王鵬飛

原作者簡介

羅伯特·米歇爾森，曾任喬治亞工程研究院工程師、國際無人機系統(tǒng)協(xié)會主席、“AUVSI志愿服務獎”獲得者，IARC競賽即由米歇爾森發(fā)起。

2013年8月，第六屆國際無人機大賽（IARC，亞太賽區(qū)）在清華大學綜合體育館結束。來自中國的清華大學代表隊從7個國家的32支參賽隊中脫穎而出，成功挑戰(zhàn)并攻克本次大賽的競賽課題，同時也斬獲了由國際無人機系統(tǒng)協(xié)會（AUVSI）提供的40 000美元獎金。

偷情報官的優(yōu)盤

與一般的國際賽事不同，由AUVSI贊助的國際無人機大賽并非按時間周期開展比賽，而是根據協(xié)會提出的任務課題來不定期舉辦賽事活動。當上一屆的任務課題完成后，就會提出新的課題作為新一屆比賽的主題。本次比賽的任務課題為1991年賽事開展以來的第六項，該課題于2009年提出，直到今年8月才首次被參賽隊挑戰(zhàn)成功。

第六屆大賽的課題為一次“間諜任務”，難度非常高。首先，參賽隊的無人機必須是自主控制的全自動無人機，不能由數據鏈遙控。任務目標區(qū)域戒備森嚴，設置了大量安保與監(jiān)控設備，這個自主控制的無人機要從一面破損的小窗進入目標建筑區(qū)域，穿過激光報警系統(tǒng)的光柵，細致搜索目標建筑內部，并找到“情報官”的辦公室。從六個類似的辦公室及連接的大廳走廊中找到該辦公室后，“飛行機器人”要從某個特定的檔案盒里找到一個優(yōu)盤，將其取出后，再在原位置放置一個一模一樣的優(yōu)盤“以假亂真”。然后偷偷摸摸撤出目標區(qū)域，全程要求在10分鐘內完成。

任務中，清華大學代表隊的無人機成功繪制了目標建筑的內部地圖，完成了“即時定位與地圖構建”工作，同時成功規(guī)避監(jiān)控設備的探測。這架無人機識別并理解了建筑區(qū)域內的各種阿拉伯文指示牌與標志，然后找到了檔案盒中的優(yōu)盤。經過目標識別程序，無人機發(fā)現并取走優(yōu)盤，“掉包”后迅速撤出現場。清華大學本次參賽的“飛行機器人”采用了四旋翼直升機式設計，可以完成360度轉向。為了減重，無人機并未安裝獨立的抓取設備，而是巧妙地利用磁鐵來完成抓取優(yōu)盤的動作。

比賽規(guī)則要求每個代表隊進行4次任務嘗試，每次嘗試的任務環(huán)境會有所不同。清華代表隊的無人機在第一次嘗試中就完成了任務，第二次也幾乎完成任務。第二次嘗試的挑戰(zhàn)更大，裝有優(yōu)盤的檔案盒被放在一個房間內的隔間里，無人機搜索定位的難度大幅增加了，結果無人機在成功找到并取走優(yōu)盤后耗盡了機載電源，在撤離過程中不幸“墜毀”。盡管如此，發(fā)現優(yōu)盤與“掉包”的主要任務目標已經完成，而基于“即時定位與地圖構建”系統(tǒng)計算出的2條逃逸路線（共4個出口）規(guī)劃也完成了。

漸進式技術革命

國際無人機大賽命題設置的主要目的，是要求完成當時的主流技術產品所難以實現的高難度任務，且這些任務都具有很強的應用背景。當參賽隊成功研制出“飛行機器人”來順利完成任務目標后，這些創(chuàng)新的技術與裝備也將惠及世界。自國際無人機大賽啟動以來，各國的參賽隊員們?yōu)榱吮荣惤g盡腦汁，前后完成六個任務課題共花費22年時間，每當一個任務課題得以實現，無人飛行器的相關技術水平都會得到革新與飛躍。

在1991年啟動的第一屆大賽中，參賽隊通過為無人機安裝三向載波GPS天線接收器，完成了物品收取及定點投送任務。從此，無人機實現了完全自主的飛行導航，其傳統(tǒng)上一直所依賴的慣性導航系統(tǒng)誤差較大，逐漸讓位于衛(wèi)星導航。

在第二屆大賽任務課題中，參賽隊的無人機已經可以利用更加先進的GPS系統(tǒng)自主完成繪圖、毫米級目標識別與檢索任務。

第三屆大賽驗證了無人機自主完成搜索及救援的能力，該任務要求無人機在一個模擬的災難現場尋找區(qū)分幸存受傷者與死者的位置，無人機需要辨別并規(guī)避風險，包括彌漫的煙霧，15米的火焰，噴射的水柱等威脅。

第四屆大賽的無人機先是進行了3千米遠距離飛行，然后在一個村莊搜尋到目標建筑，識別出門窗等所有敞開的通道后，無人機將一個更小的機載機器人送入房間。

第五屆大賽提高了第四屆任務課題的復雜度，增加了室內飛行任務。無人機不僅要進入建筑物，還要對建筑物內部進行測繪，并最終找到一個標的物。這也是歷次大賽中第一次采用“即時定位與地圖構建”技術。

從第六屆，也就是本屆大賽，我們可以看到近三屆比賽的課題設置具有明顯連續(xù)性。通過前文所描述的“潛入、搜索、獲取、欺騙、撤出”過程，“飛行間諜”在封閉復雜空間內的任務挑戰(zhàn)急劇增加，清華大學參賽無人機的成功，證明現有科技已經能夠支持無人機，或其他智能機器人完成高難度的精細化任務。

第七代課題

為了推動無人機技術的持續(xù)革新，擴展無人機的運用范圍，AUVSI不斷向相關研究者（主要是在校大學生）提出新的技術要求。在前六個課題中，捕獲與移動物體的技術已經得到反復驗證，GPS與SLAM（即時定位與地圖構建）技術在導航方面的應用也比較成熟。那么，目前還有什么新課題需要解決或進一步研究？

在AUVSI設定的第七個課題中，參賽者們需要實現三個前所未有的目標：第一，無人機要與包括地面機器人在內的移動物體深度互動；第二，無人機將不得使用GPS導航，且場地會變得空曠，缺少地標與辨識物，如高墻等；第三，各參賽隊的無人機之間將開展某種形式的同臺競技。這些刁鉆的要求并不是AUVSI心血來潮，而是深思熟慮之舉——早在1990年AUVSI公布的大賽發(fā)展路線圖中就已確定。

在前六項任務課題中，無人機要與地面靜止物體進行各種形式的互動（如抓取優(yōu)盤），但并未要求追蹤并接觸隨機移動的目標。第七項課題新增目標將會廣泛用于未來無人機捕獲運行中的汽車、輪船甚至飛行器等機動目標。任務同時要求實現不借助外部定位設備（如GPS）的自主導航。目前，使用GPS導航和“即時定位與地圖構建”技術已經是無人機的主流，但人類和動物卻可以獨立完成這樣的導航定位，未來的無人機也應該能夠做到。在缺少地標和GPS導航的場地中，無人機需要像智慧生命那樣自主導航與操控。在現有的技術成果中，光流技術或許對完成這種課題有所幫助。實驗研究發(fā)現，蜜蜂等飛蟲可以通過光流來判斷速度、高度與側移量，無人機未來也將模仿這些動物的行為。

課題還要求多個機器人之間的互動。當無人機之間，或無人機與載人飛行器之間真正的互動與伴隨飛行成為一種成熟技術后，民航管理部門才會批準這樣的飛行模式。這種互動被簡稱為“感知與規(guī)避”，即無人飛行器能夠感知飛行方向上固定或移動的障礙以免碰撞。目前，無人機的“感知與規(guī)避”技術尚處于比較初級的狀態(tài)，科研機構尚未進行過真正的成功試驗。這種無人機技術一旦在競賽課題中被突破，將會為未來的無人機應用帶來革命性變化。

2014年的第七個課題將同時在亞太與美國兩個分會場展開競賽，官方的課題要求與任務規(guī)則，將刊登在官方網站http：//www.aerialroboticscompetition.org上。

責任編輯：王宏亮endprint