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人工智能在无人机领域的应用分析

background 人工智能在无人机领域的应用分析 人工智能在无人机领域的应用分析

摘 要 本文讨论了无人机和人工智能的概念内涵,阐述了无人机与人工智能技术的关系及两种技术结合的优势。从军用和民用两个方面分析了人工智能无人机系统的典型应用领域及应用发展趋势。对未来无人机的应用从民用和军用两方面进行了展望。

关键词 人工智能;无人机;智能蜂群;应用分析

中图分类号 TP2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708(2018)212-0150-03

无人机是指利用无线电远程控制设备和自主程序控制装置操纵的不载人飞行器。由于其具有操纵智能灵活、造价低廉、不惧伤亡、起降简单等优点,在现代军用和民用领域有着广阔的应用前景。美国国防部和联邦航空管理局(FAA)早在《美军无人机路线图2005~2030》中采用Unmanned?Aircraft? System(UAS)规定了无人机的3个基本内涵:

1)飞行器上无驾驶员。

2)能完成一定的使命任务。

3)能重复使用。

目前遥控航空模型飞机是否属于无人机仍有争议,主要原因在于现代航空模型飞机也采用了先进的飞行控制技术,其功用与传统意义的无人机相比界线模糊。但仍有学者认为“若只是在视距内飞行,遥控航空模型飞机不属于严格意义的无人机”[ 1 ]。

尽管无人机随着科技的进步在不断发生改变,但永远不变的是:无人机由人使用,无人机任何工作的权限都是由人设置的。但同时由于人自身的生理能力、精力以及精确控制能力的局限性,不可能随时管控无人机,因此,无人机需要有独立自主工作的能力。

自主飞行的能力和水平,反映了无人机智能的高低。从一般意义上讲,自主与智能是两个不同范畴的概念,自主表达的是行为方式;智能则是完成行为过程的能力[2]。自主未必智能,但自主希望有智能;智能依赖自主,智能的等级取决于自主权限的高低[3]。

随着神经科学、计算机和集成芯片技术等飞速发展,人工智能技术迎来了新的发展热潮,使无人机的自主飞行和智能控制成为了可能。当代人工智能技术所取得的进步,与深度学习算法、增强学习算法等密切相关。人工智能技术是提升无人机应用能力的革命性技术,其对无人机发展的影响主要体现在3个方面:单机智能飞行、多机智能协同、任务自主智能[4]。

本文针对“人工智能+无人机”的典型应用领域,从军用和民用两个方面进行概括性总结。

1 军用领域

军用领域的需求往往是高新技术发展的直接驱动力,人工智能技术和无人机技术作为当代两大高新技术,在军事应用方面有着广阔的潜力,同时又被驱动融合式发展。

1.1 智能无人机蜂群

智能无人机蜂群是将大量无人机基于开放式体系架构进行综合集成,以系统群智涌现能力为核心,以通信网络信息为中心,以平台间的协同交互能力为基础,以单平台节点能力为支撑,构建具有抗毁性、低成本、功能分布化等优势的智能体系[5]。

在军事应用方面,智能无人机蜂群作战系统以多元化投送方式快速投送到目标区域遂行多样化军事任务,包括与其他武器平台协同攻击空中、海上、地面目标及情报侦察监视等,实现对热点地区战略威慑、战役对抗、战术行动。由于具有恶劣环境适应性强,协同作战能力强等优势,该领域备受世界各军事大国的重视,目前正处于飞速发展阶段。

美国空军发布的《小型无人机系统路线图2016-2036》报告首页,将无人机及其蜂群系统称为“填补战术与战略之间空白”的技术,凸显了小型无人机系统及其蜂群的重要意义。美军在研的几种典型智能无人机蜂群如表1所示。图1为美空军研究实验室(AFRL)发布的2030年空军智能无人机蜂群项目。

欧洲各国联合研发的“神经元”无人机也是智能无人机蜂群应用的典型机型。其综合运用了自动容错、神经网络等人工智能技术,具有自动捕获和自主识别目标的能力,也可通过组网由指挥机控制飞行或作战,并能够在不接受任何指令的情况下独立完成飞行,并在复杂飞行环境中自我校正。

我国在2016年珠海航展上,中国电科联合清华大学和泊松科技公司展示了国内首个固定翼无人机蜂群试验原型系统,实现了67架规模的蜂群原理验证,打破之前由美国海军保持的50架固定翼无人机蜂群的世界纪录。人工智能在无人机领域的应用分析人工智能在无人机领域的应用分析

智能无人机蜂群的关键技术主要包括:总体架构、战术与作战使用、蜂群控制与群体智能、蜂群感知与信息融合、任务规划和航迹规划等[5]。而这些关键技术的突破正是依托于人工智能技术。

1.2 人工智能无人机-有人机系统

人工智能无人机-有人机系统的应用包括:无人机-有人机合作系统和无人机-有人机对抗系统。

无人机-有人机合作系统典型的实例是美国空军在研的“忠诚僚机”项目,其旨在将第四代战机F-16改造成无人机,通过人工智能自主运算数据库,协同第五代隐身战机F-35、F-22的驾驶员作战。“忠诚僚机”在不需要地面控制的情况下,依靠强大的人工智能技术,不仅能自主飞行,还能在没有长机的指令下,自主完成作战任务。图2为美国空军规划的未来无人机-有人机联合作战编队。

人工智能在无人机领域的应用分析

无人机-有人机对抗系统典型案例是2016年美國辛辛那提大学博士生开发的ALPHA人工智能无人机在模拟空战中击败了飞行数千小时的退役空军上校,凸显了人工智能无人机的作战潜力,该系统既可满足飞行员模拟对抗的需求,也可以作为有人机的僚机随行作战任务。

1.3 无人机人工智能情报分析

Google公司通过使用军用无人机获得的数据进行人工智能分析,帮助美国国防部开展情报分析工作,该计划被称为为“专家项目”(Project Maven),是美国国防部2017年4月启动的“算法战”项目的一部分。尽管美国国防部已经投入了大量资金研发先进的传感器用于无人机的情报收集,但在创建分析工具以梳理数据方面明显滞后。Maven的任务是使用机器学习来识别无人机镜头中的车辆和其他物体,从而减轻情报分析人员的负担,Google公司将为美国国防部提供TensorFlow?API来协助机器学习算法识别出特殊对象,其目标是为军方提供先进算法,自动检测和识别无人机全动态摄像机捕获的多达38种物体。美军高层将Maven比作“火花”,称其“将在整个国防部点燃人工智能的火苗”。可见,美军对人工智能技术融合无人机领域的高度重视。

2 民用领域

近年来无人机在民用市场已被广泛应用于农林植保、测绘、电力巡线、物流运输、应急救援等领域。在2016年5月由我国国家发改委牵头制定的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》中,明确提出了推动人工智能技术在无人系统领域的融合应用,提出了发展无人飞行器等无人智能设备。无人机能为收集大数据提供便捷的平台,而人工智能又具有强大的数据分析和规划决策能力,两者结合在一起相互驱动发展。

2.1 信息技术驱动的智能无人机应用

通过借助无人机的平台优势,信息技术尤其是大数据、云计算等技术正在与无人机相互融合,使无人机朝着人工智能方向发展[4]。

1)在大数据方面。作为空中移动载体,无人机在测绘、物流运输、交通监管、工业生产、个人消费等领域能够通过传感器搜集海量数据。通过对这些数据的分析,可以为人工智能应用提供可靠决策支撑,能产生巨大的经济效益。同时,无人机收集的数据也有助于无人机本身的发展。由于有大量的数据为无人机提供助力,无人机将能进一步提升智能飞行的能力。

2)在云计算方面。由于无人机机载容量和机载处理器运算能力的限制,要提升无人机的智能计算水平,需要让无人机机载处理器得到解放。机上的计算、机上的存储、机上的智能能力拓展,都可以采用云端处理解决。

2.2 能源巡视

无人机能源巡视主要是指无人机代替人进行长距离、复杂环境的巡检工作,例如对输电线路的巡检、输油线路的巡检、移动铁塔的巡检和光伏的巡检方面。无人机巡检是替代人巡检的一个有效的手段,尤其是在山区、跨河流等人难以到达的地方。据统计,在山区人巡检的效率基本上是每天3-4级铁塔,而每级铁塔之间距离仅为500米到1?000米左右,人巡检的效率非常低且巡检的效果也无法保证,所以迫切需要一种智能化、自动化的设备来完成巡检的工作,人工智能无人机系统不仅能自主规划飞行路径并对巡检目标进行智能检测,而且还能利用人工智能技术对巡检目标进行分析。

2.3 智能无人机编队灯光秀

2018年在平昌冬奥会开幕式灯光秀上,美国英特尔公司放飞了由1218架“流星”四旋翼无人机组成的编队,可以幻化成运动员和奥运五环标志,刷新了智能无人机编队的纪录,如图3所示。人工智能在无人机领域的应用分析

3 结论

提高无人机系统的人工智能水平是无人机发展的永恒追求目标,人工智能与无人机的结合具有广阔的应用拓展前景。随着我国民用无人机政策的规范和低空空域改革的深化,我国民用无人机行业发展前景乐观,高智能无人机系统将蕴含着更加深厚的市场潜力。同时,随着军用领域无人机人工智能的深入应用,无人机系统在未来复杂的战场环境将具有更高的思维能力和自主决策能力,必然会成为各军事大国争夺的新的制高點。

参考文献

[1]范彦铭.无人机的自主与智能控制[J].中国科学(技术科学),2017,47(3):221-229.

[2]Long L N,Hanford S D.Evaluating cognitive architectures for intelligent and autonomous unmanned vehicles[R].2007 AAAI Workshop,University Park.

[3]戴浩.人工智能技术及其在指挥与控制领域的应用[R].第四届中国指挥与控制学会青年科学家论坛,重庆,2016.

[4]樊邦奎.无人机与人工智能初探[R].人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR),深圳,2016.

[5]钮伟,黄佳沁,缪礼锋.无人机蜂群对海作战概念与关键技术研究[J].指挥控制与仿真,2018(1):20-26.

人工智能在无人机领域的应用分析认证作者,无人机行业知名站长,知乎无人机专栏创作者。
认证作者 大毛无人机 所有文章 | 网站

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