无人机送货比快递员更靠谱？

在不久的将来，你在网上购买的商品可能会由无人驾驶飞机交付:去年12月，在线零售商亚马逊(Amazon)宣布计划开发一种基于无人驾驶飞机的交付方法，在这种方法中，一名带飞行机器人的自动交付员可以在你下订单后30分钟将商品交付给你。

亚马逊的PrimeAir通过使用8桨遥控飞机无人驾驶飞行器，实现了鞋盒的分发，以包装以下尺寸的货物

顺丰还试图用无人机运送快递包裹。

为了确保安全、及时和准确的交付，无人驾驶飞机必须能够处理一些不确定因素，如强风、传感器测量误差或漏油。然而，这种应急能力往往需要大量的计算，这超出了无人驾驶飞机的能力。

现在，麻省理工学院发现了一种双管齐下的方法，可以大大减少远程交付任务的计算量。研究小组首先开发了一种算法，使无人驾驶飞机能够实时监控它们的“健康状况”。通过这种算法，无人驾驶飞机可以预测自己的燃油油位以及螺旋桨、摄像机和任务中使用的其他传感器的状态，并在必要时采取措施，如返回加油站。

该研究小组还开发了一种方法，让无人驾驶飞机在着陆前有效地计算其未来可能的位置。这种方法简化了无人驾驶飞机到达指定目的地的所有可能路线，而不会碰到任何障碍物。

不要再担心暴力信使了！

研究人员进行了模拟实验，并在不同的环境条件下进行了多次传递。在实验中，研究人员发现，他们的无人驾驶飞机运送的包裹与那些没有健康监测算法的一样多，但错误率和失败率要低得多。

麻省理工学院航空航天学院的博士后研究员阿里-阿德巴·阿加-穆罕默迪说:“包裹的运送需要无人驾驶飞机连续工作几个小时，所以必须考虑系统的健康状况。”。“有趣的是，我们在模拟测试中发现，即使在嘈杂的环境中，100架无人驾驶飞机也没有多少故障。”阿加-穆罕默迪将在9月举行的智能机器人和智能系统国际会议上宣布他们使用的算法细节。

为了规划自主设备的路线，通常使用一种称为马尔可夫决策过程(MDP)的方法。这是一个连续的决策框架，类似于可能行动的“树”。在树的每个节点上，可以采取几种可能的行动——任何一种都可能带来更多的可能性。阿加-穆罕默迪解释说，MDP是一个“预测未来的过程”，以决定可以采取什么行动来最小化风险。

他说，在一个可以精确测量的环境中，一个行动的结果可以被精确地观察到，而MDP可以很好地工作。然而，在现实环境中，测量过程充满了不确定性，这种连续的推理并不那么可靠。例如，即使指令转90度，无人驾驶飞机也可能因强风而无法有效执行指令。

因此，研究人员放弃了MDP框架，选择了更一般的部分可观测马尔可夫决策过程。这种方法将产生一个相似的概率树，每个节点代表一个概率分布，即一个特定结果的可能性。因此，在任何时间长度内规划飞机的航线，可能结果的数量都会成倍增加，这将带来繁重的计算工作。

阿加-穆罕默迪简化了这个问题。他将计算分为两部分:飞机水平规划，如飞机在任何给定时刻的位置；以及任务级规划或健康规划，例如飞机螺旋桨、照相机和燃料的状态。

对于飞机水平计划，他开发了一种计算方法，从各种可能的结果中选择几个最可能的结果。

“你可以想象一棵巨大的概率树。如果你把大量的叶子折叠成一片叶子，这棵树可能只有10片叶子，而不是几百万片，”Agha-mohammadi说。“这样，您只需要大约半个小时和一张大型环境地图，就可以准确预测不同路线上发生碰撞和故障的概率。”

他说，通过提前规划飞机的可能位置，可以为实时任务级规划节省大量计算能力。

研究人员将这两种计算方法结合起来进行了一些模拟实验。在实验中，无人驾驶飞机的任务是用有限的燃料和不同的风速将多个包裹运送到不同的地址。他们发现，在这种双管齐下的方法下，无人驾驶飞机可以提前采取措施确保自己的健康，还可以在任务进行到一半的时候改变路线到充电站，以防止燃料耗尽。研究小组发现，即使有这些干扰，这些无人驾驶飞机在规定时间内交付的包裹数量仍然与那些不考虑健康状况而只交付包裹的无人驾驶飞机交付的包裹数量相同。

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接下来，研究小组计划在实际环境中测试这种路线规划方法。研究人员已经在小型无人驾驶飞机上安装了电磁铁，这样他们就可以随时拿起和放下小包裹。研究小组还对无人机进行了编程，使其在特殊充电站着陆。

“我们相信，在不久的将来，在实验室里，我们可以证明我们可以交付尽可能多的包裹，同时保证飞机的健康，”阿加-穆罕默迪说。“它不仅是一架无人机，这个包裹也很重要。如果包装有问题，可能会造成重大损失。”

(原文转载自newsoffice.mit.edu，原作者朱明华，蝌蚪君编译。请注明转载来源。)