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Dji和Yuneec开撕,自动壁障到底是鸡肋还是黑科技?

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发表于 2016-3-21 14:52 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
本帖最后由 Zv紫微 于 2016-3-21 17:20 编辑

        在今年CES上,英特尔携Yuneec(昊翔)展示了拥有避障功能的Typhoon H无人机,并配以一段看似很牛X的展示视频。同期国内无人机零度、腾讯等厂商,都展示了带有自动避障功能的无人机产品。到了3月,大疆率先推出了新产品精灵4,并于深圳欢乐海岸DJI旗舰店向中国媒体展示避障功能。

Dji精灵4及Yuneec Typhoon H部分参照对比如下:


        大疆精灵4及Yuneec Typhoon H是国内首先面世并且拥有较为成熟的壁障功能的无人机,一向沉默的Dji为何在这个时间段突然跟Yuneec撕起来?而自动壁障的功能,到底算不算牛?

英特尔新技术演示被指“作弊”

        英特尔在今年1月的CES上演示了其投资,并应用了英特尔RealSense(实感)技术的无人机。就在前不久,这一演示被媒体曝光质疑为“作弊”。


        相关媒体当时报道了这场演示带来的一些质疑,用于演示的无人机出品方Yuneec确认了这些质疑,称无人机及演示人员的头盔(被追踪物体)上确实放置了一些Mark点(用于传感和定位)。

        这一事件在2个月后大疆的新品发布会上被重新提起。大疆在北美时间3月1日发布了其最新一代消费级无人机产品“精灵4”。该产品应用了大疆自主研发的机器视觉技术,通过视觉运算和判断可以实现包括避障、跟随在内的一系列功能。


        大疆在北京时间3月5日的中国发布会上,不点名地批评了英特尔1月份的这次演示,认为“(那是)一场精心布置的秀,让大家以为他们掌握了先进的技术。”

        有媒体人士声称得到了来自英特尔对这一批评的官方回应,全文如下:

英特尔在CES上基于Yuneec Typhoon H无人机的避障功能演示采用了英特尔实感技术,精彩呈现了这款产品。让我们倍感兴奋的是,这款产品将在2016年上半年上市。”

        这一回应使得原本并不尖锐的口舌之声,重新回到了科技舆论的主舞台上。


搭载RealSense技术的无人机成“期货”

        从英特尔官方渠道并未找到上述声明,但无人机厂商Yuneec确认了今年上半年将在市场上发售这款Typhoon H无人机。


        这呈现出一个让英特尔略感尴尬的事实:一方面承认在CES的演示上使用了其他辅助技术来表现RealSense的功能,另一方面表达这一技术真的很强并且马上就能让消费者用到了。

        有行业人士批评其是“期货”玩法,先发布一个夸大的技术效果获得传播和关注,然后再慢慢把所做的承诺实现出来。


        此前大疆公共关系总监王帆在接受采访时评论RealSense技术,着重强调了这一技术还处在实验室状态未进入商用或民用,而搭载大疆自主研发的机器视觉技术的产品已经正式发布并且开卖了。

大疆和英特尔针锋相对?

        在常识上,英特尔和大疆并不直接构成竞争关系。英特尔向全行业提供上游的技术与芯片,大疆是专注在无人机与影像技术的产品公司。两者存在上下游合作关系。


        目前大疆并未与英特尔存在直接合作,大疆飞控系统目前采用的是联发科推出的芯片。大疆亦在人工智能、机器学习、计算机图形图像、通信等更基础科研上投入可观——在这些方面大疆与英特尔部分部门存在可能的竞争关系。


        从上述声明可以看出,英特尔无意与下游的终端产品厂商发生任何冲突。事实上大部分关于产品层面的评论是由Yuneec做出的。这是一个巧妙的公关策略,但不免引起更多的猜疑。另一个值得关注的背景是,英特尔去年8月向Yuneec投资了6000万美元。

英特尔没有直接承认或回应任何质疑,而将这些问题抛给了Yuneec。而Yuneec的品牌并不广为人知,他们借助解释这些问题的,摇身一变以大疆的有力竞争者自居。这是一个双赢的策略。”评论人士做出以上分析。

         而英特尔与Yuneec双赢的表达,在某种程度消费了大疆的大众影响力,这令大疆的市场部门很不满意:大疆表达了对英特尔的关注和意见,但英特尔把这种关注转移给了自己投资的另一家无人机公司。

技术原理:双目立体视觉

        早在20世纪70年代中期以Marr、Barrow和Tenenbaum等人为代表的一些研究者提出了一整套视觉计算的理论来描述视觉过程,能使图像中的物体恢复到三维形状。经过近四十年的发展,在马儿(Marr)的理论框架下,如今能够运算得出物体所处的环境的三维模型,智能避障碍物的功能也是其应用的最显著功能之一。


        马儿(Marr)的视觉计算理论框架,主要分为三个测算部分,第一部分是早期视觉,拍摄的图像,感知前方物体的位置、方向、表面的纹理、光泽、阴影形状等信息;第二部分是二维体现,将第一部分收集的信息进行2.5D维度的建模,确立以无人机为中心的坐标轴体系,将画面中的物体的表面以坐标点的形式体现在坐标轴上;第三部分是三维空间构建,在2.5D维度的建模以后,仍有Z轴数据(物体与无人机距离)无法确定,这时需要用到三角测距的计算原理,通过计算机运算测算出最终位置,建立空间三维模型。


        在前半部分主要是对环境信息的收集绘制工作,而第三部分中,主要是测量精确距离,实现该功能的原理是——双目立体视觉。所谓双目立体视觉,是利用两个不同视觉的图像传感器(或红外线、激光、雷达等),固定之间的距离,测量物体与传感器之间的夹角,将物体与根据三角测距定理,已知两传感器之间的距离和物体与两传感器之间的夹角,能够计算出物体与无人机之间的距离。

避障是鸡肋还是黑科技?


        简单来说“双目测距”,就是一个套路的运算,但当中包含了N套的代数方程组,在早期的无人驾驶汽车当中,也运用了该逻辑的运算方式,但由于处理量巨大,汽车上都配备了多台顶级的计算机进行协同运算,才能在短时间内做出精准的判断。

        在无人机上,一般的无人机飞控处理器,并不能达到这样的运算速度,而一直在研发手机处理器的厂商(如:英特尔、高通公司),凭借其处理器的低能耗和高性能的特点,成为他们的切入点,像采用英特尔处理器的Yuneec Typhoon H、大疆经纬M100的GUIDANCE配件,以及采用高通骁龙处理器的零度XPLORER 2、腾讯Ying、大疆精灵4等产品。


        因为强大的计算能力,实时地绘制出三维环境模型,能够实现更多的智能化优化功能,就像在大疆精灵4上实现了“指点飞行”功能,也是依靠前视障碍传感器构建的三维模型实现此操作,同样在跟随模式下,无人机在跟随可视范围内的任务时,将会更加准确。在自动返航的过程中,自动避障也是相对更加安全,对于以前常常撞墙、撞树、撞山的事,总算有一个比较靠谱的解决方案。

        但由于运算量大,运算时,电压会相应增加,能耗也随即增加,续航时间也会相应下降,实现每增加一个避障方向,运算量将增加一倍,但能够绘制出更加清晰的三维模型。在已发布的无人机产品中,定位开发者使用的大疆经纬M100 GUIDANCE配件是能够实现5方向上的自动避障功能,而定位消费级产品的Typhoon H、精灵4,腾讯Ying等无人机,自动避障功能仅支持前方的视觉的检测。


        仅前方避障的好处是保证了续航时间和最大程度上实现自动避障功能,毕竟无人机主要也是往前飞行的,而并非说这无人机能够永远不会撞墙,也有其局限性,当在智能跟随模式下,无人机在人的前面进行跟随,人往前走,无人机会向后运动,无人机无法识别背后的障碍物,无人机撞墙的事情也是很可能发生的。


三大自动避障无人机的缺陷

        此外,在无人机上使用的视觉障碍传感器有一定的使用范围,大疆的精灵4支持0.7 - 15 米的范围,光照条件要在> 15 lux以上,弱光下无效。而零度Xplorer 2则有些不一样,采用激光雷达TOF测距的原理,头顶的“蘑菇头”发射出激光雷达,以每秒50次的速率360°全方位扫描,绘制出3D模型,在暗光条件下很灵敏,对于关照过强时,并不能很好地识别出障碍物距离。而Yuneec Typhoon H使用Intel的Real Sense技术,单目测距+结构光,有效测距可达10米,通过打出的左红外传感器和右红外传感器追踪这束光的位置,同时受限于暗光下使用,也是不敌强光。

(注:文章转自飞网航模)




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