训练无人机快速飞行，即便只是绕过最简单的障碍物，也是一项容易坠机的工作，工程师可能会频繁地修理或更换飞行器，令人沮丧。
如今，麻省理工学院的工程师开发出一种全新的无人机虚拟现实训练系统，使飞行器能够在空旷的物理空间中飞行时，“看见”丰富的虚拟环境。
该团队将这一系统命名为“Flight Goggles”（飞行护目镜），它可以显著减少无人机在实际训练中的坠机次数。它还可以作为虚拟试验平台，用于模拟研究人员希望训练高速飞行无人机的各种环境和条件。
“我们认为，这对于高速飞行无人机的发展而言是一项改变游戏规则的技术，”麻省理工学院航空航天学副教授Sertac Karaman表示，“即便只是在某些方面，该系统也能使自主飞行器反应更灵敏、速度更快、效率更高。”
Karaman及其同事将于下周在IEEE国际机器人与自动化会议上介绍其虚拟训练系统的详细情况。合著者包括Thomas Sayre-McCord、Winter Guerra、Amado Antonini、Jasper Arneberg、Austin Brown、Guilherme Cavalheiro、Dave McCoy、Sebastian Quilter、Fabian Riether、Ezra Tal、Yunus Terzioglu和Luca Carlone，他们来自麻省理工学院信息与决策系统实验室；另有麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Yajun Fang，以及桑迪亚国家实验室的Alex Gorodetsky。
突破边界
Karaman最初受到一项新型极限机器人运动的启发，即竞技无人机竞速。在这种竞速中，由人类操控的遥控无人机尝试在复杂的窗户、门和其他障碍物迷宫中相互超越。Karaman思考：自主无人机能否经过训练，飞得与人类操控的飞行器一样快，甚至更快，并具备更高的精确度和控制能力？
“未来两三年内，我们希望以一架自主无人机参加无人机竞速比赛，并击败最优秀的人类选手，”Karaman表示。为此，团队必须开发一套全新的训练方案。
目前，训练自主无人机属于一项实体工作：研究人员在大型封闭测试场地中操控无人机飞行，场地内通常悬挂大型网以接住失控的飞行器。他们还会布置窗户、门等道具，供无人机学习穿越。飞行器坠毁后，必须加以修理或更换，这既会延误研发进度，也会增加项目成本。
Karaman表示，这种测试方式适用于不以高速飞行为目标的飞行器，例如被编程为缓慢测绘周边环境的无人机。但对于需要在飞行穿越环境时快速处理视觉信息的高速飞行器而言，就必须采用全新的训练系统。
“一旦你想进行高吞吐量计算并高速飞行，哪怕只是对环境做出极其细微的改动，也会导致无人机坠毁，”Karaman表示，“在这样的环境中，它无法学习。如果你想突破飞行速度和计算能力的极限，就需要某种虚拟现实环境。”
Flight Goggles
该团队全新的虚拟训练系统由动作捕捉系统、图像渲染程序以及电子设备组成，使团队能够快速处理图像并将其传输至无人机。
实际测试空间——麻省理工学院新建的一座类似机库的体育馆，位于31号楼的无人机测试设施——四周排列着动作捕捉摄像头，用于追踪无人机飞行时的姿态。
借助图像渲染系统，Karaman及其同事可以绘制逼真的场景，例如阁楼公寓或客厅，并在无人机飞越空旷设施时，将这些虚拟图像实时传输给无人机。
“无人机将在一个空房间中飞行，但会‘产生幻觉’，感知到完全不同的环境，并在该环境中学习，”Karaman解释道。
无人机可以以每秒约90帧的速度处理这些虚拟图像，约为人眼观看和处理图像速度的三倍。为实现这一点，团队定制了电路板，将一台功能强大的嵌入式超级计算机、一个惯性测量单元和一个摄像头集成在一起。他们将所有这些硬件安装在一个小型的3D打印尼龙与碳纤维增强无人机机架中。
速成课程
研究人员开展了一系列实验，其中包括一项实验：无人机学习穿越一扇约为其两倍大小的虚拟窗户。该窗户设置在一个虚拟客厅中。当无人机在实际的空旷测试设施中飞行时，研究人员从无人机的视角将客厅场景的图像传输回飞行器。在无人机飞越这一虚拟房间的同时，研究人员调试了导航算法，使无人机能够边飞边学。
根据设施动作捕捉摄像头提供的定位信息，在10次飞行中，无人机以约每秒2.3米（每小时5英里）的速度飞行，成功穿越虚拟窗户361次，仅有3次“撞”上窗户。Karaman指出，即使无人机坠毁数千次，也不会对开发成本或时间产生太大影响，因为它是在虚拟环境中坠毁，并未与现实世界发生任何实际接触。
在最后的测试中，团队在测试设施中设置了一扇实际窗户，并开启无人机的机载摄像头，使其能够看见并处理实际周边环境。使用研究人员在虚拟系统中调试的导航算法，无人机在8次飞行中成功穿越真实窗户119次，仅有6次坠毁或需要人工干预。
“它在现实中的表现与此相同，”Karaman表示，“这是我们在虚拟环境中通过犯错、坠毁和学习而为它编程实现的功能。但在这一过程中，我们没有打碎任何实际窗户。”
他表示，该虚拟训练系统具有高度的可塑性。例如，研究人员可以导入自己的场景或布局用于训练无人机，包括实际建筑物的详细无人机测绘复制品，团队正在考虑对麻省理工学院的Stata中心进行此类复制。该训练系统还可用于测试新型传感器或现有传感器的规格，以了解它们在高速飞行无人机上的表现。
“我们可以在这一虚拟环境中尝试不同的规格，并问：‘如果你制造一款具备这些规格的传感器，它将如何帮助处于该环境中的无人机？’”Karaman表示。
该系统还可用于训练无人机在人类周围安全飞行。例如，Karaman设想将实际测试设施一分为二：无人机在一半空间中飞行，而身穿动作捕捉服的人员则在另一半空间中行走。无人机将在虚拟现实中“看见”人类，并在自己的空间中飞行。即便它撞上了此人，结果也只是虚拟的，不会造成伤害。
“总有一天，当你真正有把握时，就可以在现实中实施，让无人机在人跑步时安全地绕其飞行，”Karaman表示，“在这整个虚拟现实领域中，你还可以开展许多令人匪夷所思的实验。随着时间推移，我们将展示你能做的所有事情。”
本研究部分得到了美国海军研究办公室、麻省理工学院林肯实验室以及英伟达公司（NVIDIA Corporation）的支持。
