選擇一個(gè)新方向——當(dāng)然，前提是這款無(wú)人機(jī)還能繼續(xù)飛。

在此過程中，無(wú)人機(jī)的前置攝像機(jī)會(huì)以 30 Hz 的頻率來(lái)記錄圖像。一旦碰撞發(fā)生之后，飛行軌跡上的圖像就會(huì)被分成兩部分：一部分是無(wú)人機(jī)正常飛行的，另一部分則是墜毀一瞬間的圖像。這兩部分圖像集合會(huì)被發(fā)送給一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用人工智能技術(shù)來(lái)學(xué)習(xí)、分析給定的拍攝圖像，然后判斷直線飛行是否是一個(gè)好主意。在 11.5 萬(wàn)次碰撞之后，算法所學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)能夠讓無(wú)人機(jī)自主飛行了，即便是在狹窄、混亂的環(huán)境中，無(wú)人機(jī)也能輕松避開障礙物，甚至是一些毫無(wú)明顯特征的白色墻壁和玻璃門，無(wú)人機(jī)也能躲開。不僅如此，控制無(wú)人機(jī)的算法其實(shí)也很簡(jiǎn)單：它將 AR Drone 無(wú)人機(jī)的前置攝像頭拍攝的圖像分割成了左圖像和右圖像，如果這兩個(gè)圖像中的任意一個(gè)看起來(lái)比較不容易出現(xiàn)碰撞，那么無(wú)人機(jī)就會(huì)朝那個(gè)方向飛行，否則無(wú)人機(jī)將會(huì)繼續(xù)保持直線飛行。

那么，這種解決方案是否有效呢？坦白說，無(wú)人機(jī)自主飛行效果肯定沒有人類直接操控的那么好，不過在相對(duì)比較復(fù)雜的環(huán)境中，比如狹窄的走廊和布滿椅子的走廊里，人類反應(yīng)往往沒有機(jī)器算法判斷的快。

最后一個(gè)顯而易見的問題，那就是這種解決方案，是否比傳統(tǒng)訓(xùn)練無(wú)人機(jī)學(xué)習(xí)飛行的方法更好？畢竟，這種解決方案是教導(dǎo)無(wú)人機(jī)墜毀，而不是飛行。實(shí)際上，現(xiàn)在我們都還不知道答案是什么，但最重要的是，如果允許無(wú)人機(jī)墜機(jī)，那么整個(gè)學(xué)習(xí)過程都可以是自我監(jiān)督的：就把無(wú)人機(jī)放到一個(gè)房間里，讓它自己飛、自己撞、自己墜毀——當(dāng)然你得去給它更換電池，而除了更換電池之外，你所收集的數(shù)據(jù)、以及無(wú)人機(jī)學(xué)習(xí)過程完全都是自主完成的。另一方面，如果你試圖較無(wú)人機(jī)不要碰撞，那么就必須還得找到一種方法來(lái)確保它不會(huì)墜毀。當(dāng)然，你可以通過從人類飛行員身上學(xué)習(xí)，或是把無(wú)人機(jī)放置在具有運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)以及一些部署 3D 障礙物的環(huán)境下飛行，不過所有這些解決方案都會(huì)增加大量成本和復(fù)雜度。所以，讓無(wú)人機(jī)從墜機(jī)中學(xué)習(xí)飛行，要容易的多。

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