一轉(zhuǎn)眼，百 度無(wú)人車已經(jīng)在北京開放運(yùn)營(yíng)半個(gè)月了。試乘火爆，據(jù)悉，僅 10 月 12 日當(dāng)天，Apollo GO 自動(dòng)駕駛出租車約車訂單就累計(jì)達(dá)到了 2608 單。

作為最貼近我們生活的人工智能場(chǎng)景之一，自動(dòng)駕駛技術(shù)一直備受關(guān)注，從谷歌 Waymo 到國(guó)內(nèi)的百 度和滴滴，都在加緊研發(fā)推進(jìn)。

不過你有沒有想過，能否把自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用在船上呢？

還真有！近日，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室 （CSAIL）的研究人員稱，他們已經(jīng)創(chuàng)造了一種可以自主移動(dòng)的自動(dòng)駕駛船，它能夠在搭載乘客過河，即使是在湍急的水流中也能保持穩(wěn)定前行，研究人員還給這款船起了個(gè)有趣的名字——Roboat II。

Roboat 是一個(gè)為期 5 年的研究項(xiàng)目，研究人員的初衷是希望通過這些自主駕駛船來(lái)改造阿姆斯特丹的運(yùn)河，比如可以用它來(lái)收集水上垃圾、運(yùn)送貨物或人員。

別看上圖中它的樣子有些 “寒酸”，這只是個(gè)雛形~ 未來(lái)它周圍會(huì)安上圍欄，一次最多能承載 6 人呢！

目前，這篇研究已經(jīng)在國(guó)際智能機(jī)器人與系統(tǒng)會(huì)議上展示，值得一提的是，這篇 Roboat II 最新論文的一作王偉是來(lái)自北大的一名博士畢業(yè)生。

能揀垃圾能載人，還能 “手拉手排排走”，船只合體依舊轉(zhuǎn)彎自如

Roboat II 是由 CSAIL、麻省理工學(xué)院感知城市實(shí)驗(yàn)室和阿姆斯特丹先進(jìn)都市解決方案研究所 （AMS）在過去五年中開發(fā)的自主駕駛船的最新成員。

五年前，該項(xiàng)目剛剛開始的時(shí)候，使用的還是一米長(zhǎng)的船只，只能在游泳池和運(yùn)河中。現(xiàn)在它正在向更大的船只發(fā)展。

Roboat II 長(zhǎng) 2 米 （6 英尺），重 50 公斤 （110 磅），可搭載 4-6 名乘客，被 MIT稱為 “Covid-friendly”，因?yàn)樗阋允钩丝椭g保持隔離距離。它可以不到 0.17 米 （7 英寸）的誤差，在阿姆斯特丹運(yùn)河上航行 3 個(gè)小時(shí)。

長(zhǎng)方形的船體包裹著傳感器、推進(jìn)器、微控制器、攝像機(jī)和其他硬件。

研究人員的目標(biāo)是創(chuàng)造出能在阿姆斯特丹 160 多條運(yùn)河中運(yùn)送人和貨物的機(jī)器船隊(duì)，他們還希望這些船只能夠自主 “變換隊(duì)形”，比如船只可以 “串聯(lián)”或 “并聯(lián)”在一起，以幫助減少行人擁堵。

他們也對(duì)此進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)設(shè)定無(wú)論是船只 “串聯(lián)”還是 “并聯(lián)”在一起，都是中間的船負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)船隊(duì)運(yùn)行的方向和軌跡。

研究人員展示了 10 倍速下的實(shí)驗(yàn)過程，左側(cè)兩個(gè)坐標(biāo)圖顯示的是結(jié)構(gòu)的軌跡和方向，其中紫色和藍(lán)色軌跡代表實(shí)驗(yàn)組；右側(cè)三個(gè)坐標(biāo)圖顯示的是機(jī)器船只的力和力矩，其中紅色軌跡代表領(lǐng)隊(duì)船只。

結(jié)果顯示，船體小組能夠在兩種配置中完成不同軌跡和方向的行駛，其中 Follower 的力量大小對(duì)整個(gè)船組有積極的貢獻(xiàn)，這表明 Follower 可以幫助中間的 Leader 船只行駛或變換方向。

船體之間無(wú)需通信，跟隨者可預(yù)估領(lǐng)隊(duì)意圖并調(diào)整自己移動(dòng)軌跡

與上一代船體機(jī)器人相比，Roboat II 改進(jìn)了同步定位和映射算法 （SLAM）、以及基于模型的最優(yōu)控制器 （非線性模型預(yù)測(cè)控制器）和基于優(yōu)化的狀態(tài)估計(jì)器 （移動(dòng)地平線估計(jì)）。

通過運(yùn)行 SLAM 算法，利用激光雷達(dá)和 GPS 傳感器，以及用于定位、姿態(tài)和速度的慣性測(cè)量單元，船只可以進(jìn)行自我定位?？刂破鞲檨?lái)自規(guī)劃器的參考軌跡，規(guī)劃器更新其路徑以避開檢測(cè)到的障礙。

通常每個(gè) Roboat 上運(yùn)行的分布式控制器需要連接結(jié)構(gòu)的速度信息 （以結(jié)構(gòu)中心的速度表示），但 Roboat II 知道自己相對(duì)于結(jié)構(gòu)中心的位置。也就是說，Roboat II 的算法不需要相對(duì)位置，每個(gè) Roboat II 使用自己的速度，而不是結(jié)構(gòu)中心的速度。

當(dāng)領(lǐng)隊(duì) Roboat II 開始向給定的目的地移動(dòng)時(shí)，另一個(gè) Roboat II 可以估計(jì)領(lǐng)隊(duì)的意圖并調(diào)整自己的移動(dòng)軌跡。領(lǐng)隊(duì)船還可以通過調(diào)整輸入來(lái)引導(dǎo) Roboat II 的其余部分，而不需要兩艘船之間進(jìn)行任何通信。

研究人員計(jì)劃在未來(lái)使用人工智能來(lái)估計(jì) Roboat 的關(guān)鍵參數(shù)。他們還打算探索自適應(yīng)控制器，當(dāng)物體被放置在船上時(shí)，允許結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化。

論文一作來(lái)自北大博士畢業(yè)生，現(xiàn)在重點(diǎn)研究機(jī)器人的控制、感知和協(xié)調(diào)

這篇 Roboat II 最新論文的一作王偉是來(lái)自北大的博士畢業(yè)生。

王偉是北京大學(xué)工學(xué)院謝廣明教授的博士研究生，博士論文主要研究自主智能仿生機(jī)器人魚。

在 2015 年，他和導(dǎo)師謝廣明發(fā)表論文《Online High-Precision Probabilistic Localization of Robotic Fish Using Visual and Inertial Cues》，這篇文章針對(duì)計(jì)算能力有限、傳感設(shè)備成本較低的微型水下機(jī)器人，提出了一種在線高精度概率定位方法；以及一種新的水下圖像處理算法，以提高水下圖像的質(zhì)量。

2016 年，二人再次發(fā)表關(guān)于仿生機(jī)器人魚的論文《Online localization of freely swimming robotic fish》，這也是王偉的博士畢業(yè)論文。

2016 年畢業(yè)后，他進(jìn)入麻省理工學(xué)院進(jìn)行博士后研究?，F(xiàn)在，王偉是 MITSenseable City 實(shí)驗(yàn)室和 CSAIL 的高級(jí)博士后，也是 MIT城市研究及規(guī)劃學(xué)系的研究人員。

他的研究重點(diǎn)是機(jī)器人的控制，感知和協(xié)調(diào)。他也對(duì)無(wú)人駕駛車輛，受生物啟發(fā)的機(jī)器人，軟機(jī)器人和群機(jī)器人感興趣。

在談到 Roboat II 項(xiàng)目時(shí)他表示：“開發(fā)一種能夠精確測(cè)繪、強(qiáng)健控制和載人運(yùn)輸?shù)淖灾鞔到y(tǒng)，是使該系統(tǒng)在 Roboat II 上實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵一步?！薄拔覀円蚕Ｍ@項(xiàng)技術(shù)最終能應(yīng)用在其他船只上，讓它們實(shí)現(xiàn)自主駕駛?！?br /> 責(zé)任編輯：PSY