微型无人机与仓库自动化的未来

上个月，宾夕法尼亚大学推出过一款能自主飞行的四轴飞行器， 只需一个 VGA 摄像头和一个惯性传感器（IMU），无人机就能在空中共舞。 由于不需要额外的定位或 GPS，此类 无人机 的应用潜力相当巨大，毕竟买家可以在昂贵复杂的基础设施上省下一大笔钱，他们更是不用因为室内导航的问题而头疼了。

说到这样的无人机，你可能第一个想到的应用场景是救灾，不过说实话，这都是研发商的场面话，真正有趣的还是无人机的商业应用，而说到商业应用，就不能不提到递送服务。 当然，现在的递送无人机问题多多，但这并不意味着用无人机搬运货物是个坏主意。

Vijay Kumar 在宾夕法尼亚大学的实验室一直在开发基于 GPS 的递送无人机。鉴于有些货物过重，一架无人机 Hold 不住，它们还开发了“组团”模式。 如果这种解决方案能最终投入使用，恐怕会成为仓库里运货的最佳方式。

在执行任务时，让无人机组团作战比单打独斗多了不少好处。

虽然参与任务执行的无人机越多，系统的复杂度就越高，但多机共舞也让一架无人机解决不了的大家伙和重家伙运送成了可能。此外， 多架无人机组成的系统也比单架更稳健，即使某架无人机出了故障也不至于直接把货物摔坏。

不过，这里我们讨论的不是用多架无人机运货的概念，而是在没有外部定位系统的情况下如何完成任务。 鉴于这些无人机只搭载了 VGA 摄像头和 IMU，因此这套系统对于任何环境都有适用性，在你家客厅里搬运个物品都不在话下。

虽然无人机能通过摄像头和内部数据完成定位，但这只是预估，会存在一定的漂移且随着无人机的运动精度会变得越来越差。在这套系统中，多架相互连接的无人机则可共享位置信息，以得到更精确的定位。

更好的定位意味着更可靠的表现。在演示中，无人机就以 4.2 m/s 的速度和 5 m/s2 的加速度完成了货物运送。研发人员表示，这样的敏捷度和自动化程度是此前从未实现过的。

为了挖出更多细节并对仓库递送无人机的未来一探究竟，IEEE 对 Giuseppe Loianno（论文第一作者）做了专访，雷锋网新智造进行了编译。

IEEE：这次的成果与此前我们报道过的有什么联系吗？

Giuseppe Loianno：这次我们考虑了用多个空中平台协作完成货物的运输。此前，我们就考虑过让无人机协作完成分散的任务。在这种“团战”才能完成的任务中，我们需要更为先进的集体行动方式。这样的合作方式在自然界早已存在，人类在狩猎时就需要协同作战，以完成猎物的搜索和围捕。在协作操控时，每架无人机都需要与货物和周边环境进行交互，同时还要适应不同无人机间必要的硬性约束。

IEEE：在控制合作送货的无人机时，遇到过什么特殊的挑战吗？

Giuseppe Loianno：控制无人机协同工作需要新的方法，我们必须在独立控制每一架无人机的情况下保证整个系统的稳定。为此，我们专门为系统开发了估算、规划和控制算法。举例来说，每架无人机都有独立的定位子系统，因此会提供不同的货物位置和朝向估算。这些数据最终会成为控制无人机飞行的依据。

IEEE：这种方式能进一步扩大无人机机队规模，协同运输更大更重的货物吗？

Giuseppe Loianno：扩大无人机机队规模当然没问题。从定位的角度来看，我们已经证明优化方案并不依赖于无人机的数量。同时，控制和规划的方法也是独立的。

IEEE：论文中您曾提到，在仓库执行运输任务是一项潜在应用，那么能详细描述下这套系统是如何运作的吗？

Giuseppe Loianno：假设你工作的是一个单架无人机就能完成运输任务的仓库，这里的货物重量和体积都较小。在工作中，无人机需要对货物进行识别，随后完成抓取和运输。未来，我们会致力于开发一套完整系统，它能自动通知操作员需要什么类型和数量的无人机才能完成任务。此外，算法还能让仓库内的多个团队用最优方案同时抓取不同货物。

IEEE：下一步有什么计划吗？

Giuseppe Loianno：我们正在进行多机试验并研究增加控制权和增加系统惯性的平衡点。同时继续提升定位估算的精度，毕竟随着硬性约束条件的增加，多机协作的复杂性会不断提高。此外，我们也有兴趣在执行任务时对货物的几何形状和惯性进行估算。最终，我们会将最新研究成果与此前的工作进行整合，让无人机能完成更多不同的任务。

注：Giuseppe Loianno 和 Vijay Kumar 合著的论文《用搭载单眼视觉和惯性传感的小型四轴飞行器完成协同运输》将在布里斯班的 ICRA 2018 大会上正式发表。

雷锋网注：翻译自  Spectrum.IEEE 。