斟酌各種龐雜情形

2014-04-20 18:49 來源：http://www.elinglong.com/ 閱讀：次

瞄準(zhǔn)重大需要沖破中心要害技巧

■人物檔案

　　自從美國的萊特兄弟在1903年制作出第一架依靠本身能源進行載人飛行的飛機“飛行者”1號并獲得試飛成功后，飛機日益成為現(xiàn)代文化不可缺乏的交通工具，它深入地影響和轉(zhuǎn)變著人們的生涯。然而，全天時全天候的飛行需乞降復(fù)雜多變的氣象、電磁等惡劣的外部條件，重大要挾著飛行器的飛行安全。復(fù)雜條件下飛行器的安全飛行和進近著陸一直是國際航空領(lǐng)域研究的熱門和難點，其核心技術(shù)的突破對國家經(jīng)濟建設(shè)和國防安全存在重大作用。

起源：科技日報 2014-3-14 常樂

　　第三，如何到達飛行器飛行導(dǎo)航環(huán)境重建的真切性請求，影響著飛行器上合成視覺系統(tǒng)的機能，直接關(guān)乎復(fù)雜條件下飛行器的飛行安全。團隊基于前期積聚的理論成果，樹立了飛行器采集視角、光照變更與位姿的映射關(guān)聯(lián)，將“光度破體”與多視圖匹配相結(jié)合，極大地晉升了復(fù)雜飛行場景的三維重建精度。同時針對飛行環(huán)境中多動態(tài)目標(biāo)的復(fù)雜交互問題，構(gòu)建了國際上首個多動態(tài)目標(biāo)的活動捕獲及三維重建系統(tǒng)，被盤算機視覺領(lǐng)域頂級期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence選為亮點結(jié)果。

　　抱著“戰(zhàn)勝驗證艱苦，另尋適合平臺”的主意，團隊進行了普遍的調(diào)研。在充足懂得相干范疇的發(fā)展?fàn)顟B(tài)之后，團隊選定四旋翼小型飛行器作為基本系統(tǒng)，搭載激光測距機、可見光攝像頭、超聲波傳感器以及機載處置器等裝備，設(shè)計實現(xiàn)了一個完全的可視導(dǎo)航驗證系統(tǒng)。在調(diào)研的進程中，國際空中機器人大賽走入了他們的視線。

　　遺憾的是，可視導(dǎo)航的多項核心技術(shù)始終被國外周密封閉，海內(nèi)相關(guān)研討仍處于起步階段，缺少對飛行器可視導(dǎo)航基礎(chǔ)迷信問題的系統(tǒng)深刻研究。面對這樣嚴(yán)格的事實，該團隊通過充分調(diào)研和剖析，終極認(rèn)定從三個方面突破關(guān)鍵的核心技術(shù)：

　　2013年8月3日下戰(zhàn)書，當(dāng)THRONE團隊的四旋翼飛行器穩(wěn)穩(wěn)下降在目的地點時，國際無人系統(tǒng)協(xié)會秘書長Davidson先生發(fā)布，清華大學(xué)THRONE團隊完成了第六代任務(wù)。3天后北美賽區(qū)戰(zhàn)況揭曉，包含密歇根大學(xué)、佐治亞理工學(xué)院等在內(nèi)的“業(yè)內(nèi)高手”無一完成任務(wù)。清華大學(xué)THRONE代表隊成為寰球唯逐一支挑釁勝利的“任務(wù)終結(jié)者”，成為當(dāng)之無愧的第六代冠軍。

　　在理論研究獲得重大突破的同時，受到大型飛行器驗證系統(tǒng)實施的限度，該團隊將眼光轉(zhuǎn)向無人機可視導(dǎo)航系統(tǒng)。相較于載人飛行器，無人機具備零傷亡、費效比低、安排機動等赫然特色，在軍用和民用領(lǐng)域有著極其廣泛的運用。軍事上能夠?qū)崿F(xiàn)戰(zhàn)場偵查、通信中繼、低空突襲等重要任務(wù)；在民用上，可以通過搭載不同的傳感器實現(xiàn)農(nóng)作物監(jiān)測、大范疇地形地貌測繪等工作。

　　戴瓊海，1964年誕生，博士，現(xiàn)任清華大學(xué)自動化系傳授。1996年在東北大學(xué)獲得工學(xué)博士學(xué)位，1999年進入清華大學(xué)主動化系開展博士后研究工作，并留校工作至今。國家出色青年基金獲得者、長江學(xué)者、國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃贊助（973名目）“復(fù)雜條件下飛行器進近可視導(dǎo)航的基礎(chǔ)理論研究”首席科學(xué)家。2012年度以第一完成人主持“立體視頻重建與顯示技術(shù)及安裝”獲得國家科學(xué)技術(shù)創(chuàng)造一等獎。團隊致力于復(fù)雜條件下飛行器可視導(dǎo)航的理論研究多年，在復(fù)雜飛行環(huán)境的多維信息采集與融會、高分辯率高精度時空配準(zhǔn)以及高精度高效飛行環(huán)境重建等方面失掉多項理論成果，并搭建了全地利全天候高可見性、高辨別率、高準(zhǔn)確度的自主可視導(dǎo)航基礎(chǔ)系統(tǒng)，在2013年舉辦的國際空中機器人大賽中獲得冠軍。

　　這三個核心關(guān)鍵技術(shù)的突破，為保障飛行器飛行和進近著陸過程中高效的環(huán)境信息采集、高速飛行前提下實現(xiàn)采集信息與飛行器地位的高精度配準(zhǔn)以及正確重建飛行環(huán)境，天生實時、可托的合成視景系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。

　　著眼于復(fù)雜條件下飛行器可視導(dǎo)航，以多維信息采集及稀疏特征提取、高精度時空配準(zhǔn)和高精度飛行環(huán)境重建等方面的理論研究為突破口，借助無人機平臺實現(xiàn)可視導(dǎo)航理論研究向工程實際的轉(zhuǎn)化，該團隊為飛行器裝上了高科技的“眼睛”。有了這雙“智慧之眼”，飛行器將會在全天時全天候的飛行環(huán)境下具備超強的魯棒性和安全性，在未來的公民經(jīng)濟建設(shè)中施展不可替換的作用。

　　在將來的日子里，該團隊會判若兩人、盡力而為的發(fā)展飛行器可視導(dǎo)航的基礎(chǔ)理論研究，為國家經(jīng)濟建設(shè)和國防安全做出更大的奉獻；另一方面，團隊將一直秉承清華“發(fā)奮圖強，厚德載物”的校訓(xùn)，在新的科學(xué)摸索征程上一往無前，迎接更多的挑戰(zhàn)與播種。

　　在2013年8月舉行的第23屆國際空中機器人大賽中，THRONE團隊依附雄厚的實踐積淀，素來自世界7個國家的32支高校代表隊中懷才不遇，成為實現(xiàn)始自2010年的第6代義務(wù)的獨一一支代表隊，從而成為繼斯坦福大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)、柏林產(chǎn)業(yè)大學(xué)、佐治亞理工大學(xué)跟麻省理工學(xué)院之后的新一代冠軍步隊。這是該團隊自2012年取得國度技術(shù)發(fā)現(xiàn)一等獎之后的又一重大打破。

　　國際空中機器人大賽（International Aerial Robotics Competition，IARC）始創(chuàng)于1991年，由國際無人系統(tǒng)協(xié)會（Association for Unmanned Vehicle Systems International，AUVSI）舉辦并援助，通過設(shè)置特定任務(wù)目標(biāo)展現(xiàn)無人機可視導(dǎo)航的最新成果。每代任務(wù)絕對獨立，完成之落后入下一代，至今已完成5代任務(wù)。開賽20多年以來，有來自世界10多個國家的60余所高校代表隊參賽。斯坦福大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)、佐治亞理工大學(xué)、麻省理工學(xué)院和德國柏林工業(yè)大學(xué)等世界一流名校都曾是比賽的贏家。第6代任務(wù)于2010年宣布，要求無人機從室外窗口進入室內(nèi)未知環(huán)境，探索走廊并進入目標(biāo)房間，搜查并拾取任務(wù)標(biāo)的物——存有重要材料的U盤，放置替代U盤撤退出。整個過程要求無人機完全自主飛行,清華大學(xué)中層培訓(xùn)，不準(zhǔn)任何人工干涉和應(yīng)用包括GPS等在內(nèi)的外部定位設(shè)備，完全依靠機載傳感器進行自主定位和可視導(dǎo)航。

——記清華大學(xué)戴瓊海教學(xué)團隊

搭建驗證系統(tǒng) 國際賽場鋒芒畢露

　　結(jié)合973項目以及周東華教授牽頭的清華信息科學(xué)與技術(shù)國家試驗室（籌）重點團隊建設(shè)項目，自動化系張濤教授、程農(nóng)教授給予了團隊鼎力支持。團隊秉承“細(xì)節(jié)決議成敗”的理念，充分考慮整個系統(tǒng)的完整性、齊備性和理論成果在工程利用中的魯棒性等，2個月的時光內(nèi)完成了未知環(huán)境自主建模與定位、門路規(guī)劃、通訊結(jié)構(gòu)和飛行器把持4個模塊的設(shè)計工作。然而，比賽規(guī)則設(shè)定的飛行器限重和復(fù)雜多變的室內(nèi)結(jié)構(gòu)又成為了橫亙在師生眼前的困難。

襟懷國家建設(shè) 科研征程義無反顧

　　一方面，規(guī)矩要求參賽飛行器最大騰飛分量不能超過1.5公斤，這就對可搭載的傳感器數(shù)目和機械構(gòu)造設(shè)計提出了嚴(yán)苛的要求。如何在環(huán)境信息有限且復(fù)雜的情形下獲得高精度環(huán)境建模和自定位成果？針對此，團隊隊長王玉旺同窗充分利用飛行器飛行過程中采集到的多視角環(huán)境信息，與飛控系統(tǒng)供給的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)融合，進而提出部分估量與全局校訂相結(jié)合的優(yōu)化框架，利用機載處理器與地面站協(xié)同運算，最終達到了厘米級別的定位精度和高達30Hz的刷新率。另一方面，每一輪（共四輪）競賽中飛行環(huán)境都由裁判隨機設(shè)置，構(gòu)成不任何先驗信息、復(fù)雜多變的室內(nèi)結(jié)構(gòu)，這就對整個系統(tǒng)算法的魯棒性提出了極高要求。團隊李一鵬博士后組織全部隊員重復(fù)論證，斟酌各種復(fù)雜情況，采取手持飛行器離線測試的辦法，歷時一個禮拜的日夜調(diào)試，確保全部系統(tǒng)可以應(yīng)答各種隨機的室內(nèi)結(jié)構(gòu)。這兩個核心關(guān)鍵問題的解決，為博得比賽奠定了主要基礎(chǔ)。

　　上個世紀(jì)末，歐美發(fā)達國家提出可視導(dǎo)航的概念，是將合成視覺和導(dǎo)航定位有機聯(lián)合的新型導(dǎo)航方式，是集飛翔環(huán)境的可視化與精細(xì)導(dǎo)航定位于一體的飛行器平安飛行和進近著陸的癥結(jié)技術(shù)。在美國、歐洲的下一代航空運輸體系NextGen和SESAR，以及下一代空管系統(tǒng)AFAS打算中，可視導(dǎo)航是其核心技術(shù)，得到NASA與美國國家基金委（NSF）的鼎力支撐。飛行器可視導(dǎo)航是解決龐雜環(huán)境下軍民用航空面臨的保險事變、航班耽擱、航路應(yīng)用率低等一系列重大問題的古代策略高技術(shù)手腕，可有效支持國家中長期科技發(fā)展計劃中大型飛機和中國衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)等國家重大專項的實行。

　　這就是清華大學(xué)自動化系戴瓊海教授率領(lǐng)的THRONE團隊。近5年來，他們在國家973項目標(biāo)支持下，開展了全天時全天候復(fù)雜條件下飛行器可視導(dǎo)航的基礎(chǔ)理論研究。在復(fù)雜飛行環(huán)境的多維信息采集及稀少特點提取、高精度時空配準(zhǔn)和高精度飛行環(huán)境重建等方面獲得了重大的理論突破。在完整未知的飛行場景中，飛行器的自主定位精度達到厘米級別，可能實時構(gòu)建飛行環(huán)境的三維模型，真正做到了自主避障、自主跟蹤和自主著陸，為飛行器裝上了高科技的“智慧之眼”。

為飛行器裝上“智慧之眼”

　　走進位于清華大學(xué)主樓8層一間一般的實驗室，映入眼簾的是多架小型四旋翼無人機一字排開，桌子上堆滿了各種各樣的傳感器、機架和整機。同學(xué)們在緩和的調(diào)試飛行器的自主定位性能。螺旋槳啟動，人們霎時被韻律感極強的馬達聲包抄，小小的飛行器在高矮不同的阻礙物之間穩(wěn)穩(wěn)的飛行著。

　　比賽中，THRONE無人機厘米級別的飛行環(huán)境重建精度和自定位精度源自于整個團隊在可視導(dǎo)航研究方面雄厚的理論積淀，這些成果在工程實踐中展示出了宏大的威力。在談及清華組隊加入國際空中機器人大賽的原因時，戴瓊海教授說：“首先第一個起因是磨難已有的技術(shù)，咱們研究多維環(huán)境信息采集及重構(gòu)已有十年，要在賽事中發(fā)揮出我們應(yīng)有的技術(shù)程度；從第二個角度來看，是盼望為團隊的同學(xué)們搭建一個展示自我的舞臺，并能在其中錘煉本人。”該團隊依靠“鉆之彌堅”的科研精力和“精誠配合”的團隊力氣，收成了聲譽的同時，更會在飛行器可視導(dǎo)航研究領(lǐng)域獲得越來越多的重大成果。

　　其次，如何應(yīng)對飛行器飛行過程中極高的動態(tài)性所引入的環(huán)境信息重建的不肯定性，是關(guān)系到飛行環(huán)境的可視化與導(dǎo)航定位精度的重中之重。針對這個問題，團隊利用搭建的多視角變光照采集系統(tǒng)，首創(chuàng)性地提出了時間—空間—間插曝光采樣，對高速體育場景進行時間維度的高采樣率采集，獲得多視角的高時間—空間分辨率場景采樣結(jié)果，突破了傳感器運動含混與圖像信號信噪比之間的本質(zhì)抵觸，極大的下降了高動態(tài)條件下信息采集及重構(gòu)的不斷定性。

　　首先，飛行環(huán)境極其復(fù)雜，如何高效進行多維環(huán)境信息的采集、稀疏特征提取及表現(xiàn)是重要問題。飛行器飛行和進近著陸過程中，傳感器采集到的多維環(huán)境信息數(shù)據(jù)量雖大，但實際上存在著大批的冗余。針對這個問題，團隊在緊縮感知理論框架下提取暗藏在數(shù)據(jù)中實質(zhì)的稀疏結(jié)構(gòu)，進行數(shù)據(jù)解析和重構(gòu)。所提出的log-sum啟示式模型，實現(xiàn)了對0范數(shù)的極限迫近，從理論上給出了該模型的解析解并證實了解的穩(wěn)固性和收斂性。該理論成果被國際頂級期刊IEEE Transactions On Neural Networks and Learning Systems作為亮點成果。

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