阿尔法狗下围棋已经可以完虐人类了 驾驶飞机呢

中翼网

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是指不经由驾驶员直接操作，可自主或通过远程控制完成飞行行为及其他一些特定动作的空中机器人系统。

无人机技术的关键问题就是如何设计合理的控制方式代替飞机驾驶员在有人机系统中的位置。根据无人机不同的控制方式，可将无人机系统分成以下3类

（1）基站控制

基站控制式无人机也称为遥控无人机（Remotely Piloted Vehicle, RPV）。在无人机飞行的过程中，需要地面基站的操作员持续不断地向被控无人机发出操作指令。从本质上来看，基站控制式无人机就是结构复杂的无线电控制飞行器。由于无线电控制技术在空间上的局限性，现代无人机已经很少采用纯粹的基站控制方式来实现无人驾驶。

（2）半自主控制

20世纪80、90年代出现的“Pointer”、“Sky Owl”无人机系统采用的是基站导航和预先设定导航程序相结合的控制方式，这是无人机半自主控制的最早形式之一。半自主的无人机控制方式可以描述为“基站可随时获得无人机的控制权，并且在飞行过程中某些关键动作需由基站发出指令，如起飞、着陆等，除了这些关键动作，无人机可以按照事先的程序设定进行飞行和执行相关动作”。

（3）完全自主控制

完全自主控制无人机又称为智能无人机，可以在不需要人工指令的帮助下完全自主地完成一个特定任务。一个完整的智能无人机系统具备的能力包括自身状态的监控、环境信息的收集、数据的分析及做出相应的响应。

为了进一步研究无人机的自主性，2000年美国提出了AO（Autonomous Operations，自主作战）概念。它是由美国海军研究实验室（NRL）和美国空军研究实验室（AFRL）的传感器飞机项目组率先提出推广的。对于未来的无人机，增强飞行器的信息处理能力是实现AO的关键。为了深入研究无人机的AO，AFRL又定义了自主控制等级（Autonomous Control Level: ACL)的10个等级[6]，作为标准衡量无人机在自主程度方面的水平，如图1所示。

NASA飞行器系统计划（Vehicle Systems Program，VSP）高空长航时部（Department of High Altitude Long Endurance, DHALE）在对以上划分分析的基础上，提出了评价高空长航时无人机自主性的量化方法。该方法划分的层次和意义更加明确，并具有更好的实际可操作性，如表1所示。

智能无人机研究现状

智能无人机是一个复杂的集成系统，需要飞行器设计、空间定位、路径规划、飞行控制、图像识别等各方面技术的支持。为了充分利用这些技术，研究者们通常会将各个功能模块化，通过合理的架构设计将其整合，达到智能控制的最终目的。智能无人机的设计架构可以用图2来进行描述。

1 有地面站参与数据处理的自主控制

在研究的初始阶段，由于机载处理器性能的限制，研究人员选择将数据发送到地面基站进行运算处理，然后传回给无人机，指导无人机运动。由于在这个过程中一般是没有人工的参与，所以也能算智能控制的一种，但地面处理器和无人机之间通信性能对这种控制方式的鲁棒性和自主性影响较大。

Bachrach研究中所描述工作是典型的例子，该工作可实现让无人机在一个未知环境中进行探索，同时完成二维的环境建模，并完成了部分三维建模的工作。将搭载在无传回地面站，用不同的算法模块（建模、定位、避障）进行数据处理，将处理好的数据结果发送给无人机，完成无人机的定位和路径规划。其处理流程如图3所示。

类似工作还出现在Bachrach、Grzonka、Bl?sch等研究中。无人机将收集到激光数据传送到地面站进行计算处理，获取定位信息。用视觉采集室内信息，传回地面站计算，完成无人机在未知环境中的自主探索。

随着处理器设计工艺的提升，以及研究人员们对算法的不断优化，上述这种方式逐渐被所有数据处理均在机载处理器上进行的方式所取代，这种方式更接近于人们理想中定义的智能无人机的形式，即一旦无人机起飞，其机载处理器将全权扮演大脑的角色，通过对环境信息的处理分析来自主的做出响应。

2 完全自主控制

Kasaei、Shen、Achtelik、Tomic等工作实现了无人机的智能控制，所有的数据处理工作均在机载处理器上完成。其中，Kasaei等为智能无人机选取全方位视觉系统，采用SVM算法和人工势场法来实现无人机在室内的定位和路径规划。在机载处理器上集成了不同的算法模块，包括SLAM模块、路径规划模块等，并为无人机增加了防空气动力扰动的控制模块，实现了无人机对多楼层建筑物的自主探索和对环境的二维建模。

Achtelik等通过单目摄像头和无人机惯导数据的融合实现无人机室内、室外的定位及自主飞行，甚至是室外有风的条件下，该算法也有效。通过惯性传感器的数据对图像信息进行滤波，解决了无人机高机动运动过程中摄像头收集数据频率太低不能满足位置更新要求的问题。

Tomic等为四旋翼无人机配备了激光和立体摄像头来实现室内，室外的定位，考虑到机载处理器的存储能力有限，研究人员在室外环境时不建立几何地图，而是通过识别路标来纠正漂移量，实现大范围环境下的定位。多块机载处理器也同时加载在无人机上，从而明显提高了无人机的处理数据能力。

3 其他相关技术研究

Kristina]中提到可以应用到智能无人机上的快速识别障碍物的图像识别技术。Kim等研究为固定翼无人机设计了基于视觉的全自主撞网回收系统。

智能无人机应用实例

智能无人机由于其实现技术的难度较高，所以现阶段能够真正投入使用的智能无人机较少。现在可以投入使用的智能无人机包括：

（1）LA100无人机

LA100被认为是世界上第一台可完全自主控制并可实际应用的智能无人机，是一架专业的摄像无人机，由法国Lehmann Aviation公司专门为GoPro HERO3相机而设计，并于2012年开始销售。

LA100可从出发点起飞，5min后带着获取的图像信息自主返回起点，其飞行高度为80~100m，飞行时速可达到80km/h。LA100可适用于多种比较恶劣的环境，如其可飞行环境温度为-25~60℃，潮湿或高风阻的天气均可飞行。

（2）X-47B无人机

美国海军X-47B无人飞机于2013年5月14日首次从航空母舰起飞，这意味着智能无人机已经正式登上了军事应用的舞台。X-47B凭借智能控制，在不需人工干涉的条件下，可以能独立执行任务。

X-47B无人机上配备有全球定位系统、自动巡航系统，防撞感应器等，并且可以根据收集到的目标信息自主决定对目标的打击，是集监控、情报收集和军事打击为一体的军用智能无人机。（来源：航空制造技术 ）

无人机爱好者：如果您需要购买《小梦想大梦想》央视春晚爆款航模，航空体育竞技类涡喷飞机，请登录“中翼网：www.skyservice.cn”购买；如果您想飞飞机，“中翼通航”无人机飞行学院为您提供专业化系统化培训。详情请致电：17091396934

声明：本号原创，注明出处即可转载。

转载联系微信号：zythkj或QQ：2037535620

投稿及联系：tougao@skyservice.cn 联系人：小翼 17091396934

mcby008

顶！！！！！！！！！

无机翼的飞机8

我来看看学习一下

哈哈哈哈哈123

支持支持

hxy2014

路过。                           

hhz1985

路过。                           

zfasus

厉害