如何實(shí)現(xiàn)智能化？

　　實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)智能化需要在硬件和軟件兩個(gè)方面進(jìn)行技術(shù)升級(jí)。

　　硬件方面需要引入機(jī)器視覺(jué)硬件技術(shù)；

　　軟件方面則需要做好機(jī)器視覺(jué)軟件技術(shù)，人工智能技術(shù)和OS，飛控，導(dǎo)航等其他必要軟件技術(shù)。

　　1.機(jī)器視覺(jué)硬件技術(shù)主要包含三類：

　　2.機(jī)器視覺(jué)軟件技術(shù)目前有兩類算法：

　　光流算法：光流算法是一種單攝像機(jī)視覺(jué)技術(shù)，完全依賴軟件算法解決了運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和定位問(wèn)題。光流法通過(guò)比較同一攝像機(jī)兩張相鄰時(shí)間的圖像（差分運(yùn)算）得到場(chǎng)景中不同物體運(yùn)動(dòng)的光流場(chǎng)。

　　優(yōu)點(diǎn)在于其主要依賴軟件和計(jì)算能力識(shí)別物體和距離，因此對(duì)額外的光學(xué)和聲學(xué)硬件需求小，更能節(jié)省成本。但其缺點(diǎn)在于精度低，且局限性較大（不適用于照明不良的室內(nèi)，玻璃，細(xì)小的電線）。騰訊發(fā)布的空影無(wú)人機(jī)采用了單攝像頭光流算法完成障礙探測(cè)，并依靠超聲波輔助避障。

　　圖像分割算法：邊緣檢測(cè)是一種應(yīng)用廣泛的圖像分割算法，其原理是先對(duì)圖像的灰度函數(shù)求導(dǎo)，再根據(jù)靜態(tài)或動(dòng)態(tài)的閾值設(shè)定檢測(cè)出物體的邊緣。

　　各類邊緣檢測(cè)算法的共同特征是對(duì)計(jì)算要求非常高。例如高通實(shí)現(xiàn)的雙目深度攝像解決方案中，需要單獨(dú)使用驍龍801多核芯片中的一個(gè)核運(yùn)行專門的SIMD（Single instruction， multiple data， 單指令多數(shù)據(jù)）運(yùn)算，并僅能提供30Hz的實(shí)時(shí)運(yùn)算能力。對(duì)于飛行速度可高達(dá)20m/s的四軸無(wú)人機(jī)而言，這一頻率意味著兩次識(shí)別期間無(wú)人機(jī)已經(jīng)飛過(guò)了0.66m，將不能對(duì)環(huán)境中突然出現(xiàn)的一些物體及時(shí)反應(yīng)。

　　3.人工智能方面主要包含圖像識(shí)別算法，人臉識(shí)別算法和語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別算法 。這樣可以使無(wú)人機(jī)能夠完成更多功能，如對(duì)電力設(shè)備上的特定部件掃描檢查；按照人類指令講特定物體（橘子而不是香蕉）抓取并飛行到另一房間；在邊境巡邏時(shí)區(qū)分普通動(dòng)物還是可疑人形目標(biāo)，并及時(shí)報(bào)警；通過(guò)操作者的聲音進(jìn)行飛行控制等。

　　與圖像分割算法不同的是， 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的圖像識(shí)別/人臉識(shí)別/語(yǔ)音識(shí)別算法計(jì)算量根據(jù)使用場(chǎng)景差異較大。

　　4.智能無(wú)人機(jī)軟件技術(shù)還包括：飛行控制、導(dǎo)航與路徑規(guī)劃、以及支撐所有智能軟件的操作系統(tǒng)。此外智能無(wú)人機(jī)還需要一些底層的固件代碼連接硬件和軟件系統(tǒng)，保障通訊、傳感器、計(jì)算單元正常高效運(yùn)行。對(duì)于智能無(wú)人機(jī)開(kāi)發(fā)廠商而言，獨(dú)立開(kāi)發(fā)如此繁雜、涉及領(lǐng)域各異的軟件實(shí)屬“重新發(fā)明輪子”類工作，在開(kāi)源軟件項(xiàng)目上根據(jù)需求定制加工能夠加速產(chǎn)品迭代，減少開(kāi)發(fā)成本。

　　在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域最早出現(xiàn)開(kāi)源項(xiàng)目是無(wú)人機(jī)的飛控軟件領(lǐng)域，目前流行的開(kāi)源無(wú)人機(jī)飛控（包含軟硬件）如下。

　　5.芯片方面，在現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)上，主流廠商使用的是ARM架構(gòu)MCU（Micro controller Unit）芯片， 例如意法半導(dǎo)體的STM32系列 （大疆精靈系列無(wú)人機(jī)采用） ， Atmel的Mega2560系列等芯片，這類芯片的特點(diǎn)是：主頻低（STM32主頻在200M Hz左右，Atmel的MCU低至20M Hz），計(jì)算能力較差，往往只能支持飛行控制功能，并不能提供無(wú)人機(jī)智能化所需要的高速計(jì)算和并行計(jì)算能力。

　　目前芯片業(yè)界三大巨頭：高通/Intel/Nvidia都紛紛挺進(jìn)這一產(chǎn)業(yè)，推出以自己的移動(dòng)芯片或圖形計(jì)算芯片為核心的無(wú)人機(jī)參考設(shè)計(jì)或套件；此外中國(guó)芯片設(shè)計(jì)廠商聯(lián)芯科技也與中國(guó)無(wú)人機(jī)廠商零度智控聯(lián)合開(kāi)發(fā)了用于智能無(wú)人機(jī)的方案。

　　高通推出了Snapdragon Flight參考設(shè)計(jì)；

　　Intel推出了Edison for Arduino開(kāi)源硬件飛控參考設(shè)計(jì)板；

　　Nvidia推出Jetson TX1無(wú)人機(jī)與機(jī)器人芯片模組方案；

　　聯(lián)芯推出的基于LC1860無(wú)人機(jī)飛控；

　　6.開(kāi)源工具方面，在機(jī)器視覺(jué)、人工智能等領(lǐng)域， 存在著很多開(kāi)源軟件項(xiàng)目與開(kāi)源軟件庫(kù)。

　　根據(jù)開(kāi)源軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展歷史，我們判斷未來(lái)在無(wú)人機(jī)智能軟件領(lǐng)域會(huì)涌現(xiàn)出一批軟件產(chǎn)品化二次開(kāi)發(fā)商，在開(kāi)源的機(jī)器視覺(jué)和人工智能軟件基礎(chǔ)上進(jìn)行開(kāi)發(fā)工作，銷售封裝好的成熟可用智能軟件產(chǎn)品及配套接口給下游的無(wú)人機(jī)整機(jī)廠商。

　　大疆已然占據(jù)了大片民用無(wú)人機(jī)市場(chǎng)，然而無(wú)人機(jī)開(kāi)發(fā)的門檻不夠高導(dǎo)致整個(gè)行業(yè)參與者眾多，競(jìng)爭(zhēng)仍然十分激烈。

　　在創(chuàng)新這條路上，你不主動(dòng)思考，總有人從各個(gè)方向向你逼近。不是大疆不努力，但終端智能化這個(gè)趨勢(shì)顯而易見(jiàn)，時(shí)機(jī)一到，各家出手。

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