隨著無人機交通量增加,研究者利用AI幫助避免碰撞

　　10月10日消息，隨著無人機的商業(yè)化應用不斷增加，未來幾年400英尺以下低空區(qū)域的無人機交通量預計會大幅增長。專家預計，到2027年美國將擁有近100萬架商業(yè)無人機系統(tǒng)，用于快遞送貨、交通監(jiān)控以及應急救援等任務。無人機大量涌入低空會對航空安全帶來嚴峻挑戰(zhàn)。

　　為了應對無人機交通量的激增，由霍普金斯大學保證自動化研究所的Lanier Watkins和Louis Whitcomb帶領(lǐng)的研究團隊利用人工智能建立了一個系統(tǒng)模型，通過一定程度的自動化決策來更安全地指揮無人機交通，替代部分需要人工參與的流程。他們的研究成果發(fā)表在《Computer》雜志上。

　　Watkins表示:“我們希望看看不同的AI方法是否能安全應對預期規(guī)模的無人機運行，結(jié)果證明是可行的。” 該團隊利用自治算法增強了400英尺以下高度區(qū)域無人機運行的安全性和擴展性。為了驗證無人機交通的安全性，該團隊在模擬的三維空域中評估了自治算法的影響。他們早期的研究發(fā)現(xiàn)，碰撞避免算法大大降低了事故發(fā)生率。添加策略沖突解除算法后，通過控制交通時間避免碰撞，事故率進一步降低，幾乎消除了空域事故。

　　為使模擬更加貼近實際，該團隊還在系統(tǒng)中加入了兩項特征。一是“噪聲傳感器”來模擬真實環(huán)境的不可預測性，提高系統(tǒng)的適應性;二是“模糊推理系統(tǒng)”根據(jù)無人機與障礙物的距離等多個因素計算每架無人機的風險等級。Watkins和Whitcomb表示，這些方法使系統(tǒng)能進行自動決策以防止碰撞。

　　Whitcomb教授說:“我們的研究考慮了各種變量，包括‘流氓無人機’偏離預定航線的場景。結(jié)果非常有希望。”團隊計劃通過引入天氣等動態(tài)障礙物，使模擬的環(huán)境更加全面和貼近真實。

　　Watkins說，這項研究是建立在霍普金斯大學物理應用實驗室20多年來專注于提升美國國家空域系統(tǒng)安全性研究的基礎(chǔ)之上。隨著商業(yè)無人機的快速發(fā)展，利用AI和模擬為其交通管理提供決策支持，實現(xiàn)無人機系統(tǒng)的高效安全運作，是當前研究的重要方向。