当 Zipline 公司生产的无人机以每小时 70 英里的速度在空中飞行时,理想的情况是没有其他低空飞行但速度更快的飞机撞上它。Zipline 无人机在卢旺达和加纳等国家通过降落伞运送以健康为重点的物资(如血液)。他们还从阿肯色州的沃尔玛进行商业送货。在卢旺达,他们甚至运送公牛(和猪)的精液,用于授精,重点是公牛精液的遗传多样性和牛奶产量。 和其他飞机运营商一样,Zipline 不希望发生空中相撞事件。该公司首席技术官 Keenan Wyrobek 表示,尤其是在美国,在空域飞行可能非常棘手。普通人驾驶塞斯纳飞机巡航时低空飞行的飞机,或者操作农作物喷洒机或直升机的人,可能没有应答器来宣布他们的位置。“很多这样的飞机,它们不需要携带应答器,”Wyrobek 说。“这个国家的航空业有一种狂野的西部精神。” 虽然驾驶小型飞机的人有责任向前看,避免撞上悬停的直升机等其他飞机,但对于无人机来说,无人机需要采取行动避免自己被撞。“无人机的工作实际上是看到塞斯纳飞机向它们靠近,然后让开,”维罗贝克说。在这种情况下,身材矮小的牛仔必须为速度更快的牛仔让路。 这引发了一些问题,而这些问题不仅仅适用于这家公司:无人机上没有人用眼睛观察可能撞到它的交通,它如何避开快速飞行的飞机?它如何能在第一时间识别出有威胁的交通? [相关:一架电动飞机刚刚完成1,403英里的旅程] 至少在 Zipline 的案例中,解决这一大问题的方法并不涉及雷达、摄像头、激光雷达或其他传感器,而这些往往是自动驾驶汽车领域常用的方法。相反,这家无人机公司决定使用可以监听其他飞机的麦克风,然后让无人机让开。 其设置如下:总共八个麦克风,每个麦克风都放置在从 11 英尺机翼前缘伸出的探针上,组成传感器阵列,负责探测其他飞机。该系统需要能够忽略无人机本身的环境噪音(无人机周围的空气和其自身的螺旋桨声音),只听其他飞行器的声音。“阵列很重要,不仅有助于获得足够的信噪比来听到远处的飞机,还能确定飞机的位置,”Wyrobek 说。这样它就可以“三角测量出这些飞机的实际来源。” 为了实现这一技巧,无人机依靠少量机载计算能力。“它结合了信号处理技术(如波束形成)以及机器学习、基于人工智能的技术,以便真正确定飞机的位置,”他说。一个小型机载 GPU 有助于完成这项工作,因为这些类型的芯片擅长处理与人工智能相关的任务。Wyrobek 说,幸运的是,麦克风不会产生那么多数据。“实际的信息管道非常小,[所以]计算负荷不大,”他补充道。 为了建立该系统,他们收集了包括无人机和载人飞行器(如飞机或直升机)之间约 15,000 次计划交互的训练数据。当然,对于热气球或滑翔机来说,麦克风不会有太大帮助,但 Wyrobek 表示,这种方法的一个意外好处是,快速飞行的飞机往往声音更大,这意味着来自快速飞行威胁的信号更强。 目前,该公司正在等待监管部门的批准,让无人机上的软件做出决定,采取规避行动,避开可能撞到它的飞机,这将涉及主动转向和进入等待航线等机动,直到一切顺利。目前,一些无人机上安装了麦克风,即使整个系统尚未开启。“麦克风认为它们在控制,但事实并非如此,”他说;团队在飞行后检查来自麦克风的数据,以“确保它想做的事情就是它应该做的事情。” Wyrobek 预计将在其运营的许多地区使用基于声音的检测和规避软件。“我认为我们会在大多数地方使用它,”他说。“随着规模的扩大,我们希望继续提高安全性,这是一种实现这一目标的方法。”从空域管理的角度来看,这听起来不错。 |
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