圖1 一飛智控(天津)科技有限公司創始人-齊俊桐
齊俊桐是一飛智控(天津)科技有限公司創始人,天津大學機器人與自主系統研究所副所長、教授、博士生導師。
不折不扣的“無人機時代”
說到無人機其實它就是機器人的一個部分,它是一種空中的機器人,所以我就不得不從機器人說起。我們現在正在經歷一個怎樣的機器人的時代,其實機器人已經無處不在了。
圖2 機器人已經無處不在了
上面列舉的是工業機器人,地面的機器人,還有醫療的機器人,這些機器人都是早些年出現在我們身邊的,比如說工業機器人,早些年它是被圍在一個圍欄里面,人是在圍欄外面,電腦操作編程,讓機器人在圍欄里面自行的作業,隨著技術的提高,圍欄被拆開了,機器人的可靠性也隨之的增強,人可以不用在圍欄外面,而是在機器人的附近做一些和機器人配合的工作。近幾年,機器人技術的發展,機器人與人共融技術的發展,使工業機器人已經到了人的手臂旁邊,它可以和人共同的工作。
地面機器人也一樣,最早的軍用機器人上面是沒有人的,谷歌幾年以前他它應用在了無人駕駛汽車上。近兩年已經有很長公里的里程數人坐在汽車里,由汽車自動駕駛。醫療機器人,最開始醫療機器人是信息性的,向患者輸出心電圖、脈搏等等這些信息,輔助進行醫療的決策。隨著技術的發展,這樣的機器人已經和人可以接觸了,來陪伴人、輔助人做一些人不能做的事情。更往后的發展,那就是它不僅和人接觸,還進入到了人的體內,來代替原來的手術醫生做一些手術的工作。
這幾類機器人發展的過程,我們可以看出它有一個很有意思的特點,就是它離人越來越近。這個背后有它的技術的發展的脈絡,那就是它的環境的適應能力越來越強。因為離人越來越近,要求它的環境的適應能力要非常的強,非常的安全。
圖3 機器人環境的適應能力越來越強
其實無人機和其他的機器人類似,早期的無人機一方面用來航拍、玩具,這些是無人機的一個方面。另一個方面就是軍用的,飛的非常的高,像全球鷹飛的非常高,但是它的周圍沒有什么障礙物。
隨著近幾年無人機在不同行業的應用,我們可以看到無人機還可以用來做輸電線路的巡檢,還可以用來做物流的快遞,可以發現它離我們的生活也越來越近了。這個背后技術的驅動,也是它的環境適應能力越來越強。
圖4 無人機覆蓋產業鏈
我不得不說我現在正在經歷一個不折不扣的無人機時代,其實無人機應該是在所有機器人里面推廣速度最快的機器人之一。從2012年底、2013年初到現在短短的2、3年時間,無人機,尤其是消費級無人機已經成為了咱們國家非常創新的技術,而且出口量非常大。這是目前無人機產業鏈的分布或者情況的分布,我把無人機分為四類,玩具、終端的消費、高端的消費以及商用的垂直領域的應用。
先說玩具,玩具大家都見過,在機場里面大概100塊錢到500塊錢之間的有很多,能飛起來,但是最后的結果是回家飛10次以內基本就壞了,但是大家也體驗到了飛行的樂趣。這就是低端的玩具。
中端消費的無人機大概是500到3000左右,主要是用來做業余的航拍,我們可能覺得,地面的視角已經不夠人類去看了,我們希望從空中的視角去看這個世界。大家都可以在網上訂一個,飛行的穩定性沒有這么強,但是足以可以給你一個非常異樣的視角。
第三種是所謂的高端消費,主要用于專業的攝影。比如說在電視臺還有比賽中,我們經常用到高端的無人機進行拍攝,價格在3000以上,幾萬塊錢以下。這樣的機器可靠性比較高,而且它可以得到4K這樣非常高清的圖像,可以供后期的制作去進行一些處理。
前三種都歸為消費級無人機,消費級無人機在國內的產業現狀它已經形成了寡頭的企業,而且現在這樣的寡頭企業基本上把所有的產業鏈全做,整個的器件到研發、生產、銷售、售后,應該說覆蓋了所有的產業鏈。但是消費級無人機為什么可以有這樣的企業去覆蓋全產業鏈,特點就是目標趨同,它的目標或者它的客戶的需求就是飛起來,穩定的圖像就可以了。
最后一個商業級的垂直領域,它和消費級的完全不同,它的產業鏈非常的強,而且現在分工非常明確,做部件的,做控制系統的,做機體的,做服務的,做售后的,各司其職來做,就是因為商用領域它的需求完全不同。比如說軍用,輸電線路巡檢,農業噴灑,它的機型、要求、控制、售后完全不同。所以商業應用將會成為一個長的產業鏈分工明確的產業。
無人機的前沿技術在商業應用的發展
圖5 無人機的前沿技術在商業應用的發展
今天要說的是無人機的智能控制,這里面動畫大家可以直觀的感覺到什么是智能控制。2013年拉斯維加斯的CS展里面,很多消費級的無人機企業帶來了黑科技,就像圖像里看到的。比如說它可以在人的手掌上起降,可以跟蹤人進行拍攝,可以對一個障礙物進行避障,可以多個無人機進行編隊。這些無人機在消費領域已經有了一些demo,或者有了一些實際的使用,但是它還遠遠沒有達到商業領域應用的水平。
這些黑科技如何在商業應用里面發展,也直接地決定了商業領域什么時候爆發這次無人機革命。如果說現在大家所清楚的無人機賣的很多的,航拍無人機賣的多,我們姑且把它算成無人機領域的第一次浪潮的話,現在國際上普遍的認為商業應用將迎來無人機的第二次浪潮。
圖6 商業應用迎接無人機的第二浪潮
什么叫商業應用,簡單的說就是無人機不是用來一次性消費的,而是一些toB的過程,一些企業用戶將無人機買過來進行第二次的應用,來創造第二次的價值,我們把它叫做商業應用。商業應用在國外的預測里有四方面的應用比較典型,第一就是農業,第二是采礦,第三是公共安全,第四是能源的巡視。在咱們國內其實和國外的預測基本相同,除了采礦業在國內的狀態和國外的技術的差距還是非常大以外,其他三個方面的行業我這里做一個簡要的介紹。
第一,精準的農業。農業部農業創新產業聯盟在去年的時候做過一個預測,如果咱們國家的18億畝紅線有20%—30%用無人機去進行噴灑作業的話,將有30萬架的市場容量,噴灑的服務+銷售一共有500億美元的市值。
第二,能源巡視。能源巡視最主要的是代替人進行長距離、復雜環境的巡檢工作,比如說輸電線路的巡檢、輸油線路的巡檢,還有移動鐵塔的巡檢、光伏的巡檢這幾個方面。僅以電網巡檢為例,電網巡檢從2012年開始采購無人機進行巡檢,到今年每年都在以一個比較高的增長率在增長。他們認為將來無人機巡檢應該是替代人巡檢的一個有效的手段,尤其在山區、跨河流人很難到達的地方。舉一個數據,現在人巡檢的效率如果在山區的話基本上是每天3—4級鐵塔,就是每級鐵塔之間大概是500米到1000米左右,所以人巡檢的效率是非常低的,而且巡檢的效果還不能保證。所以現在迫切需要一種智能化、自動化的設備來完成巡檢的工作。
第三,公共安全。包括幾個方面,一是警用,二是消防,三是救災救援。這是到2015年7月的數據,咱們國家現在已經有20個省,100個實戰單位配備了300多架無人機系統,到今年這個數據還在翻番,而且今年公安部已經統一采購了無人機作為空中監視的裝備,用來輔助一線人員獲取空中的信息。
在這些所有的領域當中,我認為農業應用可能是一個最先在商用領域爆發的應用,主要有幾個原因。第一,農業應用它的飛行的高度低,只會在作物的上端幾米的過程中作業,下面沒有人,安全性是首先能夠保證的。第二,需求量大。但是國家農田的特性區別很大,有梯田、有平原,而且很多的田地用人噴藥非常的艱難,有很多特殊的地方人是不能噴藥的,等著作物壞了也就壞了,特別適合這樣一種新的技術去推動。第三,咱們國家的人口紅利逐漸的消失殆盡,現在有無人機噴藥和用人工噴藥價格已經趨同,大概在8—10塊錢一畝,而且人工的價格正在以每年20%的速度在上漲。我和很多農村的孩子們聊過,尤其是90后,你給他雙倍的工資他都不愿意人背著一個藥桶去噴藥,給他一半的工資他都愿意用無人機這樣的工作方式去工作。這樣的心理變化導致了這種產業結構的變化。
很多人都意識到無人機在商業應用里是一片藍海,而且是一片非常廣闊的天地,但為什么到目前為止發展的比較快的還是消費級,即航拍的機器,商業應用還發展比較慢,總結為三個方面的原因。
第一,缺乏大腦制約著商業應用的爆發;第二,缺乏完整解決方案和良好的用戶體驗;第三,缺乏有效數據分析和學習能力。
圖7 缺乏“大腦”制約商業應用爆發
大腦、小腦的概念相信大家多能理解,小腦負責我們基本的穩定,大腦負責我們找回家的路,看看周圍是不是有復雜的環境,別撞上。其實無人機或者其他的機器人也是一樣,小腦的發達使航拍這樣一個應用爆發了,就是因為航拍的需求很單一,飛起來穩定,拿回圖像可以了。所以,小腦的爆發大概是在幾年前,但是商業應用不同。航拍是我們可以找一個比較空曠的環境去飛,但是商業應用是我指定一個環境你必須去飛,比如輸電線路的巡檢,比如說快遞物流,無論你有什么樣的建筑物阻擋,無論什么樣的交叉的跨越,你必須要完成這樣的任務,這就要求無人機不僅要有小腦,更重要的是要有大腦。它需要感知這樣的一個復雜的環境,還需要與環境有更緊密的交互,具備學習能力、數據分析能力。所以這也是現在制約著商用發展的一個重要的原因。
圖8 缺乏完整解決方案和良好用戶體驗
第二方面,其實現在的商用無人機缺乏完整的解決方案,大多數或者說絕大多數無人機的廠商都在做系統的研發工作。無論是無人機展,還是各種創新的展覽,很多廠商都是擺著各種各樣的飛機,認為飛機就是這個解決方案的核心,其實這是對行業應用或商業應用的誤解,更多的商業應用需要的是數據或者完整的解決方案,用戶要知道怎么用它,用它干什么,用了能給他帶來什么樣的效果。所以,現在的很多應用客觀的說都是以演示的為主,就像右邊那樣,飛機飛起來了拍一個照片,就是我們用了無人機在做某某工作。
圖9 缺乏有效數據分析及學習功能
第三方面的缺陷,跟剛才一脈相承,既然大家都在做demo這種演示性的工作,其實沒有在背后梳理出或得到更有效的數據,用戶沒有從中得到更有效的數據,更多的是飛機飛起來給了行業用戶一個圖片或者一段視頻,他也不知道這個東西怎么用,也不知道哪塊具體的輸電線路壞了,怎么修,怎么跟企業的
ERP結合起來,目前沒有。這幾方面缺陷或問題制約著無人機在商業領域的應用。
無人機智能控制技術研究現狀
剛才說無人機都缺乏大腦,其實并不是沒有人在研究這方面的工作,國際上也有很多研究的機構一直在探索,在從事這方面的研究。后面介紹一下國際上對于無人機智能控制的研究的現狀。考慮到各位的專業不一定完全是這個專業的,所以我先做一個科普。
圖10 無人機智能控制技術
這是一個整個無人機技術的框圖,無人機的控制簡單的來說包括三個方面,一個是導航、制導與控制。什么叫導航,簡單來說就是我需要告訴飛機去哪兒,干什么,制導就是通過什么樣的飛行路線飛過去,制導就像百度里出現的路徑。什么叫控制?就像開車的時候人踩油門、踩剎車換擋,這就是控制。其實無人機跟開車完全一樣,只是開車的導航是我們的人,制導是百度地圖,控制就是我們的腳、我們的手,無人機也是這樣。
最右邊三個灰色的就是一些外部因素對無人機的影響,可能有環境的影響,可能有人的影響,可能有其他載荷系統的影響。這就構成了整個無人機系統。這里面的小腦就是負責無人機穩定的,它可以飛起來,平衡的放在那兒。大腦就是要感知外界的障礙物在哪兒,飛機的故障在哪兒,怎么去避開這個障礙物,怎么去緩解這樣的故障,這就是小腦和大腦的區別。
介紹了無人機技術框架,下面介紹一下國際上在無人機前沿技術上的進展。
圖11 三維復雜環境的感知和理解
左邊的圖也是美國的軍方和NASA一起做的,通過機關的雷達來對飛機過程的障礙物進行三維的建模,這樣可以非常清楚的知道樓的位置在哪兒,怎么繞過這個樓。右邊是伯克利大學用2D雷達做的環境的感知和避障,搭了很多賬篷,相當于讓無人機過樁子,曲線的繞過賬篷。這些都是早期的無人機在感知方面的工作。
圖12 三維復雜環境的感知與理解
左邊這幅圖是澳大利亞的一個研究機構,他們做的基于視覺的基礎設施監測的地碰。他們用無人機在一些化工廠和基礎設施的區域做監測,但是這個區域里有很多這樣的障礙物,他們用視覺躲開這樣的障礙物。
右邊是基于雙目視覺的自動匹配,在做的過程中發現如果用雙目,就像人有兩個眼睛,不僅知道障礙物的屬性,其實還能夠知道它的深度。因為兩個攝像機可以計算出它的相對深度,這樣可以實現對地形的匹配以及路徑的規劃。
圖13 三維復雜環境的感知與交互
國外還做了很多很有意思的工作,比如左邊是西班牙的塞利亞大學做的多機協同的搬運。他們用三個無人機搬運一個非常重的重物,前提是一個無人機搬不起來。這里面有很多科學的問題,三個無人機怎么樣去擺渡他們的位置,它們的加速度和速度,才能讓三個的力用的最優化,讓障礙物不抖起來。右邊是國際上已經將這種無人機用在艦船上,擴展艦船的監測范圍,美國和奧地利已經有相應的軍用產品放在艦船上。
這些都是國外在無人機智能控制、環境感知、環境交互方面做的一些非常有益的探索。但是我總結國外做的這些工作,在當時的那個節點,商用化的背景還不是非常的明確,很多研究都是做完一個demo就結束了,沒有真正的走向產業化的過程。
剛才講的是國際上的發展情況,我把商用無人機、智能技術的發展歸結為三方面的趨勢。第一,魯棒與適配;第二是交互與操作;第三是感知與理解。
圖14 飛控“大腦”技術趨勢-飛機適配性
什么叫魯棒與適配,無人機在商業應用里有一個很大的特點,就是它的機型你會發現非常的不同,商業應用它的不同在于有的應用需要大的載重,有的應用需要長的續航,有的應用需要高的可靠性,有的應用又需要非常不同的能源的模塊。這樣不同的機型,不同的無人機怎么樣用相同的大腦的技術去適配,你是不是有一個控制系統,這些飛機都能夠用,這就非常重要。你不可能為每一個機型去單獨研發一套感知系統、操作系統和控制系統,所以這就需要研究控制系統的人對飛機進行強的適配。
圖15 飛控“大腦”技術趨勢-傳感適配性
第二方面,對傳感器的適配性。不同的商業應用所需要的傳感器不同,比如說輸電線路的巡檢,它需要的是三維的激光雷達。而在一些物流方面,它需要的是雙路的視覺來避開復雜的樓宇。如果你有一條總線或者有一條標準的鏈路,可能不同的傳感器都可以接上,這樣你就可以非常便利、非常快速的將你的系統適配于不同的應用。這就是魯棒與適配,希望你的大腦能夠適應不同的機型,能夠適應不同的傳感器。
圖16 飛控“大腦”技術趨勢-環境感知與理解
第二,環境的感知與理解。其實無人機能夠飛起來現在已經不是什么新聞了,以物流為例,如果想真正非常好的應用在物流上,它可能需要知道目標在哪兒,在飛的過程中能夠繞開所有的障礙物。
這里介紹的是對于一個動態目標的跟蹤,在我們回傳的圖像里面可以任意設置一個移動的目標,用鼠標點上它以后,飛機可以一直持續的跟住它,保持在飛行的控制范圍內,通過模板的匹配對目標進行分離,還需要對目標進行估計,我要估計它下一步的速度和下一步的位置,反過來為無人機進行導航。
圖17 飛控“大腦”技術趨勢-環境感知與理解
二是對于樓宇這樣障礙物的檢測與壁碰。其實樓宇障礙物是一種非常典型的障礙物,這里面是通過雙目視覺實現對于樓宇障礙物的檢測。右邊的是雙目視覺出來的原始圖像,暖色代表離我們近,冷色代表離我們遠,基于原始坐標系的深度信息。通過模式識別,通過離線學習、在線計算這種方法,看到左邊,我可以把樓的框子識別出來,這樣我知道這個樓在我坐標系下每一個點的位置,我可以繞過去。
這個圖是國際上非常典型的測試無人機自主避障的試驗,包括柱狀的障礙物和框狀的障礙物。這是通過雙目視覺在飛行的過程中實時建立周圍的模型,相當于一邊飛一邊給自己建立地圖,告訴自己怎么才能走,怎么才能避過去。
右邊是對人的識別,這里面的識別和駕駛汽車的倒車雷達最主要的區別在于人駕駛汽車倒車雷達是告訴我們那有一個障礙物,具體是人、是樹、是樓,由人判斷,但是無人機不同,上面沒有人,所以無人機不僅僅知道那是一個障礙物的背景,更重要的是要知道它的屬性,這樣就可以為無人機判斷碰撞的優先級帶來一個非常好的基礎。所以人是第一優先級,先碰樹,其次是樓,然后是人,在無人機的環境感知里面和汽車的區別就在于這兒。
當然環境感知的另一個方面就是對于地形的匹配,這個非常有意思。我們最早將無人機應用在農藥噴灑的時候,是在新疆廣闊的平原,我們覺得用的非常好,飛機飛的很好。但是隨著使用的深入,我們發現幾個地方用不了,梯田、丘陵,甚至這些作物長的不一樣高的時候你就用不了。比如說玉米,作物長的是上下有曲線的,這個時候可能飛著飛著就會把玉米上面那段給打了。因為噴灑的要求是對于作物頂端的距離要恒定,這就要求你對于地勢要有一個匹配的過程。所以我們引入了超聲和激光的傳感器,來對作物的頂端進行識別,進行匹配,其實也是環境感知的一個重要的部分。
圖20 飛控“大腦”技術趨勢-復雜環境交互
剛才說的其實都是看,什么叫交互,就是飛機不僅僅是懸在空中,還要和我的目標有接觸。這個展示的是靜態平臺著陸的自主的選擇與自主的著陸。它是通過視覺來尋找出H的標志點,從空中將無人機導引到H上。這是咱們國家某艦的1:40的縮比的平臺,模擬艦船無人機導引下降的過程。
圖21 飛控“大腦”技術趨勢-復雜環境交互
這個平臺模擬和三級海況下艦船搖擺的情況,在模擬艦船搖擺的時候飛機怎么能夠找到移動的平臺,怎么能夠在移動的過程中降下去,而且降下去的時刻應該是無人機和艦船平臺保持一個相對角度最小的一個時刻,它才能有效的去落在上面,不被搖擺所甩下去。這里面包括目標的識別,運動的估計,甚至是最佳著陸點的估計,最佳著陸時刻的估計。
圖22 飛控“大腦”技術趨勢-復雜環境交互
國外近幾年將無人機的研究轉向了操作方面的研究,這些方面我們也做了很多前沿的布局。這是對一個動態目標的識別與抓取,它的背景是未來物流的一部分,即低成本的運輸。比如說在船靠岸之后,從船到陸地之間的運輸。除了目標的識別、目標的估計,還有一個很重要的技術,就是變載荷的控制技術。當無人機將目標抓取來以后,它的負載和原來沒有負載的時候變化非常的大,在過程中如何能夠保證無人機穩定可靠的控制,又成為了一個非常難的難點。載荷基本上相當于無人機一半的重量,這里面又有很多相應的技術。
無人機商業領域的產業方向
剛才我把國內或者說我們做的一些無人機的技術以及我覺得技術的發展方向給大家做了一些梳理和介紹,其實我覺得大家應該更關心的是我后面要講的,就是這些技術如何在真正的產業里發揮作用,真正的研究要么頂天,要么立地。
圖23 “大腦”時代的商業應用:低成本物流
其實無人機在產業方面非常的多,如果大家在網上搜無人機的應用,尤其國外的人特別天馬行空。比如說用無人機放牧,用無人機種樹,用無人機等等等等,腦洞大開。我不想說那些特別奇特的,特別奇葩的,我還是想說真正在產業上能夠有量的。
第一,低成本運輸。前幾天京東已經發布了無人機在農村幾個省的試點,確實是未來非常好的一種物流的方式。
大家試想一下,在城市里面大家可能覺得無人機送貨離我還很遠,但是在農村點對點之間其實需求是很強的,尤其在縣以下的物流,現在還依靠人,而且道路非常的復雜,成本會非常高。如果有這樣一種設備去代替人完成這種短途、定點、定距離的運輸,其實是很有效的。
低成本物流其實不僅僅是運物品,其實人也是物流的一個很重要的方面。大家都知道Uber為什么要做自動駕駛汽車,他們認為出租車里面人的成本是最高的,如果把人這塊成本砍掉,其實出租車的價格還會大幅度的下降。和這樣的思想是類似的,其實現在通用航空里或者飛機運輸里邊,人的成本也是非常高的,所以億航在未來發布了未來載人無人機的計劃。
圖24 “大腦”時代的商業應用:能源巡視與作業
第二,能源的巡視與作業。咱們國家是一個能源的大國,而且在能源的基礎設施上是國際領先的,現在咱們國家電網的水平已經不比美國差,而且總里程數已經非常高了,建設速度一定是世界上最快的。正是因為這樣大量的基礎設施建設,導致了我們現在巡視維護的水平跟不上。因為現在的巡視還要靠人,而總體上國家的企業人都在大幅度的減少,應對不了基礎設施的建設。所以我們現在有很多的輸電線路巡檢的機器人,變電站巡檢的機器人,但是無人機一定是必不可少的其中的機器人之一。
剛才說的是能源的巡檢,接下來我想介紹一下無人機在公共安全領域的應用。
圖25 “大腦”時代的商業應用:公共安全領域
這是火情監測和初始著火點的定位方面,最開始在消防的需求里有兩方面的需求,第一是高層建筑物著火以后,沒有辦法知道初始著火點的位置,地面的視角有很大的局限性。第二,火場的指揮非常的困難。第三,危險品的爆炸,比如說廠礦或者化學品存放倉庫的危險品爆炸,人是沒辦法接近的,所以也需要空中的設備。我們將無人機技術和圖像處理技術以及大數據、智能學習技術相融合,它在飛的過程中可以把初始著火點或者著火點的經緯度以及高度給到消防部門,也為后續的指揮決策提供的非常好的依據。
圖26 “大腦”時代的商業應用:農田精準施藥
最后著重介紹一個應用,精準的農業。農業在整個應用里是最可能爆發商業化的,因為它的市場容量足夠大,確實可以算一回賬。就像合作社買聯合收割機一樣,現在的合作社也在買無人機噴藥,從南到北進行噴藥作業,讓他在一年半左右的時間可以收回成本,其他的都是賺的。
圖27 “大腦”時代的商業應用:農田精準施藥
正是基于這樣的需求,飛控大腦技術的發展才能有益于無人機在施藥領域快速的前進。現在無人機的施藥已經形成了傻瓜化的操作,直接畫一個圈,這片地需要噴藥,或者拿著手機在四周走一圈按一個鍵,它就可以記錄下田地周圍的位置,發送給無人機,無人機就可以像右邊這樣自動的完成噴藥的工作。當然右邊看到的是一個平原小地塊,非常的空曠,如果有障礙物,有電線桿,有樓的時候,它還要自動的識別避開。如果有地勢起伏的時候,它還要自動的識別地勢,跟蹤這樣的地勢。
圖28 “大腦”時代的商業應用:農田精準施藥
簡單化的操作現在已經規模化應用了,每年都有幾十萬、上百萬畝的田地在用這樣的系統噴藥。剛才說到的農業僅僅是噴藥,其實國外還有一種技術的發展,就是在噴藥之上,它還要知道要噴什么藥,噴多少藥,這就是農業所謂精準的遙感。所以未來無人機在農業方面的應用應該是一個大的循環,首先分配這一個作業區域的位置,先用低空的無人機進行飛行,通過相機的回傳得到一個施藥的處方圖,知道什么位置在哪兒,噴什么藥,隨后就可以變量的施藥。現在我們施藥的過程其實噴頭是可以隨時控制噴量的,只不過我們沒有處方圖,所以只能平均噴藥,有了處方圖之后可以更精準的噴藥,這樣可以實現整個農業施藥過程中完美的循環。我先知道缺不缺藥,缺什么藥,需要噴什么藥。這樣的一個工作方案一定會在未來不長的時間內實現。
剛才我把無人機控制的前沿技術以及產業方面的幾個比較大的應用做了一些簡單的介紹,我想用三句話總結我今天的報告。
第一,商業的應用確實會帶來無人機發展的第二次浪潮,可能會在低成本、精準農業、能源巡視、公共安全這幾個領域率先的應用和爆發。
第二,無人機的飛行控制已經從小腦的發達正在向大腦的智能去發展,未來的無人機會更好的去理解外部的環境,會更好的將自己或者保證人和第三方的安全,會更好的進行交互。未來的無人機應該不是看到我們想看到的東西,而相當于我們手臂的延伸,做我們想做的事情。
第三,無人機的商業應用真真正正的正在創造社會的經濟效益,已經有很多的應用真真正正的能夠算回來賬。所以無人機將來一定是一個將人從復雜、重復勞動中解放出來的這么一個裝備,而且一定會大大提升未來的勞動生產率。
謝謝大家!
以下為齊俊桐在與讀者互動環節中作出的部分問答:
問題1:目前的農業無人機應用除了在小麥/稻田/玉米這些基本整齊的農作物之外,還有其他的嗎?比方說果樹之類的?
齊俊桐:日本用的最多的是水稻的噴灑,在這種平整度高,密度高的作物上應用相對比較容易。對于果樹這種,就需要更復雜的大腦,進行有效的控制,特點是噴灑區域稀疏,高度分布不均,作物高度不利于藥物擴散,所以在果樹的噴灑上,還處于嘗試和小規模應用階段。
問題2:不同于京東物流為自己的貨運服務,從第三方角度專做無人機物流前景與商業模式如何?
齊俊桐:無人機在商業領域的應用,目前還不能完全替代人工作業,只是在某些應用場景提高人工效率。我認為第三方作為物流目前還是有市場前景的,無人機作為一種新興技術,并不像汽車一樣已經完全成熟,物流公司可以垂直整合這部分資源。無人機技術鏈很長,更適合第三方公司的研發和生產,為其他行業和領域服務。
問題3:現有機型(固定翼,多旋翼、直升機)從飛行平臺的技術指標與經濟性(不考慮傳感器與飛控指標)上是否己經能夠滿足物流、農用、巡檢等方面的需求?
齊俊桐:關于機型,現在可以看到很多公司還在不斷開發新的機型,其實也從側面驗證目前的機型還沒有完全滿足商業應用的全部要求。
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本文標題:無人機智能控制的前沿技術和產業的應用
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