冷链服务平台“飞熊领鲜”获近亿元A轮融资，由深圳同创伟业、青岛财富中心、元嘉控股共同投资
06-18
院长，IEEE、宾夕法尼亚大学工程学院 ASME 院士、美国国家工程院院士 Vijay Kumar 在国际上极受欢迎。
他是空中机器人（无人机）方面的专家，无论在学术上还是在成果上都取得了巨大的成就。
在本次CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上，Vijay Kumar在他的报告中提出了无人机发展的“5S”趋势：无人机的“5S”趋势和制约因素。
未来，小型机器人多用于搜救场景。
如果无人机太大，对其对环境的探索将极为不利。
面对未知的环境，小型无人机拥有更大的自主权。
就像一群小蜜蜂。
但与此同时，这也带来了一些负面挑战。
当无人机的尺寸缩小到直径11厘米、重量20克时，它根本无法移动一些木块、石头和其他物体。
safe的无人机小巧安全，即使与路人相撞也不会造成伤害，让生活中的各种环境下都能更轻松地控制飞行。
而且，随着机器变得更小，其惯性也会减小，使其能够在发生冲击时快速调整平衡。
智能高速无人机在避障过程中可以利用传感器、云控、摄像头等闭环。
另外，它们依靠计算机视觉来检测环境，分析周围环境的特征，实现自我规划路径，就像人看到了就知道如何避开障碍物一样。
但这不仅仅是简单的避障。
结合陀螺仪和加速度计，无人机知道如何根据环境特征进行移动。
通过每秒进行数百次操作，计算出最可行的方向和速度。
如图所示，对于不同级别的传感器和不同的不确定性，我们可以通过概率方法将系统数据融合在一起，并通过方程将其归纳为位置和速度的估计。
但达到一定水平的灵敏度仍然是一个挑战。
此外，无人机在飞行过程中不仅需要能够判断自身的速度和位置，还需要进行控制以避免进入障碍区域。
这就需要地图识别技术。
群体（swarm） 1. 独立行动； 2、仅依赖本地信息：不知道其他团队的需求，只知道最近的周边情况； 3、无人格特征的行为：无需身份。
如何找到安全轨迹 让我告诉您我们如何找到安全轨迹。
首先构造一个二维低空并找到一些安全角度，然后将其作为向量集来调整该集合中的最小加速度轨迹。
一般来说，空中机器人在计算机视觉技术的支持下可以“看东西”，但它们飞行速度非常快，可视范围只有20米。
因此它需要不断更新地图数据，然后做出飞行决策以避开障碍物。
小型无人机的美中不足 “小型无人机很难实现自主化，”VijayKumar 教授表示。
如果无人机配备一些组件，整个平台将重3公斤。
悬停时，无人机的承重压力更大。
重要的是，该空中机器人重量的 45% 到 50% 是电缆、传感器和外壳。
无人机本身功耗较低，但非活动部件重量比例过大，导致功耗较高。
那么我们有哪些廉价又轻便的解决方案呢？答案是我们的智能手机。
Phlone - 在手机上运行的无人机控制器程序，可以执行定位和路径决策。
也就是说，无人机不需要携带太多笨重的测试设备部件。
通过两个芯片，我们可以将无用的重量传输到移动应用程序以消除它。
这也是高通喜欢分解无人机功能平台的原因。
利用这项技术，无人机可以以结构化的方式飞行——有些地方干燥，有些地方潮湿，并且可以通过更好的计算来控制飞行。
未来，重型和轻型无人机的进步将依赖于这项技术。
主持人：第一个问题，您提到无人机的尺寸会越来越小，那么尺寸缩小后，它在感知和控制方面会遇到什么挑战吗？ Vijay Kumar：就控制而言，尺寸越小越好。
我刚才提到，尺寸越小，就越有可能击中人而不伤人。
但在感知方面，如果尺寸变小，就应该使用轻量级的传感器，比如手机上的传感器，成本非常低，非常有利于数据处理，从而更好地了解周围的世界。
但对于GPU这样的组件，我们需要更好的算法来处理相机获取的信息。
主持人：我知道您也在TED演讲厅做过演讲。
我的问题是，抛开技术不谈，您对今天的舞台有何看法？与 TED 相比如何？ VijayKumar：因为观众中有很多我的朋友，所以我感觉更舒服，我更喜欢我们的舞台。
谢谢大家，也谢谢大会的邀请。
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