北大博士设计的无人驾驶船问世
除了还未完全成熟的自动驾驶技术，解决交通拥堵问题还有另外一种思路：立体化的出行方式。比如红极一时的 uber 飞行汽车，以及，马斯克在地下挖洞搞得风生水起的 boring 公司 ——“用时速 240 公里的隧道客舱，送你到机场，只要 1 美元！”
你确定是汽车不是飞机吗？ 所以天上地下都有了，是不是就差水上？荷兰的阿姆斯特丹运河使得该市被称为 “北方的威尼斯”，乘游船观光也是体验这座城市的最佳途径之一。 如果河上行驶的是无人船，你还敢上船吗？
这就是麻省理工学院 （mit） 计算机科学和人工智能实验室 （csail） 日前公布一个新项目，一艘能够运送乘客的自动驾驶船。 研究人员还给这款船起了个有趣的谐音梗名字 ——roboat ii。 roboat 是一个为期 5 年的研究项目，研究人员的初衷是希望通过这些自主驾驶船来改造阿姆斯特丹的运河，比如可以用它来收集水上垃圾、运送货物或人员。
去年，csail 研发了第一代自动驾驶船，这些船可以根据用途的不同自动组装成用于各种浮动结构。今年，csail 推出了第 2 代自动驾驶船 ——roboat ii，这是一艘可以搭载乘客的船只。“roboat ii” 比原版更大、更智能，能够支持更多的重量。 这艘船只有 2 米长，可以搭载两名乘客通过阿姆斯特丹的运河。mit 称之为 “疫情友好型”，因为乘客可以保持安全的社交距离。 这艘船共有四个推进器，可以向任何方向进行移动，还装备了激光雷达、gps 和惯性传感器来帮助它导航。虽然单体船只很小，但是它依然是模块化设计，这就意味着 roboat ii 可以由一艘领航船为主组装成体积更大的船只。
mit 将最初的 roboat 规格定为普通船只的四分之一大小，而 roboat ii 发展到一半大小，这表明它正在慢慢发展到可以搭载 4-6 名乘客的全尺寸，据称，这个更大的版本已经在阿姆斯特丹建造中，但是尚不得知其测试时间。 在阿姆斯特丹运河中，roboat ii 自主导航了 3 个小时，收集数据返回了起始位置，误差 0.17 米。
未来，mit 的研究小组希望继续改进 roboat 的算法，使其能够更好地应对船只可能遇到的挑战，比如水流和海浪的干扰。研究小组也在努力使它更有能力识别和 “理解” 它遇到的物体，这样 roboat 就能更好地处理与周边环境的关系。 mit 研究人员解释开发这种船的几个原因。首先，这个项目背后的团队肩负着为荷兰阿姆斯特丹市打造 “世界上第一支” 自主船队的任务，所以 roboat ii 的开发是这个义务的一部分。同时，roboat ii 也可以在全球其他城市发挥巨大的作用，只要它们有运河或水道。
像这样的小型自主船只可以舀起垃圾，运送包裹，甚至作为自动驾驶的水上出租车，将人们从一个地方运送到另一个地方。 mit 教授 daniela rus 表示，我们正在开发可以运送人员和货物的 roboat 船队，并与其他 roboat 连接，形成一系列自主平台，编组成浮式平台，例如浮桥、舞台、更大型的运输平台等等，以帮助缓解城市繁忙街道的拥堵状况。
无人船可以自发搭建起一座浮桥，又不会给航运带来太大影响，这在未来将是智慧城市的一部分 北大毕业博士为论文第一作者
目前，有关 roboat ii 的这篇研究已经在国际智能机器人与系统会议上展示，值得一提的是，这篇 最新论文的一作王伟是来自北大的一名博士毕业生。博士论文主要研究自主智能仿生机器人鱼。 2016 年毕业后，王伟进入 mit 进行博士后研究。现在，王伟是 mit senseable city 实验室和 csail 的高级博士后，也是 mit 城市研究及规划学系的研究人员。
船体之间无需通信，自主规划路径并且免碰撞
roboat ii 看上去像是几个相连的矩形块打造的 “拼图”。长方形的船体包裹着传感器、推进器、微控制器、摄像机和其他硬件。船体之间无需通信，跟随者可预估领队意图并调整自己移动轨迹。 通过运行 slam 算法，利用激光雷达和 gps 传感器，以及用于定位、姿态和速度的惯性测量单元，船只可以进行自我定位。控制器跟踪来自规划器的参考轨迹，规划器更新其路径以避开检测到的障碍。
在自动驾驶领域，早起的想法是将一辆人类驾驶的领头车放在一串机器人车的前面。这就是所谓的列队行驶（platooning），看起来就像一只母鹅带领着一群小鹅。 这种 “跟随领头羊” 的游戏也可以应用到水上交通，传统的列队行驶，为了获得准确的感知，需要在系统种每一个节点上都设置传感器。 而船只可以很容易接触和串联移动，所以可以有比车队串联更复杂的安排。有了这种领头 - 追随的体系，就不必了每一个船上都设置传感器了。
通常每个 roboat 上运行的分布式控制器需要连接结构的速度信息 （以结构中心的速度表示），但 roboat ii 知道自己相对于结构中心的位置。也就是说，roboat ii 的算法不需要相对位置，每个 roboat ii 使用自己的速度，而不是结构中心的速度。 当领队 roboat ii 开始向给定的目的地移动时，另一个 roboat ii 可以估计领队的意图并调整自己的移动轨迹。领队船还可以通过调整输入来引导 roboat ii 的其余部分，而不需要两艘船之间进行任何通信。 研究人员计划在未来使用人工智能来估计 roboat 的关键参数。他们还打算探索自适应控制器，当物体被放置在船上时，允许结构的动态变化，船可以以各种方式 “变形” 成有用的结构，就像一个在河面或者湖泊上的组合积木， 自动充电也是可能的。船只可以自己插上电源，就像有自动充电功能的扫地机器人一样。
阿姆斯特丹高级都市解决方案研究所正在建造一个 4 米的全尺寸模型，用于在阿姆斯特丹的运河中进行测试。 完全自动化是最终的目标，该团队对 roboat 的未来想象是，白天路面上的基础设施运输服务，到了半夜，可以在水路上继续运作，比如物流、垃圾管理、废物管理等等。一个很有趣的例子 —— 荷兰每年有 1.2 万辆自行车 “死于” 河道中，roboat 就可以在这方面发挥作用。 王伟表示，还希望最终将该技术应用在其他船上实施，让船只普遍具有自主性。
mit 团队的无人驾驶船只研究已有 5 年历史。 2016 年，该项目的第一款作品 roboat 问世，根据预写的路线，它已经可以在阿姆斯特丹的运河道里行驶。当时其原型也在运河上进行了简单的测试。 到 2018 年 5 月，研究人员设计了更低成本的 3d 打印机器船，大小仅为之前版本的 1/4，这些船只相比前代更为高效灵活，还配备了先进的轨迹跟踪算法。 2019 年 6 月，团队再次研发了一种 “自动锁定机制”，船只会瞄准目标、相互紧扣，一旦失败还会继续尝试。 2020 年，则是前文介绍的 roboat 再次更新。
总的来说 mit 的这个方案大大拓宽了未来无人船的商用化应用领域，ai 的目的就是让人的生活更加省时省力。除了文中所描述的一些城市应用场景外，在港口转运时，采用这种可编组无人平台，可以搭建临时码头，提高码头的空间利用率，甚至通过合理的程序优化，可以提升装卸效率，现在有很多水路因为桥梁高度限制通航条件，或者在登陆战的时候，我们可以采用这种智能化平台扮演临时码头的角色，协助转运等等。 总之相关应用方向有很多值得发掘，人类只有不断尝试，才能知道未来是什么样子的。
原文标题：北大博士设计的无人驾驶船问世！mit历时五年打造完工，可载人且自主规划路径和避障
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去年，csail 研发了第一代自动驾驶船，这些船可以根据用途的不同自动组装成用于各种浮动结构。今年，csail 推出了第 2 代自动驾驶船 ——roboat ii，这是一艘可以搭载乘客的船只。“roboat ii” 比原版更大、更智能，能够支持更多的重量。 这艘船只有 2 米长，可以搭载两名乘客通过阿姆斯特丹的运河。mit 称之为 “疫情友好型”，因为乘客可以保持安全的社交距离。 这艘船共有四个推进器，可以向任何方向进行移动，还装备了激光雷达、gps 和惯性传感器来帮助它导航。虽然单体船只很小，但是它依然是模块化设计，这就意味着 roboat ii 可以由一艘领航船为主组装成体积更大的船只。
mit 将最初的 roboat 规格定为普通船只的四分之一大小，而 roboat ii 发展到一半大小，这表明它正在慢慢发展到可以搭载 4-6 名乘客的全尺寸，据称，这个更大的版本已经在阿姆斯特丹建造中，但是尚不得知其测试时间。 在阿姆斯特丹运河中，roboat ii 自主导航了 3 个小时，收集数据返回了起始位置，误差 0.17 米。
未来，mit 的研究小组希望继续改进 roboat 的算法，使其能够更好地应对船只可能遇到的挑战，比如水流和海浪的干扰。研究小组也在努力使它更有能力识别和 “理解” 它遇到的物体，这样 roboat 就能更好地处理与周边环境的关系。 mit 研究人员解释开发这种船的几个原因。首先，这个项目背后的团队肩负着为荷兰阿姆斯特丹市打造 “世界上第一支” 自主船队的任务，所以 roboat ii 的开发是这个义务的一部分。同时，roboat ii 也可以在全球其他城市发挥巨大的作用，只要它们有运河或水道。
像这样的小型自主船只可以舀起垃圾，运送包裹，甚至作为自动驾驶的水上出租车，将人们从一个地方运送到另一个地方。 mit 教授 daniela rus 表示，我们正在开发可以运送人员和货物的 roboat 船队，并与其他 roboat 连接，形成一系列自主平台，编组成浮式平台，例如浮桥、舞台、更大型的运输平台等等，以帮助缓解城市繁忙街道的拥堵状况。
无人船可以自发搭建起一座浮桥，又不会给航运带来太大影响，这在未来将是智慧城市的一部分 北大毕业博士为论文第一作者
目前，有关 roboat ii 的这篇研究已经在国际智能机器人与系统会议上展示，值得一提的是，这篇 最新论文的一作王伟是来自北大的一名博士毕业生。博士论文主要研究自主智能仿生机器人鱼。 2016 年毕业后，王伟进入 mit 进行博士后研究。现在，王伟是 mit senseable city 实验室和 csail 的高级博士后，也是 mit 城市研究及规划学系的研究人员。
船体之间无需通信，自主规划路径并且免碰撞
roboat ii 看上去像是几个相连的矩形块打造的 “拼图”。长方形的船体包裹着传感器、推进器、微控制器、摄像机和其他硬件。船体之间无需通信，跟随者可预估领队意图并调整自己移动轨迹。 通过运行 slam 算法，利用激光雷达和 gps 传感器，以及用于定位、姿态和速度的惯性测量单元，船只可以进行自我定位。控制器跟踪来自规划器的参考轨迹，规划器更新其路径以避开检测到的障碍。
在自动驾驶领域，早起的想法是将一辆人类驾驶的领头车放在一串机器人车的前面。这就是所谓的列队行驶（platooning），看起来就像一只母鹅带领着一群小鹅。 这种 “跟随领头羊” 的游戏也可以应用到水上交通，传统的列队行驶，为了获得准确的感知，需要在系统种每一个节点上都设置传感器。 而船只可以很容易接触和串联移动，所以可以有比车队串联更复杂的安排。有了这种领头 - 追随的体系，就不必了每一个船上都设置传感器了。
通常每个 roboat 上运行的分布式控制器需要连接结构的速度信息 （以结构中心的速度表示），但 roboat ii 知道自己相对于结构中心的位置。也就是说，roboat ii 的算法不需要相对位置，每个 roboat ii 使用自己的速度，而不是结构中心的速度。 当领队 roboat ii 开始向给定的目的地移动时，另一个 roboat ii 可以估计领队的意图并调整自己的移动轨迹。领队船还可以通过调整输入来引导 roboat ii 的其余部分，而不需要两艘船之间进行任何通信。 研究人员计划在未来使用人工智能来估计 roboat 的关键参数。他们还打算探索自适应控制器，当物体被放置在船上时，允许结构的动态变化，船可以以各种方式 “变形” 成有用的结构，就像一个在河面或者湖泊上的组合积木， 自动充电也是可能的。船只可以自己插上电源，就像有自动充电功能的扫地机器人一样。
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