北亚利桑那大学研究人员致力于使无人机更智能、更自主
人工智能(AI)的最新进展为无人驾驶汽车(UAV)的大量应用打开了大门。现在,无人机群体可以在网络中协同工作,以实现交通控制、智能农业、监视和安全系统、执法、公共安全等等。
然而,北亚利桑那大学信息学、计算与网络系统学院(SICCS)助理教授Abolfazl Razi表示,目前的无人机系统缺少关键考虑因素,例如识别和正确响应环境和行为因素的能力。
这就是为什么Razi正在努力使无人机更智能、更自主。作为NAU无线网络和智能健康实验室(WiNeSH)的负责人,Razi获得了国家科学基金会48万美元的资助,该项目名为“用于无人飞行器之间预测通信的网络拓扑的主动逆学习”
他认为,通过计算机编程,可以开发无人机来表达态势感知,识别故障、可疑或入侵的无人机,并在飞行中进行调整。
Razi说:“当我们有数百架的无人机一起飞行时,我们需要保持通信连通性和信息流不受干扰。”该项目的重点是考虑到不同的场景,无人机能够对自身和彼此进行监控。”
项目的一个重要组成部分是应对逆境。”加入任务的无人机可能会出现异常,并违反既定的任务规定。他说:“例如,它可能会危险地接近其他无人机,而不是遵循预先计划的运动轨迹。”我们希望其他无人机能够分析轨迹,识别不当行为或不当行为,甚至外部无人机的干扰,并诊断网络内的问题。”
Razi说,“关键任务可能涉及森林火灾、交通事故、搜救或军事行动。”如果有人试图通过派遣他们自己的无人机来渗透你的任务,故意或意外地制造问题,我们希望无人机能够发现入侵并应对这种情况。”
这项研究旨在使无人机更加独立于人类的控制和观察,通过与所在区域内的其他无人驾驶飞机进行协调,发挥队友的作用,并能够识别入侵或敌方的无人机。
Razi将在他的WiNeSH实验室和亚利桑那州北部的户外与无人机小组进行实验。”“每架无人机都将配备能够对环境做出决定的软件,” Razi说,“另外,每一架都会盯着其他无人机,观察其邻国的决策是理性的还是非理性的。”
这项研究将包括人类启发的方法,即通过将软件暴露于各种条件下,从有限的经验中主动学习,并涉及无人机决策支持系统(DSS)的逆向工程。
Razi说:“这种方法通过将预测的响应整合到系统协议中,目的是为了支持人工智能的网络服务。”
这个为期三年的项目预计将使美国政府机构、组织和研究人员受益,最终目标是开发出更好的多自主无人机系统。
相关新闻推荐
-
机器学习助力下 机器人开展在未知领域的探索
-
农作物传感领域与无人机的结合,将能提高生产效率和生产力
-
为确保无人机安全运行,科学家利用超像素分割技术对飞行环境进行分类!
-
科学家研发一种低成本无人机,可以自动跟踪运动目标!
-
新型滑模控制器,可优化无人机悬停时的稳定性
-
无人机发射传感器 可以用来追踪森林的气候变化
-
内外双层控制器,让无人机在未知环境下的目标跟踪更出色
-
合作型固定翼无人机怎么控制与操纵?这篇综述告诉你
-
研究人员使用四旋翼无人机的内部稳定系统来测量风速!
-
无人机是遥感技术不可或缺的一部分,可帮助搜寻失踪人员!
-
研究人员利用无人机和地面传感器绘制出温带森林物候图
-
这种无人机可给树木安装传感器,监测森林环境和生态变化
-
科学家研发新的无人机技术 提高预测火山爆发的能力
-
使用无人机技术来发现致命的水母
-
飞镖无人机 可以在危险环境下通过激光定位完成数据收集
-
苏黎世大学与英特尔合作 利用AI训练无人机的飞行技巧
-
以鹰为灵感的带翅膀的无人机 适合长距离飞行
-
进行无人机航空图像的大面积地理定位!
-
多目标无人机搜救路径规划策略分析,可满足服务质量要求
-
便携无人机三维全自动采集重建系统 实现毫米级精度
-
如何保证无人机应用在5G中的网络安全性?
-
GDU新型无人机Saga 搭载红外摄像头承受2.2磅负载
-
2020年最佳商务航空无人机:DJI,Freefly,Skydio
-
“无人值守智能专业仓+无人机空投”模式 10分钟可修复6个故障点
-
高耐久性无人机ALTIUS-900 航程达1,000公里
-
新改进的无人机,可以帮助监测火山并预测火山爆发
-
Geneinno最新T1水下无人机正式发布 配备六个推进器
-
水下自主航行器 为海洋研究开辟了全新的可能性
-
使用手机上的无人机应用程序调度无人机
-
科技初创公司推出无人机用最小燃油喷射发动机
还没有人评论哦,抢沙发吧~