Re: [討論] 沒有陸上無人機？

[ckbling (大人鴿)]

※ 引述《skyhawkptt (skyhawk)》之銘言：
: 標題: Re: [討論] 沒有陸上無人機？
: 時間: Sat Nov 12 12:55:09 2022
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: 每年 DARPA 的無人車大賽其實就反映出陸上無人機的困境，
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: 光是地形地貌辨識就搞當一堆車子，參賽地點還是開闊地形...
: 一輛車單獨行駛的判讀能力都如此複雜，如果是多量又協同作業(真是惡夢)
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: 更別說一般電動車那危險的 Level 2 自動駕駛(不知道還要用多少代價)
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: 現階段定點規律的清潔和搬運能先做好就要偷笑了(高樓洗窗機)
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恕刪部分

: 推 snh48spush  : 簡單來說AI無人化就是一堆數學觀念                  11/12 13:
07

snh大說的數學 有一個很重要的技術我們稱之為SLAM
(Simultaneous Localization and Mapping)

簡單的說 這個演算法就是要學會
「我跟目標在哪裡?我要怎麼去?」
使用感測器建立地圖，找到自己在地圖上的位置
還有在移動時分辨障礙物

無人機飛到空中以後只要高度夠高
障礙物就只剩下友機與敵機還有少數高樓山脈
最多就是考慮禁飛區或是SAM

數學上可以很簡化變成平面上兩點之間的移動(最多增加幾個中繼點)
尤其在3D空中運動，要躲開障礙物比在2D地面方便非常多(移動的自由度高)


在地面上就不得不花很大的力氣建立地圖與周遭環境
要紀錄2D影像上的特徵點或是3D物體輪廓(點雲)
感測器還很容易被遮擋，長距離移動以後地圖會大的非常誇張
對於運算量還有儲存是很大挑戰

需要快速移動的物體還要講究計算時間，不然誤差太大就會直接當機惹


要在地面上實現跟空中無人機一樣的系統還是很不容易的
不管是硬體需求還有內部的演算法
(所以我才要一直加班 嗚

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推 snh48spush  : 大推一個，大大您也辛苦了
推 olozil      : AGV?
→ snh48spush  : https://reurl.cc/KXbLvM
→ kuma660224  : SLAM即時定位與地圖構建在VR領域也有
→ kuma660224  : 但開放環境複雜太多了
→ kuma660224  : 而且從多目視覺或電磁波重建場景
→ kuma660224  : 很難分辨材質  只看到形狀
→ kuma660224  : 人類看起來危險的木橋 電腦也得知道危險
→ kuma660224  : 用水泥做造型假木橋 人類知道穩固 電腦也要知道
→ kuma660224  : 地形場景資料建構只是初步而已
→ kuma660224  : 戰場變化遠比平時道路環境複雜
推 kira925     : https://youtu.be/nsb2XBAIWyA 我們用特斯拉舉例
→ kira925     : 這只是路邊停車 他把其他偵測器拔掉靠視覺
→ kira925     : 沒有方法論的訓練 就會看到像這樣車一直瞎猜
→ kira925     : 最後停個三寶樣子甚至放棄停進去
→ kira925     : 都是移動中是簡單一點 但是一堆靜態障礙物問題很大
推 gundam778   : 會不會有一些簡化版？像伴隨砲塔之類
→ gundam778   : 跟隨目標移動而移動，做半套這樣？
推 kira925     : 那為什麼不要直接搭APC
→ kuma660224  : 目前較易實用應該是補給車隊的自動跟車
→ kuma660224  : 可以用較少操作人力維持運輸
推 YUreo       : 現在的MCU可以做到脫離網際網路獨立運算嗎
推 Eugeneptt   : 推
→ birdy590    : 所以急著商轉的就拿自動跟車先湊和著用 難度低很多
→ birdy590    : 這方面運貨卡車和一些軍事用途已經開始了
→ birdy590    : 一個司機可以一次帶一整個車隊 這已經省很多了
→ birdy590    : 連這最後一個人都想省掉 反而未必經濟~
→ birdy590    : 現在很多領域裡工人智慧還是比人工智慧便宜~
不過現在學界已經有機器之間分享地圖的研究了
只要活動範圍不太大 可以少掉更多人力介入

→ kuma660224  : 是  就算無人載具 也可以選配有人
→ kuma660224  : 像此路不通這句話 工人智慧輕易解讀
→ kuma660224  : 人工智慧就麻煩大了
→ kuma660224  : 其實不用刻意追求100%無人  87%就好
→ kuma660224  : 先求有再求好 在任何領域都金科玉律
→ kuma660224  : 脫離網路通訊  自動跟車停車避撞 仍絕對可行
kuma大真的知識淵博XD

→ rommel1     : 自動跟車出包過    撞上路中間的工程車
推 JamKeven    : 這個系統地面跑，單純想問需要多少支相機、影像頻寬
→ JamKeven    : 期望運算時間、這個"晶片"還不是系統會多大?
→ JamKeven    : 聽來要嘛一個很厲害的母雞、或是母雞帶一群很瘋小雞
推 stja        :
→ bozhi0720   : 蒐集航母聲紋，水下無人機自動攻擊
推 JamKeven    : 如果是一個Dojo等級的晶片，那數量要想想
Dojo應該是offline擺機櫃跑NN的
實際要部署大概會直接給網路權重

我覺得在車上DSP晶片的比重會比較高
※ 編輯: ckbling (114.136.213.65 臺灣), 11/12/2022 23:07:00
推 hedgehogs   : 所以這是飛機的自動模式比汽車早出來的原因嗎？
推 kira925     : 實用是模型跑出來在單機不會再訓練 不會要太高計算
→ kuma660224  : 主要是地面環境過度複雜 很難搞定萬用模型
→ kuma660224  : 要正確還要夠即時
→ kuma660224  : 空中就至少簡單幾個數量級
→ kuma660224  : 目前連空中都還很少讓AI完全自主
→ kuma660224  : 更何況地表